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固定翼无人机航磁数据预处理关键技术研究汇报人：2024-01-15REPORTING2023WORKSUMMARY

目录CATALOGUE引言固定翼无人机航磁数据获取与处理航磁数据噪声分析与抑制技术研究航磁数据异常检测与识别技术研究航磁数据三维可视化技术研究结论与展望

PART01引言

航磁测量技术固定翼无人机搭载航磁测量设备，能够快速、高效地获取大面积地球磁场数据，为地质调查、资源勘探等提供重要信息。数据预处理重要性原始航磁数据存在噪声干扰、飞行姿态误差等问题，直接影响后续数据处理和解释结果的准确性。因此，研究固定翼无人机航磁数据预处理关键技术具有重要意义。研究背景与意义

国内外研究现状及发展趋势国内外研究现状目前，国内外学者在航磁数据预处理方面开展了大量研究，包括噪声滤除、飞行姿态校正、日变校正等技术，取得了一定成果。发展趋势随着无人机技术和航磁测量技术的不断发展，未来航磁数据预处理将更加注重实时性、自动化和智能化，提高数据处理效率和准确性。

研究内容01本文旨在研究固定翼无人机航磁数据预处理关键技术，包括噪声滤除、飞行姿态校正、日变校正等方面。研究目的02通过深入研究和实践，提高固定翼无人机航磁数据预处理水平，为后续数据处理和解释提供准确、可靠的基础数据。研究方法03采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的方法，对固定翼无人机航磁数据预处理关键技术进行深入研究。同时，结合实际应用需求，对研究成果进行实用性评估。研究内容、目的和方法

PART02固定翼无人机航磁数据获取与处理

航磁测量原理通过搭载在固定翼无人机上的磁力仪，测量地球磁场在不同位置的强度和方向变化。系统组成包括磁力仪、数据采集系统、导航系统、控制系统等。磁力仪类型与性能常用磁力仪类型包括质子旋进磁力仪、光泵磁力仪等，性能参数包括灵敏度、分辨率、测量范围等。航磁数据获取原理及系统组成

包括数据导入、格式转换、噪声滤除、基线校正、异常值处理等步骤。数据预处理流程可采用低通滤波器、滑动平均滤波器等方法滤除高频噪声。噪声滤除方法通过多项式拟合或最小二乘法等方法进行基线校正，消除系统误差。基线校正方法数据预处理流程与方法

数据质量改进措施针对评估结果，可采取优化磁力仪性能、改进数据采集系统、提高导航精度等措施提高数据质量。数据可视化与分析通过数据可视化技术，如等值线图、剖面图等，对数据进行直观展示和分析，辅助数据质量评估与改进措施的制定。数据质量评估指标包括数据精度、分辨率、连续性、一致性等评估指标。数据质量评估与改进措施

PART03航磁数据噪声分析与抑制技术研究

噪声来源及特性分析由于无人机平台的振动、姿态变化等因素引起的噪声。航磁传感器自身存在的热噪声、量化噪声等。包括地磁场变化、电磁干扰等外部因素引起的噪声。航磁数据噪声通常具有非平稳性、非线性等特点，且不同来源的噪声特性各异。无人机平台噪声传感器噪声环境噪声噪声特性

小波变换原理小波变换是一种时频分析方法，具有多分辨率分析的特点，适用于非平稳信号的处理。噪声抑制步骤首先对航磁数据进行小波分解，得到不同尺度上的小波系数；然后根据噪声和信号在小波系数上的不同表现，采用阈值处理等方法对小波系数进行去噪处理；最后对去噪后的小波系数进行重构，得到去噪后的航磁数据。小波基函数选择针对航磁数据的特点，选择合适的小波基函数，如Daubechies小波、Symlets小波等。基于小波变换的噪声抑制方法

噪声抑制效果评估采用信噪比、均方根误差等指标对去噪前后的航磁数据进行定量评估，同时结合时域波形图、频谱图等进行定性分析。算法性能比较将基于小波变换的噪声抑制方法与其他常用去噪算法进行比较，如中值滤波、滑动平均滤波等，以验证所提方法的优越性。实验设计设计不同场景下的航磁数据采集实验，包括不同飞行高度、速度、姿态等条件下的数据采集。实验验证与性能评估

PART04航磁数据异常检测与识别技术研究

基于数据分布特性，采用统计学原理对航磁数据进行异常检测，如Z-Score、箱线图等。统计学方法通过聚类算法将数据分为正常和异常两类，异常数据点通常远离聚类中心，如K-means、DBSCAN等。聚类方法利用一类分类器对正常数据进行建模，将不符合该模型的数据视为异常，如One-classSVM等。一类分类方法异常检测算法原理及实现

基于机器学习的异常识别方法利用带标签的异常样本训练分类器，实现对航磁数据异常的自动识别，如支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）等。半监督学习方法结合少量带标签的异常样本和大量无标签样本进行训练，提高异常识别准确率，如标签传播算法（LabelPropagation）等。深度学习方法利用深度学习模型强大的特征提取能力，对航磁数据进行特征学习并识别异常，如自编码器（Autoencoder）、