基于多尺度各向异性异常识别方法、装置、设备及介质

本技术涉及建模，尤其涉及一种基于多尺度各向异性异常识别方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、奇异性指数(singularity)是通过分形和多重分形的方法用于空间定量化，度量物质在相对狭小的时间或空间间隔内产生的巨量的物质堆积或能量的释放。现有奇异性指数的估算方法是通过正方形窗口方法得到的，仅考虑一定尺度上的各向异性的特点，并未在不同的尺度下展示地球化学元素分布的各向异性，其中，各向异性即为元素在不同尺度下最优运移方向。现有技术进行各向异性分析时，选择的窗口在某一尺度上的高异常或者亏损可能导致该方向其他尺度的异常或亏损被压制，不能准确地表示该局部的真实的奇异指数以及元素的运移方向。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本技术提供了一种基于多尺度各向异性异常识别方法、装置、设备及介质。

2、第一方面，本技术提供了一种基于多尺度各向异性异常识别方法，所述方法包括：

3、步骤s101，选择一个地球化学样本为质心，定义初始矩形窗口a(ε1×ε1)，以所述初始矩形窗口为中心，定义窗口尺寸分别为ε1×ε2、……、ε1×εi的多个矩形窗口；

4、步骤s102，以初始方向0°的北方向，将方位角在0-360°之间按照预设角度进行旋转，并计算每个所述矩形窗口内元素浓度的平均值c[a(ε1×εi)]；

5、步骤s103，确定多个所述矩形窗口中元素浓度平均值最大的第一目标矩形窗口以及元素浓度平均值最小的第二目标矩形窗口，分别确定所述第一目标矩形窗口的方向角及所述第二目标矩形窗口的方位角；

6、步骤s104，分别将所述第一目标矩形窗口的元素浓度平均值及所述第二目标矩形窗口的元素浓度平均值投影到双对数图之上，分别得到第一散点图上的多个散点及第二散点图上的多个散点；

7、步骤s105，分别对所述第一散点图的多个散点及所述第二散点图的多个散点进行拟合，选出绝对值最大的目标斜率，确定所述目标斜率对应的目标散点，根据所述目标斜率确定所述目标散点的奇异性指数；

8、步骤s106，选出所述目标斜率所对应的不同尺度窗口方向，对选出的窗口方向进行矢量拟合，确定所述奇异性指数的方向；

9、步骤s107，对整个研究区空间中每个位置执行以上步骤s101-s106，在整个空间绘制奇异性指数的空间分布。

10、在一实施方式中，所述根据所述目标斜率确定所述目标散点的奇异性指数，包括：

11、根据以下公式计算所述目标散点的奇异性指数；

12、α＝k-1；

13、其中，α表示所述目标散点的奇异性指数，k表示所述目标斜率。

14、在一实施方式中，所述双对数图采用(logc[a(εi)]-log(εi))绘制。

15、在一实施方式中，所述分别对所述第一散点图的多个散点及所述第二散点图的多个散点进行拟合，包括：

16、应用最小二乘法分别对所述第一散点图的多个散点及所述第二散点图的多个散点进行拟合。

17、在一实施方式中，所述对选出的窗口方向进行矢量拟合，确定所述奇异性指数的方向，包括：

18、将选出的窗口方向通过平移方式收尾连接，得到拟合方向曲线；

19、根据所述拟合方向曲线的首端及尾段确定所述奇异性指数的方向。

20、第二方面，本技术提供了一种基于多尺度各向异性异常识别装置，所述基于多尺度各向异性异常识别装置包括：

21、选择模块，用于选择一个地球化学样本为质心，定义初始矩形窗口a(ε1×ε1)，以所述初始矩形窗口为中心，定义窗口尺寸分别为ε1×ε2、……、ε1×εi的多个矩形窗口；

22、计算模块，用于以初始方向0°的北方向，将方位角在0-360°之间按照预设角度进行旋转，并计算每个所述矩形窗口内元素浓度的平均值c[a(ε1×εi)]；

23、第一确定模块，用于确定多个所述矩形窗口中元素浓度平均值最大的第一目标矩形窗口以及元素浓度平均值最小的第二目标矩形窗口，分别确定所述第一目标矩形窗口的方向角及所述第二目标矩形窗口的方位角；

24、投影模块，用于分别将所述第一目标矩形窗口的元素浓度平均值及所述第二目标矩形窗口的元素浓度平均值投影到双对数图之上，分别得到第一散点图上的多个散点及第二散点图上的多个散点；

25、拟合模块，用于分别对所述第一散点图的多个散点及所述第二散点图的多个散点进行拟合，选出绝对值最大的目标斜率，确定所述目标斜率对应的目标散点，根据所述目标斜率确定所述目标散点的奇异性指数；

26、第二确定模块，用于选出所述目标斜率所对应的不同尺度窗口方向，对选出的窗口方向进行矢量拟合，确定所述奇异性指数的方向；

27、处理模块，用于对整个研究区空间中每个位置执行第一方面所述的步骤s101-s106，在整个空间绘制奇异指数的空间分布。

28、在一实施方式中，所述拟合模块，还用于根据以下公式计算所述目标散点的奇异性指数；

29、α＝k-1；

30、其中，α表示所述目标散点的奇异性指数，k表示所述目标斜率。

31、在一实施方式中，所述拟合模块，还用于应用最小二乘法分别对所述第一散点图的多个散点及所述第二散点图的多个散点进行拟合。

32、第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序在所述处理器运行时执行第一方面提供的基于多尺度各向异性异常识别方法。

33、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行第一方面提供的基于多尺度各向异性异常识别方法。

34、上述本技术提供的基于多尺度各向异性异常识别方法、装置、设备及介质，选择一个地球化学样本为质心，定义初始矩形窗口a(ε1×ε1)，以所述初始矩形窗口为中心，定义窗口尺寸分别为ε1×ε2、……、ε1×εi的多个矩形窗口；以初始方向0°的北方向，将方位角在0-360°之间按照预设角度进行旋转，并计算每个所述矩形窗口内元素浓度的平均值c[a(ε1×εi)]；确定多个所述矩形窗口中元素浓度平均值最大的第一目标矩形窗口以及元素浓度平均值最小的第二目标矩形窗口，分别确定所述第一目标矩形窗口的方向角及所述第二目标矩形窗口的方位角；分别将所述第一目标矩形窗口的元素浓度平均值及所述第二目标矩形窗口的元素浓度平均值投影到双对数图之上，分别得到第一散点图上的多个散点及第二散点图上的多个散点；分别对所述第一散点图的多个散点及所述第二散点图的多个散点进行拟合，选出绝对值最大的目标斜率，确定所述目标斜率对应的目标散点，根据所述目标斜率确定所述目标散点的奇异性指数；选出所述目标斜率所对应的不同尺度窗口方向，对选出的窗口方向进行矢量拟合，确定所述奇异性指数的方向；对整个研究区空间中每个位置执行以上步骤，在整个空间绘制奇异性指数的空间分布，真实体现元素浓度的空间分布所受到地质活动的影响。