Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 1 Học viên: Trịnh Viết Dũng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

TRỊNH VIẾT DŨNG

NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA
CHỌN THÔNG TIN TRONG XỬ LÝ – PHÂN TÍCH
SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ


NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA
CHỌN THÔNG TIN TRONG XỬ LÝ – PHÂN TÍCH
SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ

Chuyên ngành: Địa vật lý
Mã số: 60 44 61

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. TS VÕ THANH QUỲNH Hà Nội – 2012


2.3.1. Phƣơng pháp đánh giá và phân loại cụm dị thƣờng 28
2.3.2. Phƣơng pháp Tần suất-Nhận dạng 30
2.3.3. Phƣơng pháp Khoảng cách-Tần suất-Nhận dạng 33

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 4 Học viên: Trịnh Viết Dũng

CHƢƠNG 3.
ÁP DỤNG CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA CHỌN THÔNG TIN
TRONG XỬ LÝ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ MÁY BAY VÙNG
TÂY NAM TUY HÒA 39
3.1. LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU ĐỊA CHẤT–ĐỊA VẬT LÝ VÙNG TÂY NAM TUY HÒA39
3.1.1. Lịch sử nghiên cứu Địa chất 39
3.1.2. Lịch sử nghiên cứu Địa vật lý 40
3.2. ĐẶC ĐIỂM ĐỊA CHẤT- ĐỊA VẬT LÝ VÙNG TÂY NAM TUY HÒA . 42
3.2.1. Đặc điểm địa chất 42
ĐỊA TẦNG 43
GIỚI PROTEROZOI 43
PALEOPROTEROZOI 43
GIỚI PALEOZOI 43
CARBON THƢỢNG – PERMI HẠ 43
GIỚI MESOZOI 44
TRIAS TRUNG 44
CRETA 46
GIỚI KAINOZOI 47
NEOGEN 47
ĐỆ TỨ 48
MAGMA 48
KIẾN TẠO 50

DANH MỤC HÌNH
Danh mục hình
Số trang
Hình 3.1 Vị trí địa lý khu vực nghiên cứu
41
Hình 3.2.Bản đồ cƣờng độ trƣờng từ vùng Tây Nam Tuy Hòa
52
Hình 3.3. Bản đồ cƣờng độ Gamma vùng Tây Nam Tuy Hòa
53
Hình 3.4. Bản đồ hàm lƣợng Kali vùng Tây Nam Tuy Hòa
53
Hình 3.5. Bản đồ hàm lƣợng Uran vùng Tây Nam Tuy Hòa
54
Hình 3.6. Bản đồ hàm lƣợng Thori vùng Tây Nam Tuy Hòa
54
Hình 3.7. Bản đồ đẳng trị

T
55
Hình 3.8. Sơ đồ phân bố cụm dị thƣờng phổ gamma hàng không
61
Hình 3.9. Sơ đồ dự báo triển vọng khoáng sản vùng Tây Nam Tuy Hòa
61
Hình 3.10 . Sơ đồ giải đoán địa chất vùng Tây Nam Tuy Hoàn
62

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 6 Học viên: Trịnh Viết Dũng



