CN118051740B - 融合多数据源的地质构造分析方法及存储介质 - Google Patents

Abstract

融合多数据源的地质构造分析方法及存储介质，该方法包括以下步骤：获取目标区域的重磁资料和遥感资料或地质踏勘资料；基于重磁资料获取至少一个尺度下的目标区域内的各检测点的总模，根据总模的强度将各检测点分为强检测点和非强检测点；从遥感资料或地质踏勘资料中获取线性构造单元，基于线性构造单元建立对应的封闭曲线，封闭曲线内的区域作为线性构造单元的缓冲区；累计封闭曲线内的所有尺度下的强检测点数量，基于强检测点数量构建起区域控岩构造骨架。本发明能够解决重磁资料多解性的问题，更加精准地定位构造位置，同时快速地、直观地划分出重点勘察区域，具有广泛地应用价值。

Description

融合多数据源的地质构造分析方法及存储介质

技术领域

本发明涉及地质解译技术领域，具体涉及一种融合地球物理资料与遥感资料或地质踏勘资料的地质构造分析方法及存储介质。

背景技术

查明地质构造对于区域地质调查、矿产勘探和油气勘探都具有十分重要的意义。目前，区域构造信息的提取主要依赖于地质踏勘、遥感解译和地球物理解释。

地质踏勘的方法定位准确，是当下地质工作的主要手段，但野外工作时间长、成本高，且受制于自然条件，在植被茂密的地方，工作难以展开。遥感解译可以提供比较准确的线环构造信息，但是无法提取出深部构造信息以及至为重要的控岩构造信息。地球物理，例如航空重力、航空磁测是间接的方法，依赖于地下地质体的物性差异，通过感知物性差异来推断构造，传统上，这种方法依靠线性异常带、串珠状异常、异常错动带等来定位构造，但是由于是间接的方法，因此会产生大量虚假推断。

发明内容

本发明的目的在于提供一种融合多数据源的地质构造分析方法，该分析方法利用重磁资料获取强检测点数量，利用线性构造单元构建缓冲区，再基于缓冲区内强检测点的数量来构建起区域控岩构造骨架，既可以更加精准的定位构造位置，克服地球物理方法多解性的难题，也可以充分利用地球物理方法带来的附属信息，快速建立起构造骨架，划分出重点勘察区域。

本发明通过下述技术方案实现：

融合多数据源的地质构造分析方法，包括以下步骤：

S1：获取目标区域的重磁资料和遥感资料或地质踏勘资料；

S2：基于所述重磁资料获取至少一个尺度下的目标区域内的各检测点的总模，根据所述总模的强度，将各检测点分为强检测点和非强检测点；

S3：从所述遥感资料或地质踏勘资料中获取线性构造单元，基于所述线性构造单元建立对应的封闭曲线，所述封闭曲线内的区域作为线性构造单元的缓冲区；

S4：累计所述封闭曲线内的各尺度下的强检测点数量，基于所述强检测点数量构建起区域控岩构造骨架。

本技术方案中，重磁资料为地球物理原始资料中通过重力法获得的重力资料、以及通过磁法获得的磁测资料。重磁资料通常为二维平面数据，可以表示为T_z(x,y,z)，也即观察面位场信息，其中x和y为二维平面上的横坐标和纵坐标，z为重磁测量值的高度。

本技术方案中，重磁资料包含的观察面位场信息用于获得目标区域内的、一个或多个尺度下的各个检测点的总模，并可以根据总模的强度将所有检测点分为强检测点和非强检测点。在一个或多个实施例中，当增大尺度后，强检测点数量变化较小、或者几乎不再变化时，即可不再增加尺度，在部分优选的实施例中，尺度的数量为8～10个。在一个或多个实施例中，强检测点和非强检测点可以基于经验设置阈值，大于等于阈值的为强检测点，小于阈值的为非强检测点，强检测点和非强检测点也可以通过自适应双阈值法来将各检测点按照总模强度分为至少两类。在一个实施例中，非强检测点还可以进一步划分为弱检测点和非检测点。

