Extensão Geophysics

A extensão Geophysics™ do montaj oferece vários filtros e ferramentas estatísticas para trabalhar com grande volume de dados geofísicos. Com os filtros espaciais em 1D, os geofísicos de campo processam dados aplicando vários filtros de domínio de espaço (linear e não linear).

O filtro de transformação rápida de Fourier (FFT, Fast Fourier Transform) em 1D permite aplicar vários filtros de domínio de Fourier em dados de campos potenciais em 1D (linear) e em outros dados. Com várias ferramentas para dados geoestatísticos, é possível gerar estatísticas resumidas ou avançadas que incluem análise de histogramas, gráficos de dispersão e diagramas ternários, além de permitir a geração de subconjuntos de dados baseados em classificação por grupo de mapas ou códigos.

Filtros espaciais em 1D

Suavize dados, com ou sem filtragem não linear, usando filtros espaciais em 1D A extensão Geophysics do montaj inclui estes filtros em 1D:

• O filtro High-Pass aplica um filtro de passa-alta (nitidez) a um canal.
• O filtro Low-Pass aplica um filtro de passa-baixa (suavização) a um canal.
• O filtro Band-Pass aplica um filtro de passa-faixa que exclui as feições mais longas do que o corte com ondas longas e as feições mais curtas do que o corte com ondas curtas.

Use a extensão Geophysics do montaj para:

• Suavizar dados, com ou sem filtragem não linear, usando filtros espaciais em 1D.
• Aplicar filtros de convolução, que incluem os filtros Difference, Fraser, Laplace, Low-Pass, Band-Pass, High-Pass e o filtro definido pelo usuário.
• Realçar as feições com ondas mais curtas nos dados usando filtros de transformação rápida de Fourier em 1D. Dentre esses filtros, estão os filtros regionais, as continuações para cima e para baixo e também as derivadas horizontais.
• Aplicar correção de atraso a um canal de dados trocando um fiducial inicial por um valor específico de atraso.
• Aplicar correção de direção aos dados para obter uma mudança sistemática de foco (nesses dados) que seja uma função de direção do percurso para uma linha de levantamento.
• Aplicar correção de estação de base magnética a um canal magnético.
• Realizar processamento baseado em perfis para fins de interpretação e modelagem.
• Realizar análises multivariadas usando ferramentas para análises estatísticas de histogramas, gráficos de dispersão e diagramas ternários.
• Selecionar e gerar subconjuntos de dados, de maneira interativa, usando mapas baseados em grupos de mapas, regiões ou códigos de texto.
• O filtro Convolution (Convolução) aplica um filtro da média de domínio de espaço a um canal. Esse filtro pode ser definido em um arquivo de filtro ou em uma sequência delimitada por vírgulas.
• O filtro Difference (Diferença) calcula as diferenças entre os valores de um canal. A quarta diferença comum pode ser calculada especificando quatro diferenças, o que ajuda na identificação de ruído.
• O filtro Polynomial (Polinomial) calcula a tendência de ordem n (máximo de nove) de um canal de dados usando a função polinomial mais adequada (mínimos quadrados). Então, a tendência é avaliada e aplicada em um novo canal. Um canal residual opcional (tendência de entrada) também pode ser criado.
• O filtro B-Spline calcula a interpolação B-Spline dos dados de um canal. Um filtro B-Spline permite controlar a suavização de um spline e a tensão aplicada às extremidades do spline.
• O filtro Linear Regression (Regressão linear) aplica uma regressão linear de mínimos quadrados a um conjunto de dados marcados em um canal e informa a inclinação e a intercepção.

Filtros não lineares em 1D

Use filtros não lineares em 1D para excluir, dos dados, as feições com ondas muito curtas mas com amplitude alta. Geralmente, eles são considerados filtros de rejeição de picos e ruídos, mas também podem ser eficazes para excluir feições geológicas com ondas curtas, como um sinal emitido a partir de feições de superfícies.

O filtro não linear em 1D é usado para localizar e excluir dados reconhecidos como ruídos. O algoritmo é não linear porque analisa cada um dos pontos de dados e identifica se os dados são ruídos ou sinais válidos. Se um ponto for identificado como ruído, ele será excluído e substituído por uma estimativa baseada nos pontos de dados ao redor. Os dados que não forem identificados como ruído não serão alterados.

Os filtros de Fourier podem ser usados para:

• Realizar processamento baseado em perfis para fins de interpretação e modelagem.
• Aplicar rapidamente filtros a uma linha de dados ou mais.
• Selecionar interativamente parâmetros de filtragem, exibir espectros de potência e identificar filtros ideais para processamento e interpretação.
• Gerar amostras de distância ou de fiduciais automaticamente.