Chuyên ngành: Địa vật lý 7 Học viên: Trịnh Viết Dũng

tích nhận dạng đƣợc mở rộng thì việc sử dụng đồng thời tất cả các loại thông tin có
đƣợc để phân tích nhận dạng lại cho kết quả thiếu tin cậy hơn khi chỉ sử dụng một
tổ hợp thông tin nhất định trong đó có chất lƣợng cao. Rõ ràng việc sử dụng những
thông tin thiếu độ tin cậy không những không có hiệu quả mà còn làm nhòa đi
những thông tin quan trọng khác, gây nên những nhận thức sai lệch về đối tƣợng
nghiên cứu. Trong thực tế số lƣợng các chủng loại thông tin của các đối tƣợng địa
chất thu đƣợc ngày càng lớn. Làm thế nào để đánh giá đƣợc chất lƣợng của từng
chủng loại thông tin, từ đó lựa chọn tổ hợp các thông tin tin cậy phục vụ cho từng
mục đích nghiên cứu. Đây chính là nội dung của lớp các bài toán đánh giá lựa chọn
thông tin. Với thực tế và cách đặt vấn đề trên cho thấy để nâng cao hơn nữa chất
lƣợng của các phƣơng pháp phân tích nhận dạng, trƣớc hết cần phải giải quyết tốt
bài toán đánh giá lựa chọn thông tin. Theo hƣớng này, chúng tôi đã nghiên cứu tìm
hiểu và áp dụng phƣơng pháp phân tích tần suất theo thuật toán Griffiths - Vinni và
phƣơng pháp phân tích khoảng cách khái quát theo thuật toán Poguônôv trong đánh
giá và lựa chọn thông tin để xác định tổ hợp các chủng loại thông tin có độ tin cậy
cao phục vụ các mục đích nghiên cứu.
2. Mục tiêu đề tài:
Nghiên cứu áp dụng một số phƣơng pháp đánh giá, lựa chọn thông tin trong
xử lý số liệu địa vật lý máy bay phục vụ giải đoán địa chất, tìm kiếm và dự báo triển
vọng khoáng sản, góp phần đẩy nhanh và nâng cao chất lƣợng của công tác xử lý
phân tích tài liệu địa vật lý máy bay ở nƣớc ta hiện nay.
3. Các nội dung nghiên cứu.
- Nghiên cứu tìm hiểu các phƣơng pháp đánh giá lựa chọn thông tin trong lý
thuyết xử lý số liệu.
- Áp dụng một số phƣơng pháp đánh giá và lựa chọn thông tin vào xử lý,
phân tích số liệu địa vật lý máy bay phục vụ giải đoán địa chất, tìm kiếm và dự báo
triển vọng khoáng sản.


Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 9 Học viên: Trịnh Viết Dũng

CHƢƠNG 1
CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU
ĐỊA VẬT LÝ
1.1. CÁC BƢỚC XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ.
Trong công tác xử lý tổ hợp số liệu địa vật lý, nhiệm vụ cơ bản và quan trọng
nhất là phân loại các điểm quan sát thành các diện tích hay các nhóm diện tích nhất
định. Trong đó các diện tích đƣợc phân loại có các trƣờng địa vật lý đặc trƣng cho
các đối tƣợng địa chất tƣơng ứng. Để giải quyết nhiệm vụ trên, tƣơng tự nhƣ nhiều
lĩnh vực khoa học kỹ thuật khác, trong địa vật lý ngƣời ta thƣờng lý thuyết nhận
dạng – một lĩnh vực toán học đi sâu vào giải quyết các bài toán phân loại đối tƣợng
dựa vào mối quan hệ hữu cơ giữa các đối tƣợng cụ thể với các dấu hiệu trƣờng đặc
trƣng tƣơng ứng cho đối tƣợng đó. Xử lý tổ hợp số liệu địa vật lý là một quá trình
phức tạp phụ thuộc vào mục đích đối tƣợng nghiên cứu và các dạng số liệu khác
nhau. Một cách khái quát có thể phân chia quá trình này theo các bƣớc cơ bản sau
đây.
- Xây dựng mô hình và xác định phƣơng pháp nhận dạng.
- Ƣớc lƣợng các đặc trƣng thống kê.
- Chọn thuật toán xử lý và thực hiện quá trình xử lý.
- Định nghiệm về sự tồn tại của các đối tƣợng.
- Đánh giá chất lƣợng xử lý.
1.1.1. Xây dựng mô hình và xác định phƣơng pháp nhận dạng.
Để xử lý số liệu Địa vật lý ngƣời ta chủ yếu sử dụng các mô hình thống kê vì
các đối tƣợng khảo sát cần nghiên cứu có vị trí, kích thƣớc, tính chất vật lý không
biết trƣớc nên chúng đƣợc xem nhƣ các đối tƣợng ngẫu nhiên. Mặt khác, các trƣờng
vật lý do các đối tƣợng địa chất tạo ra thƣờng bị các loại nhiễu làm méo nên các dấu