本技术方案中，从遥感资料或者从地质踏勘资料中解译出线性构造单元信息为现有技术。基于解译出的一个或多个线性构造单元可以对应地建立起每个线性构造单元的封闭曲线，封闭曲线内的区域则作为该线性构造单元的缓冲区。

本技术方案中，需要判断强检测点和封闭曲线的相对位置，从而统计每条封闭曲线内包含的各个尺度下的强检测点的总数量。对于强检测点总数量大于预设值的封闭曲线，则表明该封闭曲线对应的线性构造单元可以同时被重磁位场方法和遥感、地质踏勘观察到，反之，则说明该封闭曲线对应的线性构造单元难以被重磁位场方法观察到。最后，基于能够同时被重磁位场方法和遥感、地质踏勘观察到的各线性构造单元来构建起区域控岩，即磁性岩，主要指岩浆岩、磁性变质岩，来构造骨架。在一个或多个实施例中，可以根据封闭曲线内的强检测点总数来确定对应的线性构造单元的控制等级，并以该控制等级作为线宽来制图，从而能够快速、直观地掌握各线性构造单元能够被多数据源共同标记的程度。

本技术方案中，通过重磁资料获得强检测点数量，通过遥感资料或地质踏勘资料获得的线性构造单元构建缓冲区，再基于缓冲区内的强检测点总数来直观地反应出各线性构造单元能够同时被重磁位场方法和遥感、地质踏勘观察到，以及观察到的程度，能够解决重磁资料多解性的问题，更加精准地定位构造位置，同时快速地、直观地划分出重点勘察区域，具有广泛地应用价值。

作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤S2包括以下步骤：

S21：确定尺度因子队列，所述尺度因子队列包括至少一个尺度因子；

S22：从所述重磁资料中获取观察面位场信息，基于所述尺度因子和观察面位场信息得到当前尺度下处理后的位场信息；

S23：根据处理后的位场信息在X方向、Y方向上的梯度，计算目标区域内各检测点的总模和梯度方向；

S24：判断各检测点的总模是否在所述梯度方向上为极大值，若是则保留该检测点的总模，若否则将该检测点的总模设置为零；

S25：将所有总模非零的检测点按照总模的强度划分为强检测点和非强检测点；

S26：重复步骤S22至S25，直至获得所述尺度因子队列中所有尺度因子下的强检测点和非强检测点。

本技术方案中，在步骤S21中首先确定包括至少一个尺度因子的尺度因子队列，例如，尺度因子队列可以是Z＝[z₁,z₂,z₃...z_i]。尺度因子队列中的每一个尺度因子均进行步骤S22至S25，以获得所有尺度因子下的强检测点和非强检测点。尺度因子可以看作是相对于观察面位场信息中的重磁测量值高度z在高度方向上的不同延拓。

本技术方案中，步骤S22至S25中，对于每一个尺度因子，首先利用尺度因子和观察面位场信息获得当前尺度下处理后的位场信息，之后，根据处理后的位场信息在X方向、Y方向上的梯度，可以得到各检测点的总模和梯度方向，在步骤S24中，利用非极大值抑制可以使各检测点沿着梯度方向只保留最大的一个值，从而当连接这些点以后便在空间上形成了边缘，接下来，在步骤S25中，基于总模的强度，通过经验或者计算方法，例如自适应双阈值法能够将总模非零的检测点进行分类，得到强检测点和非强检测点。

在一个或多个实施例中，在步骤S24中，可以将梯度方向离散化为5个区间，例如 再针对二维总模上的每一个检测点，判断检测点的总模是否在梯度方向上是极大值，如果不是最大值则将该点的梯度总模置于0。

本技术方案中，在获得各检测点的总模后，利用非极大值抑制会使得位场数据在边缘方向上建构起一个个薄边，利于后续数据处理，同时，基于总模的强度的划分检测点，能够得到在不同尺度下观察的强检测点，减少了干扰点的影响，进一步提高了重点勘察区域划分的准确性。

进一步地，所述步骤S22中，对于任一尺度因子zi，构建光滑函数 基于所述光滑函数与观察面位场信息T_z(x,y,z)的二维空间褶积得到zi尺度下处理后的位场信息T_zi(x,y,zi)，其中，x，y和z为重磁位场的三维空间坐标。

