Trong bài báo này, đã sử dụng hàm trọng số dòng (LWF) để xử lý dữ liệu quan sát để tăng cường độ phân giải của kết quả của phương pháp MED. Thứ nhất, phương pháp được áp dụng trên mô hình trọng lực lý thuyết và mô hình thí nghiệm từ tính để chứng minh độ tin cậy của phương pháp. | T¹p chÝ c¸c khoa häc vÒ tr¸i ®Êt 32(2), 181-187 6-2010 Sö DôNG HµM TRäNG L¦îNG-TUYÕN NH»M T¡NG C¦êNG §é PH¢N GI¶I TRONG PH¢N tÝch TµI LIÖU Tõ Vµ TRäNG LùC B»NG PHÐP BIÕN §æI WAVELET §Æng V¨n LiÖt, L−¬ng Ph−íc Toµn, D−¬ng HiÕu §Èu I. Më §ÇU Ph©n tÝch ®Þnh l−îng gi÷ mét vai trß quan träng trong ph©n tÝch tµi liÖu tõ vµ träng lùc nªn ®· cã nhiÒu ph−¬ng ph¸p ®−îc ®−a ra nh»m x¸c ®Þnh vÞ trÝ vµ ®é s©u cña nguån (dÞ vËt). Hai ph−¬ng ph¸p tiªu biÓu sö dông m¸y tÝnh lµ ph−¬ng ph¸p tiÕn vµ ph−¬ng ph¸p ParkerOldenburg sö dông biÕn ®æi Fourier [2]. Tõ n¨m 1988 trë l¹i ®©y, ng−êi ta sö dông phÐp biÕn ®æi Wavelet trong ph©n tÝch tµi liÖu tõ vµ träng lùc vµ ®©y cã thÓ xem lµ phÇn tiÕp nèi cña viÖc sö dông phÐp biÕn ®æi Fourier. Ph−¬ng ph¸p phæ biÕn nhÊt lµ sö dông kü thuËt xö lý ¶nh ®Ó ph¸t hiÖn c¸c ®iÓm cã tÝnh chÊt kh¸c th−êng trªn tÝn hiÖu ; tõ ®ã, suy ra c¸c th«ng tin Èn chøa bªn trong tÝn hiÖu, ®Æc biÖt lµ ph−¬ng ph¸p x¸c ®Þnh biªn ®a tû lÖ (MED, Multiscale Edge Detection) sö dông phÐp biÕn ®æi Wavelet liªn tôc [7]). §· cã nhiÒu c«ng tr×nh nghiªn cøu liªn quan ®Õn viÖc ph©n tÝch tµi liÖu tõ vµ träng lùc [8-10] . ë ViÖt Nam, trong ph©n tÝch ®Þnh l−îng tµi liÖu tõ vµ träng lùc cã c¸c c«ng tr×nh cña [3, 6] ®· x©y dùng mét hµm Wavelet míi ®Ó sö dông trong ph−¬ng ph¸p x¸c ®Þnh biªn. Tuy nhiªn, viÖc sö dông gi¸ trÞ cña tr−êng quan s¸t lµm d÷ liÖu ®Ó x¸c ®Þnh biªn ®· kh«ng tr¸nh khái nhiÔu ; ®Ó lo¹i nhiÔu, c¸c t¸c gi¶ [3, 6] ®· dïng gi¸ trÞ gradien ngang lµm d÷ liÖu. Tuy nhiªn, khi ph©n tÝch, c¸c ®−êng ®¼ng pha th−êng kh«ng ®èi xøng, chóng th−êng bÞ uèn cong hoÆc chØ héi tô mét bªn vµ ®iÓm héi tô chØ cho biÕt vÞ trÝ vµ ®é s©u mÆt trªn cña nguån. Trong bµi b¸o nµy chóng t«i ¸p dông hµm träng l−îng-tuyÕn (LWF, Line-Weight Function) [4] ®Ó läc d÷ liÖu quan s¸t nh»m t¨ng c−êng kh¶ n¨ng ph©n gi¶i cña ph−¬ng ph¸p x¸c ®Þnh biªn ®a tû lÖ cho bµi to¸n ng−îc tõ vµ träng lùc ; viÖc ph©n tÝch cho biÕt ngoµi vÞ trÝ vµ ®é s©u mÆt trªn cña nguån cßn cã thÓ x¸c ®Þnh thªm c¸c tham sè kh¸c nh−
