基于电磁梯度数据驱动的自适应调权高精度联合反演方法

本发明公开了基于电磁梯度数据驱动的自适应调权高精度联合反演方法，涉及电磁信号反演技术领域，包括，利用高斯加权邻域法计算原始电磁场观测数据的空间梯度数据；将常规数据残差项、数据残差项及正则化项组合，构建联合目标函数；将梯度敏感尺度矩阵嵌入联合目标函数的数据残差项中，建立反演方程，对反演方程进行迭代计算并更新模型参数，得到反映电阻率空间分布的三维反演结果。本发明通过对经典高斯‑牛顿法进行了拓展，在利用电磁场数据与空间梯度的残差项进行反演优化的同时，在残差加权中引入梯度敏感的尺度矩阵，使得每次反演迭代中可以仅更新异常区域相关的模型参数，并映射至三维有限元域进行正演计算。