Phƣơng pháp xử lý số liệu bằng thuật toán nhận dạng không có đối tƣợng
chuẩn đƣợc thực hiện nhƣ sau: bằng thuật toán phân loại trƣờng lựa chọn đƣợc, tiến
hành chia các điểm quan sát thành một số nhất định các diện tích đồng nhất về dấu
hiệu tổ hợp. Bản chất địa chất của từng diện tích phân ra đƣợc có thể không xác
định đƣợc; để xác định chúng đòi hỏi phải có các số liệu khoan hoặc nghiên cứu bổ
xung về tính chất vật lý của đá [1,2].

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 11 Học viên: Trịnh Viết Dũng

1.1.2. Ƣớc lƣợng các đặc trƣng thống kê và lƣợng tin của các dấu hiệu trên các
đối tƣợng chuẩn.
a. Ước lượng các đặc trưng thống kê.
Để xử lý tổ hợp các số liệu bằng phƣơng pháp nhận dạng có mẫu chuẩn thì
công việc quan trọng mang tính quyết định là lựa chọn các mẫu chuẩn và xác định
các đặc trƣng thống kê các trƣờng địa vật lý của chúng.
Các mẫu hay đối tƣợng chuẩn là phần diện tích ở đó bằng các số liệu khoan
và các số liệu địa chất khác đã xác định đƣợc bản chất địa chất của các đối tƣợng
gây ra trƣờng địa vật lý. Tùy thuộc vào các mục đích nghiên cứu khác nhau mà các
đối tƣợng chuẩn đƣợc lựa chọn khác nhau. Ví dụ khi mục đích nghiên cứu là tìm
kiếm khoáng sản thì đối tƣợng chuẩn có thể là một vùng quặng, một trƣờng quặng,
một mỏ quặng hay một vỉa quặng. Còn khi khảo sát địa vật lý phục vụ công tác đo
vẽ bản đồ địa chất thì các đối tƣợng mẫu có thể là diện tích phát triển một loại đá
nào đó.
Dựa vào các giá trị trƣờng quan sát đƣợc trên các đối tƣợng chuẩn ngƣời ta
tiến hành xác định các đặc trƣng thống kê của trƣờng cho từng loại đối tƣợng. Các
đặc trƣng này bao gồm:
- Đƣờng cong biến phân (hàm phân bố mật độ xác suất thực nghiệm).
- Kỳ vọng và phƣơng sai của trƣờng (thông qua đƣờng cong biến phân).

Trong quá trình nhận dạng không phải mọi dấu hiệu trƣờng đều quan trọng
nhƣ nhau, thậm chí có những dấu hiệu trƣờng địa vật lý hoàn toàn không chứa
thông tin về đối tƣợng khảo sát và có thể là những dấu hiệu nhiễu làm mờ nhạt đi
các thông tin hữu ích. Khi đƣa các dấu hiệu này vào sử dụng để nhận dạng không
làm tăng mà ngƣợc lại làm giảm chất lƣợng nhận dạng đối tƣợng. Chính vì vậy,
trong quá trình xử lý cần tiến hành đánh giá lƣợng tin của từng dấu hiệu để từ đó
chọn ra những dấu hiệu có lƣợng tin cao đƣa vào xử lý và loại bỏ những dấu hiệu có
lƣợng tin thấp [2].
1.1.3. Nguyên tắc lựa chọn các thuật toán xử lý.
Các thuật toán đƣợc lựa chọn để xử lý sẽ ảnh hƣởng tới chất lƣợng xử lý. Để
chất lƣợng xử lý cao khi lựa chọn các thuật toán ngƣời ta dựa vào các yếu tố sau:
Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 13 Học viên: Trịnh Viết Dũng

