謝黎明 曾楷 翟昆 曾成杰

（四川省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局一一三地質(zhì)隊(duì)，四川瀘州 646000）

1 概述

地震多屬性融合是對(duì)不同算法提取的關(guān)于同一地質(zhì)目標(biāo)的多個(gè)地震屬性進(jìn)行適當(dāng)?shù)娜诤咸幚恚员惬@得對(duì)同一地質(zhì)目標(biāo)更為準(zhǔn)確、更為全面、更為可靠的描述。由于對(duì)同一地質(zhì)目標(biāo)，不同特征的屬性所反映的信息是有所差異的。地震多屬性融合的目的就是充分利用多個(gè)待融合屬性中包含的冗余信息和互補(bǔ)信息，融合后的數(shù)據(jù)更適合人的視覺感知或計(jì)算機(jī)后續(xù)處理。本文針對(duì)某實(shí)際工區(qū)提取了多種地震屬性，通過敏感屬性分析后再利用RGB 融合技術(shù)得到融合圖，在圖像上依據(jù)顏色區(qū)域變化，進(jìn)行河道識(shí)別，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性。

2 方法原理

2.1 敏感屬性分析

英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家斯皮爾曼（Spearman）發(fā)明了斯皮爾曼系數(shù)，用于表征地震屬性與儲(chǔ)層參數(shù)之間的非線性和線性關(guān)系，用來測(cè)量?jī)蓚€(gè)觀測(cè)序列的一致性程度。該系數(shù)突出優(yōu)點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)的總體分布、樣本大小都不做要求。當(dāng)兩列變量值是以等級(jí)次序排列或以等級(jí)次序表示時(shí)，并且變量值所屬的兩個(gè)總體并不一定呈正態(tài)分布，在一般情況下，根據(jù)等級(jí)差的大小，判別兩個(gè)序數(shù)間相關(guān)或一致性的程度。

運(yùn)用斯皮爾曼系數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)方法選優(yōu)，需要選取一組樣本，同時(shí)建立樣本綜合評(píng)價(jià)合理等級(jí)排序的標(biāo)準(zhǔn)。然后根據(jù)不同評(píng)價(jià)方法對(duì)該樣本的不同等級(jí)排序與合理等級(jí)排序的等級(jí)計(jì)算相關(guān)程度。該系數(shù)計(jì)算公式如下：

式中，n 為等級(jí)項(xiàng)數(shù)（樣本數(shù)），應(yīng)用在屬性的分析中，n 也為屬性數(shù)據(jù)和地質(zhì)參數(shù)等分的份數(shù)；d 為每對(duì)X 與Y 之間的等級(jí)差，指的是屬性值所處的排位X 和該屬性值對(duì)應(yīng)的地質(zhì)參數(shù)所處的排位數(shù)Y 之差。

相關(guān)系數(shù)的正負(fù)號(hào)表示的是相關(guān)方向，而相關(guān)的強(qiáng)度決定于相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值。所以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給出了一種折中的各種判斷相關(guān)關(guān)系強(qiáng)弱的標(biāo)準(zhǔn)。這種判斷標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn)是：各類別不是完全獨(dú)立的，而具有重疊關(guān)系。因此在分析存在分歧時(shí)，可把兩個(gè)類別結(jié)合起來，如把r＝0.70 看成是一個(gè)中等到較高的相關(guān)，從而容易被人們所接受。

2.2 RGB 多屬性融合方法

地震多屬性RGB 融合，能融合三種不同類型的屬性，最終產(chǎn)生新的融合圖像。RGB 多屬性融合基于三原色原理，是一個(gè)三維坐標(biāo)系統(tǒng)，紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三種顏色分別對(duì)應(yīng)著X 軸、Y 軸、Z 軸，坐標(biāo)值的大小代表相應(yīng)的顏色亮度。