本技术方案中，基于尺度因子zi构建的光滑函数具备三个性质。首先，其在3维欧氏空间积分为1，其次，该光滑函数的无穷远收敛为0，最后，其具有连续1阶导数，且满足小波允许条件。基于这三个性质，可以表明该函数满足作为光滑函数的条件，可用于位场检测。

本技术方案中，当光滑函数作用于观察面位场信息上，获得在zi尺度下处理后的位场信息，其中，这个位场信息T_zi(x,y,zi)是T_z(x,y,z)和h(x,y,zi)的二维空间褶积，可以表示为：

式中，ε、η为积分符号

由于实域上的卷积运算可以转化为频域上的乘积运算。因此，在给定尺度因子zi的情况下，通过离散傅里叶变换在频域上完成位场尺度的转换：

式中，F_zi(u,v)是zi尺度下T_zi(x,y,zi)的频谱，M和N是z平面观察值在X和Y方向的规模。

进一步地，所述步骤S23中，所述总模f_{m_zi}、梯度方向f_{a_zi}的计算公式为：

f_{x_zi}＝T_zi(x,y,zi)*f_x

f_{y_zi}＝T_zi(x,y,zi)*f_y

式中，f_{x_zi}、f_{y_zi}分别为处理后的位场信息在X方向、Y方向上的梯度，f_x，f_y分别为X方向、Y方向上的梯度算子。

进一步地，所述步骤S25中，所有总模非零的检测点构成集合P＝{p|p＝f_{m_zi}(x,y)andp≠0}，按照集合P中各检测点的总模强度将集合P划分为n级区间，第k级的区间范围为区间累积概率为其中，max(p)、min(p)分别代表集合P中的总模最大值和总模最小值；

构建集序组合i,j，遍历集序组合i,j使得目标函数f(i,j)最小：

式中，

若检测点的总模强度在[0,1,2…i]级则为非检测点，若检测点的总模强度在[i+1,i+2,..j]级则为弱检测点，若检测点的总模强度在[j+1,j+2…n]级则为强检测点，其中，非检测点、弱检测点为非强检测点。在部分优选的实施例中，n为40～60，进一步优选地，n为45～55。

本技术方案中，利用自适应双阈值法将检测点按照总模的强度进行划分，能够更加合理地提取各尺度下的强检测点，而不依赖于人为经验划分，进一步提高了强检测点筛选的可靠性和合理性。

进一步地，遍历所有弱检测点，若所述弱检测点附近具有强检测点，则将该弱检测点修正为强检测点。本技术方案中，对于任意一个弱检测点，在该弱检测点的一定范围内判断是否有强检测点存在。如果附近有强检测点存在，则将该点也重置为强检测点。这个过程会使得边缘变得更加连续和完整。所有的强检测点的集合命名为P_zi＝{(x,y)|(x,y)∈强检测点}，代表重磁数据在zi尺度下的检测结果。在部分实施例中，弱检测点的附近可以是九宫格范围。

作为本发明的另一种优选实施方式，所述步骤S3中，具有s个控制点的线性构造单元对应的封闭曲线L的计算公式为：

式中，d为缓冲区半径；f₀与f_2s-1为端点方程，其中，x₀，y₀为首端点的坐标，x_s，y_s为尾端点的坐标；A_t，B_t，C_t为第t个控制点与第t+1个控制点决定的直线方程的系数，f_t、f_t+s为所述直线方程沿其垂线方向向两侧延伸d个距离得到的两个边界方程，t＝1,2,…,s。

本技术方案中，对于从遥感资料或者从地质踏勘资料中解译出的线性构造单元信息，给定一个缓冲区半径d，以构建各线性构造单元的缓冲区。对于任一线性构造单元，假设其有s个控制点，则第t个控制点和第t+1个控制点所确定的直线边界则为A_tx+B_ty+C_t＝0。因此，在给定缓冲区半径d的前提下，缓冲区则由(2s-1)个边界方程以及2个端点方程联合组成一条封闭曲线L。

进一步地，所述步骤S4中，生成一条以强检测点作为起点的水平射线，若所述水平射线与封闭曲线的交点为一个，则所述强检测点位于所述封闭曲线内，若所述水平射线与封闭曲线的交点为两个，则所述强检测点位于所述封闭曲线外。