a. Nhiệm vụ địa chất đặt ra.
Nếu nhiệm vụ của khảo sát địa vật lý là tìm kiếm mỏ thì thuật toán phải có
khả năng nhận dạng hai lớp đối tƣợng: lớp quặng và lớp không quặng. Còn nếu
nhiệm vụ của khảo sát địa vật lý là phục vụ công tác đo vẽ bản đồ địa chất thì thuật
toán phải đảm bảo khả năng cùng một lúc nhận dạng đƣợc nhiều đối tƣợng liên
quan với nhiều loại đất đá và các yếu tố kiến tạo khác nhau.
b. Đặc điểm chứa thông tin của số liệu gốc.
Nếu các số liệu địa vật lý chứa thông tin ở hai mức: mức “có” - mức dị
thƣờng và mức “không” - mức phông thì ngƣời ta sử dụng các thuật toán logic.
Trong trƣờng hợp các số liệu địa vật lý chứa các thông tin định lƣợng thì ngƣời ta
sử dụng các thuật toán kiểm chứng thống kê.
c. Tính độc lập và tính không độc lập của các dị thường.

đối tƣợng đƣợc dùng làm kiểm tra các kết quả nhận dạng.
Đối với các thuật toán nhận dạng không đối tƣợng chuẩn ngƣời ta sử dụng
xác suất nhận dạng sai lầm để đánh giá chất lƣợng xử lý. Xác suất này đƣợc tính
dựa vào việc phân hàm phân bố mật độ xác suất của một hệ số gọi là hệ số tƣơng
thích. Các hàm này đƣợc xác định riêng cho các đối tƣợng kiểm chứng của từng lớp
một.
1.2. CÁC THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG.
1.2.1. Các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn.
Các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn là các thuật toán tiến hành xác định
bản chất địa chất của các đối tƣợng dựa vào việc so sánh tập hợp các dấu hiệu địa
vật lý đặc trƣng cho đối tƣợng chuẩn với tập hợp các dấu hiệu địa vật lý của đối
tƣợng nghiên cứu.
Hiện nay tồn tại nhiều thuật toán nhận dạng khác nhau, chúng đƣợc xây dựng
dựa vào các công cụ toán học khác nhau nhƣ: toán logic, các hàm hồi quy và lý
thuyết định nghiệm thống kê… Dƣới đây là một số thuật toán điển hình.
a. Thuật toán logic.
Trong các thuật toán logic, để nhận dạng đối tƣợng hoặc là ngƣời ta tính
lƣợng tin tổng, hoặc xác định khoảng cách tổng.

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 15 Học viên: Trịnh Viết Dũng

Công việc đầu tiên, ngƣời ta tiến hành mã hóa các dấu hiệu trƣờng bằng mã
nhị phân gồm tập số 0 và 1.
Nếu X
kl
là giá trị trƣờng thứ l của mẫu thứ k thì:
- X
kl

, x
2
, x
k
) mà ta cần tìm phải thỏa mãn:
E(Y - f(x
1
, x
2
, x
k
))
2
đạt cực tiểu.
Lớp hàm thƣờng đƣợc dùng là các hàm đa thức, thƣờng chỉ là bậc 1 (hàm
tuyến tính) hoặc bậc 2.
Hàm tuyến tính có dạng:

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 16 Học viên: Trịnh Viết Dũng

i
k
i
i
xY




  

k
i
k
i
k
j
jiijii
xxcxbaY
1 1 1

Với điều kiện:

2
1 1 1 1
)(
  
   

n
l
k
i
k
i
k
j
ljliijliil
xxcxbaYL

2
(x)].