首先是輸入三個(gè)不同地震屬性值V1、V2、V3，將屬性值通過某種變換T，變?yōu)榧t（IR）、綠（IG）、藍(lán)（IB）三個(gè)顏色分量。IRGB(x, y)表示某一屬性值的坐標(biāo)位置（線道號(hào)或大地坐標(biāo)），IR、IG、IB的值域范圍是0～255。對(duì)于屬性值映射到顏色值的變換T，采用了最常用的一階線性變換。

利用RGB 色彩空間的色彩混合規(guī)則計(jì)算出該點(diǎn)的顏色I(xiàn)RGB。

以此步驟遍歷整張圖片，這樣就獲得了一張RGB 融合圖像。如果x =(x, y, z)，根據(jù)上述步驟很容易推廣到三維數(shù)據(jù)體情況，生成一個(gè)RGB 顏色融合數(shù)據(jù)體。

融合圖像與處理前相比，圖像顏色從256 色增加到了1600萬（256*256*256）色，所以，多屬性融合技術(shù)與單一屬性相比較，可以極大的提高河道的識(shí)別能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)其精細(xì)劃分。

3 實(shí)例分析

3.1 大時(shí)窗屬性的融合特征

為了將多期河道展示在一張圖像上，首先沿第5 小層開大時(shí)窗模式（表1）提取46 個(gè)地震屬性，然后將全部地震屬性進(jìn)行PCA 壓縮，再選擇前三個(gè)主分量PC0、PC1、PC2 進(jìn)行RGB 顏色融合。

根據(jù)多屬性顏色融合圖像分析，可知不同時(shí)期的河道特征在同一幅融合圖上顯示出來。從選取的不同時(shí)窗可以發(fā)現(xiàn)，不一定是時(shí)窗越大，顯示出的河道就多，而是要時(shí)窗范圍內(nèi)的河道能量比較集中。

3.2 小時(shí)窗屬性的融合特征

圖1 多屬性后融合圖像

表1 沿第5 小層向上開取不同的時(shí)窗模式

為了詳細(xì)描述某一期河道沉積特征，沿第5 小層向上逐段開小時(shí)窗模式（見表1）同樣提取46 個(gè)地震屬性，然后進(jìn)行PCA壓縮，再把3 個(gè)主分量進(jìn)行RGB 顏色融合。

不同時(shí)期10ms 時(shí)窗的地震屬性的融合圖像反映出了對(duì)應(yīng)時(shí)期的河道特征，可以清楚的分辨出曲流河沉積的特征，比如牛扼湖，沖積扇、洪積平原等等，并避免了由于地震垂向分辨率不足引起的上覆地層河道的影響。

3.3 多種融合模式的對(duì)比

對(duì)第II 期河道，沿第5 層向上漂移35ms-45ms 的時(shí)窗，提取了46 種地震屬性，利用顏色融合技術(shù)進(jìn)行精細(xì)研究。將多種屬性經(jīng)PCA 壓縮后的PC0、PC1、PC2 先做RGB 顏色融合，如圖1a。再用甜點(diǎn)體（Sweetness）屬性或均方根振幅屬性代替圖1a 的L 分量，做HLS 顏色融合（圖1）。圖1 中，東西方向的曲流河道清晰可見，牛扼湖、沖積島等特征非常明顯。河道填充物的砂巖，河道外邊的泥巖很清楚的分開了，表2。

表2 四期曲流河道沉積

4 結(jié)論

RGB 多屬性融合技術(shù)是一種可視化工具，在地震屬性融合中，可以展現(xiàn)豐富的地震構(gòu)造信息，更容易實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分離。利用RGB 多屬性融合技術(shù)進(jìn)行屬性融合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工區(qū)內(nèi)的河道填充物砂巖、河道外泥巖的精細(xì)刻畫。融合圖以多色彩顯示，可以直觀清晰的辨別河道位置，分辨率明顯提高，河道結(jié)構(gòu)特征更為明顯。