进一步地，所述步骤S4中，所述封闭曲线所对应的线性构造单元的控制等级Y_m＝{zi|C_{m_zi}＝max({C_{m_i},i∈所有的检测尺度等级})}，以所述控制等级作为线宽，构建起区域控岩构造骨架，其中，C_{m_i}为第i个尺度下，所述封闭曲线包含的强检测点数量。

本发明还提供一种存储介质，包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时，控制所述存储介质所在的设备执行前述任一种融合多数据源的地质构造分析方法。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

1、本发明通过重磁资料获得强检测点数量，通过遥感资料或地质踏勘资料获得的线性构造单元构建缓冲区，再基于缓冲区内的强检测点总数来直观地反应出各线性构造单元能够同时被重磁位场方法和遥感、地质踏勘观察到，以及观察到的程度，能够解决重磁资料多解性的问题，更加精准地定位构造位置，同时快速地、直观地划分出重点勘察区域，具有广泛地应用价值；

2、本发明在获得各检测点的总模后，利用非极大值抑制会使得位场数据在边缘方向上建构起一个个薄边，利于后续数据处理，同时，基于总模的强度的划分检测点，能够得到在不同尺度下观察的强检测点，减少了干扰点的影响，进一步提高了重点勘察区域划分的准确性；

3、本发明利用自适应双阈值法将检测点按照总模的强度进行划分，能够更加合理地提取各尺度下的强检测点，而不依赖于人为经验划分，进一步提高了强检测点筛选的可靠性和合理性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明具体实施例中分析方法的流程框图；

图2示出了本发明具体实施例中构建的线性构造单元的缓冲区、及其包含在缓冲区内的的检测点。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”、“竖直”、“水平”、“高”、“低”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。

实施例1：

如图1所示的融合多数据源的地质构造分析方法，包括以下步骤：

S1：获取目标区域的重磁资料和遥感资料或地质踏勘资料；

S2：基于所述重磁资料获取至少一个尺度下的目标区域内的各检测点的总模，根据所述总模的强度，将各检测点分为强检测点和非强检测点；

S3：从所述遥感资料或地质踏勘资料中获取线性构造单元，基于所述线性构造单元建立对应的封闭曲线，所述封闭曲线内的区域作为线性构造单元的缓冲区；

S4：累计所述封闭曲线内的各尺度下的强检测点数量，基于所述强检测点数量构建起区域控岩构造骨架。

本实施例中，通过重磁资料获得强检测点数量，通过遥感资料或地质踏勘资料获得的线性构造单元构建缓冲区，再基于缓冲区内的强检测点总数来直观地反应出各线性构造单元能够同时被重磁位场方法和遥感、地质踏勘观察到，以及观察到的程度，能够解决重磁资料多解性的问题，更加精准地定位构造位置，同时快速地、直观地划分出重点勘察区域，具有广泛地应用价值。

实施例2：

在实施例1的基础上，所述步骤S2包括以下步骤：

S21：确定尺度因子队列，所述尺度因子队列包括至少一个尺度因子；

S22：从所述重磁资料中获取观察面位场信息，基于所述尺度因子和观察面位场信息得到当前尺度下处理后的位场信息；

S23：根据处理后的位场信息在X方向、Y方向上的梯度，计算目标区域内各检测点的总模和梯度方向；

S24：判断各检测点的总模是否在所述梯度方向上为极大值，若是则保留该检测点的总模，若否则将该检测点的总模设置为零；

S25：将所有总模非零的检测点按照总模的强度划分为强检测点和非强检测点；

S26：重复步骤S22至S25，直至获得所述尺度因子队列中所有尺度因子下的强检测点和非强检测点。

在部分优选的实施例中，所述步骤S22中，对于任一尺度因子zi，构建光滑函数基于所述光滑函数与观察面位场信息T_z(x,y,z)的二维空间褶积得到zi尺度下处理后的位场信息T_zi(x,y,zi)，其中，x，y和z为重磁位场的三维空间坐标。本实施例中，光滑函数能够被证明在3维欧氏空间积分为1： 在极坐标下的积分 光滑函数无穷远收敛为0： 同时，具有连续1阶导数，且满足小波允许条件：