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 17 Học viên: Trịnh Viết Dũng

Trong đó:
P
1
(x), P
2
(x): là xác suất bắt gặp giá trị dấu hiệu x cùng với các đối tƣợng
tƣơng ứng của lớp 1 và lớp 2 (lớp quặng và lớp không quặng). Khi sử dụng đối
tƣợng chuẩn cho lớp 1(lớp quặng) thì trong các biểu thức P
2
(x) đƣợc thay thế là 1.
X: là vectơ giá trị các dấu hiệu đƣợc sử dụng, x
1
, x
2
,…x
k
. (ví dụ các hàm
lƣợng q
U
, q
Th
, q
K

) + … +J(1:2,x)
Nếu sự phụ thuộc của các dấu hiệu là rõ và sự phân bố của chúng tuân theo
luật chuẩn thì để nhận dạng các đối tƣợng quặng và không quặng ngƣời ta thƣờng
sử dụng các hàm phân giải bậc 1 (R
1
) hoặc bậc 2 (R
2
) đối với các tham số x
1
, x
2
…
x
n
. Các hàm này đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
i
n
i
il
xaR



1

 
  

k
i

, phổ các giá trị này với các giá trị của đối tƣợng chuẩn có thể nhận biết
và khoanh định đƣợc các diện tích đồng dạng với đối tƣợng chuẩn. Các dấu hiệu
đƣợc lựa chọn thƣờng là một tổ hợp nào đó trong số các tham số thu đƣợc [1,2].

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 18 Học viên: Trịnh Viết Dũng

1.2.2. Các thuật toán nhận dạng không có mẫu chuẩn.
a. Thuật toán kiểm chứng thống kê.
Thuật toán này có tiến hành phân loại trƣờng khi các dấu hiệu trƣờng hoàn
toàn độc lập nhau. Ban đầu ngƣời ta sử dụng các bộ lọc để tách các dị thƣờng ra
khỏi phông nhiễu cho từng dấu hiệu trƣờng. Kết quả lọc cho phép nhận đƣợc các số
liệu trƣờng chủ yếu gồm các dị thƣờng. Tiếp theo là phân loại các dị thƣờng thành
các lớp dị thƣờng. Mỗi lớp dị thƣờng gồm các dị thƣờng có các đặc trƣng thống kê
giống nhau. Để phân loại các dị thƣờng đầu tiên ngƣời ta phân chia khu vực khảo
sát thành các diện tích cơ sở, sau đó dựa vào kết quả phân cấp các giá trị trƣờng ở
mỗi cửa sổ ngƣời ta dựng các đƣờng cong biến phân đặc trƣng cho cửa sổ đó. Cuối
cùng để phân lớp các dị thƣờng ngƣời ta sử dụng chỉ tiêu
2

để so sánh và xếp loại
các đƣờng cong biến phân. Các diện tích có ƣớc lƣợng phân bố mật độ xác suất
giống nhau đƣợc xếp vào một lớp.
Giai đoạn cuối cùng của quá trình nhận dạng là giai đoạn tiến hành xác định
số hiệu của lớp tổng hợp.
Với mục đích này, dựa vào các đƣờng cong biến thiên dựng đƣợc cho từng
dấu hiệu ngƣời ta xác định giá trị trung bình và phƣơng sai rồi sắp xếp các giá trị
trung bình theo thứ tự tăng dần. Sau đó dựa vào chỉ tiêu xác suất hậu nghiệm cực
đại ngƣời ta quyết định xếp loại đối tƣợng khảo sát vào các lớp khác nhau. Bằng

k
v
} với v = 0, 1, 2,….
Với mỗi mẫu chuẩn này còn đƣợc ghi các trọng số đặc trƣng là: h
1
v
, h
2
v
, h
3
v
,
…., h
k
v
.
Với kí hiệu này mẫu chuẩn xuất phát sẽ là:
E
0
= {e
1
0
, e
2
0
,……, e
k
0
}.

Demidovicha, T.A. Trofimovoj, O.P. Lukinoj và một số tác giả khác xây dựng
[1,2].

