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Noise Attenuation for CSEM Data via Deep Residual Denoising Convolutional Neural Network and Shift-Invariant Sparse Coding

残余物 计算机科学 降噪 卷积神经网络 模式识别(心理学) 人工智能 深度学习 高斯噪声 算法
作者
Xin Wang,Ximin Bai,Guang Li,Liwei Sun,Hailong Ye,Tao Tong
出处
期刊:Remote Sensing [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:15 (18): 4456-4456 被引量:8
标识
DOI:10.3390/rs15184456
摘要

To overcome the interference of noise on the exploration effectiveness of the controlled-source electromagnetic method (CSEM), we improved the deep learning algorithm by combining the denoising convolutional neural network (DnCNN) with the residual network (ResNet), and propose a method based on the residual denoising convolutional neural network (ResDnCNN) and shift-invariant sparse coding (SISC) for denoising CSEM data. Firstly, a sample library was constructed by adding simulated noises of different types and amplitudes to high-quality CSEM data collected. Then, the sample library was used for model training in the ResDnCNN, resulting in a network model specifically designed for denoising CSEM data. Subsequently, the trained model was employed to denoise the measured data, generating preliminary denoised data. Finally, the preliminary denoised data was processed using SISC to obtain the final denoised high-quality data. Comparative experiments with the ResNet, DnCNN, U-Net, and long short-term memory (LSTM) networks demonstrated the significant advantages of our proposed method. It effectively removed strong noise such as Gaussian, impulse, and square wave, resulting in an improvement of the signal-to-noise ratio by nearly 20 dB. Testing on CSEM data from Sichuan Province, China, showed that the apparent resistivity curves plotted using our method were smoother and more credible.
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