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 20 Học viên: Trịnh Viết Dũng

CHƢƠNG 2
CÁC PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ LỰA CHỌN THÔNG TIN
TRONG XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ
2.1. CÁC PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ PHÂN TÍCH TÀI LIÊU ĐIẠZ VẬT LÝ MÁY
BAY HIỆN NAY.
2.1.1. Các phƣơng pháp phân tích tài liệu địa vật lý máy bay trên thế giới.
Hiện nay trên thế giới, trong công tác phân tích tài liệu địa vật lý máy bay để
giải các nhiệm vụ địa chất và dự báo triển vọng khoáng sản ngƣời ta sử dụng rất
nhiều phƣơng pháp khác nhau, trong đó có các phƣơng pháp thống kê – nhận dạng
đƣợc áp dụng rộng rãi có hiệu quả hơn cả, các phƣơng pháp đó đƣợc chia thành các
nhóm phƣơng pháp chính sau.
1. Các phương pháp tách trường.
Sử dụng các phƣơng pháp tách trƣờng để phân chia các dị thƣờng là nội
dung quan trọng trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không, nhằm khoanh định
và dự đoán về diện phân bố của các đối tƣợng địa chất gây dị thƣờng. Dị thƣờng
phổ gamma là một phần địa phƣơng của vỏ trái đất gây dị thƣờng. Dị thƣờng phổ
gamma là một phần địa phƣơng của vỏ trái đất đƣợc khác biệt bởi sự không đồng
nhất về địa chất và địa hóa, mà ở đó các trƣờng phóng xạ ghi đƣợc cao hơn mức
phông, hoặc mối tƣơng quan giữa các thành phần trƣờng bị phá vỡ. Diện phân bố
của dị thƣờng này nói chung lớn hơn so với các dị thƣờng điểm. nó tƣơng ứng với
các diện phân bố của các đối tƣợng địa chất gây dị thƣờng.
2. Các phương pháp thống kê nhận dạng.
Các phƣơng pháp nhận dạng không những đƣợc ứng dụng rất có hiệu quả

K
Th
eqqD




Trong đó:
KKKK
qqq


/)( 

K

- là độ lệch chuẩn của
K
q

Biểu thức của
U
Th
D
cũng đƣợc tính tƣơng tự.
- Các hàm tương quan.
Các hàm tƣơng quan (trong đó có các hệ số tƣơng quan bậc 1 R
ij
) phản ánh
mức độ quan hệ về đặc điểm phân bố của các trƣờng phóng xạ U, Th, K. Quá trình

U
+ q
K
)/ q
Th
làm các dấu hiệu để tìm
hiểu về đặc điểm phân bố của các trƣờng phóng xạ.
Trong các đá không biến đổi của vỏ trái đất các tỉ số này thƣờng khá ổn định
và chỉ thay đổi trong các dải khá hẹp. Ở những đới đá biến đổi, giá trị của các tỉ số
này sẽ vƣợt ra khỏi các dải đó, do vậy thông qua các dấu hiệu này cũng có thể
khoanh định và dự báo các đới đá biến đổi.
Các phƣơng pháp thống kê thực nghiệm, thông qua các thông số nói trên
đƣợc áp dụng khá rỗng rãi và có hiệu quả trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng
không, đặc biệt là trong việc phát hiện và khoanh định các đới biến đổi có thể liên
quan với khoáng sản [2,8].
4. Các phương pháp khác.
Ngoài một số phƣơng pháp phân tích mang tính chuyên dụng thƣờng đƣợc
áp dụng trong phân tích tài liệu phổ gamma hàng không nhƣ đã trình bày ở trên
trong thực tế ngƣời ta còn sử dụng nhiều phƣơng pháp khác theo hƣớng khai thác và
sử dụng triệt để thông tin nhƣ các phƣơng pháp đạo hàm, phƣơng pháp phân tích
các thành phần chính, các phƣơng pháp phân tích bản đồ bóng, các phƣơng pháp
chồng chập thông tin.
Hiện nay, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, các phƣơng
pháp xử lý phân tích số liệu hiện đại ngày càng đƣợc ứng dụng rộng rãi thay thế các
phƣơng pháp thủ công, trực quan, định tính. Phần lớn các thuật toán trình bày ở trên
đều đƣợc tự động hóa với các hệ phần mềm mạnh, chuyên dụng. Đáng chú ý là Bộ
chƣơng trình phân tích phổ - thống kê COSCAD do GS VS. NiKiTin đề xuất xây
dựng hệ phần mềm mạnh ERMAPPER.
tích nhận dạng đối với tài liệu phổ gamma hàng không thƣờng gặp một số khó khăn.
Đó là: khối lƣợng tài liệu cũng nhƣ số lƣợng các chủng loại thông tin là rất lớn,
trong khi số lƣợng các tham số đầu vào của các chƣơng trình phân tích nhận dạng

Trƣờng đại học KHTN – ĐHQGHN Khoa Địa chất

Chuyên ngành: Địa vật lý 24 Học viên: Trịnh Viết Dũng

hiện có thƣờng bị giới hạn.Việc sử dụng các tổ hợp chủng loại thông tin khác nhau
đẻ tiến hành phân tích nhận dạng nhiều khi cho những kết quả rất khác nhau. Trong
khi đó việc đánh giá, lựa chọn tổ hợp thông tin trƣớc khi tiến hành phân tích nhận
dạng thƣờng dựa nhiều vào kinh nghiệm mang tính chủ quan, chƣa có đƣợc những
phƣơng pháp mang tính toán học chặt chẽ. Đề tài ra đời nhằm từng bƣớc góp phần
giải quyết các tồn tại nói trên [13].
2.2 NGHIÊN CỨU TÌM HIỂU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ VÀ LỰA
CHỌN THÔNG TIN TRONG LÝ THUYẾT XỬ LÝ SỐ LIỆU
Hiện nay trong công tác phân tích tổ hợp các tài liệu địa vật lý ngƣời ta sử
dụng rất nhiều loại phƣơng pháp khác nhau, trong đó nhóm các phƣơng pháp thống
kê - nhận dạng đƣợc ứng dụng rộng rãi và rất có hiệu quả. Tuy nhiên trên thực tế khi
tiến hành các phƣơng pháp phân tích nhận dạng đối với nhiều loại tài liệu địa vật lý,
đặc biệt là các tài liệu địa vật lý máy bay ở nƣớc ta, một số hạn chế vẫn đang gặp
phải, cần đƣợc nghiên cứu khắc phục. Đó là: Khối lƣợng tài liệu cũng nhƣ số lƣợng
các chủng loại thông tin rất lớn, trong khi đó số lƣợng các tham số đầu vào của các
chƣơng trình phân tích nhận dạng hiện có thƣờng bị giới hạn. Việc sử dụng các tổ
hợp thông tin khác nhau để tiến hành phân tích nhận dạng cho những kết quả rất
khác nhau. Mặt khác, kể cả khi số lƣợng các tham số đầu vào của các chƣơng trình
phân tích nhận dạng đƣợc mở rộng thì việc sử dụng đồng thời tất cả các loại thông
tin có đƣợc để phân tích nhận dạng lại cho kết quả thiếu tin cậy hơn khi chỉ sử dụng
một tổ hợp thông tin nhất định trong đó có chất lƣợng cao. Rõ ràng việc sử dụng
những thông tin thiếu độ tin cậy không những không có hiệu quả mà còn làm nhòa










nknn
k
k
dtji





21
22221
11211
,

Trong đó:
k – số loại tính chất của ma trận thông tin
n – số lƣợng mẫu chứa các thông tin về các tính chất của đối tƣợng