和

本实施例中，当光滑函数作用于观察面位场信息上，获得在zi尺度下处理后的位场信息，位场信息T_zi(x,y,zi)可以通过下式求得：

式中，F_zi(u,v)是zi尺度下T_zi(x,y,zi)的频谱，M和N是z平面观察值在X和Y方向的规模。

在部分优选的实施例中，所述步骤S23中，所述总模f_{m_zi}、梯度方向f_{a_zi}的计算公式为：

f_{x_zi}＝T_zi(x,y,zi)*f_x

f_{y_zi}＝T_zi(x,y,zi)*f_y

式中，f_{x_zi}、f_{y_zi}分别为处理后的位场信息在X方向、Y方向上的梯度，f_x，f_y分别为X方向、Y方向上的梯度算子。

在一个或多个实施例中，在步骤S24中，离散化梯度方向为5个区间 对于二维总模f_{m_zi}(x,y)上的每一个点(x,y)，判断该点总模是否在梯度方向上是极大值，如果不是最大值则将该点的梯度总模置于0，非极大值抑制会使得位场数据在边缘方向上建构起一个个薄边，利于后续数据处理。

在数据九宫格范围内：

在部分优选的实施例中，所述步骤S25中，所有总模非零的检测点构成集合P＝{p|p＝f_{m_zi}(x,y)andp≠0}，按照集合P中各检测点的总模强度将集合P划分为n级区间，第k级的区间范围为区间累积概率为其中，max(p)、min(p)分别代表集合P中的总模最大值和总模最小值；

构建集序组合i,j，遍历集序组合i,j使得目标函数f(i,j)最小：

式中，

若检测点的总模强度在[0,1,2…i]级则为非检测点，若检测点的总模强度在[i+1,i+2,..j]级则为弱检测点，若检测点的总模强度在[j+1,j+2…n]级则为强检测点，其中，非检测点、弱检测点为非强检测点。

在一个或多个实施例中，遍历所有弱检测点，若所述弱检测点附近具有强检测点，则将该弱检测点修正为强检测点。

实施例3：

在上述实施例的基础上，所述步骤S3中，具有s个控制点的线性构造单元对应的封闭曲线L的计算公式为：

式中，d为缓冲区半径；f₀与f_2s-1为端点方程，其中，x₀，y₀为首端点的坐标，x_s，y_s为尾端点的坐标；A_t，B_t，C_t为第t个控制点与第t+1个控制点决定的直线方程的系数，如图2所示，f_t、f_t+s为所述直线方程沿其垂线方向向两侧延伸d个距离得到的两个边界方程，t＝1,2,…,s。

在部分实施例中，遍历所有的封闭曲线，对于任意一条封闭曲线L，遍历所有尺度下的强检测点集合。对于zi尺度下的强检测点集合P_zi，设置一个计数器C_{m_i}，判断每一个集合P_zi里的每一个强检测点与封闭曲线L的空间关系。如果强检测点在L的封闭曲线内，则总计数器C_{m_i}自增1。封闭曲线L的所有的计数器构建成一个集合C_m＝{C_{m_i}}。

进一步地，遍历所有的封闭曲线L，对于任意一条封闭曲线L，总的强检测点数量为T＝∑C_{m_i}。设定阈值T₀，如果T>T₀，说明该线性构造单元可以同时被重磁位场方法和遥感、地质踏勘观察到，反之，说明该线性构造单元不能被重磁位场观察到。当T>T₀时，可以基于线性构造单元的控制等级构建区域控岩构造骨架，具体地，控制等级Y_m＝{zi|C_{m_zi}＝max({C_{m_i},i∈所有的检测尺度等级})}}，，其中，C_{m_i}为第i个尺度下，所述封闭曲线包含的强检测点数量，也即，基于封闭曲线的强检测点数量最多的尺度因子中的强检测点数量来设置控制等级。整合所有的可被同时检测的封闭曲线，以控制等级作为线宽，构建起区域控岩(磁性岩，主要指岩浆岩、磁性变质岩)构造骨架。

在一个或多个实施例中，所述步骤S4中，生成一条以强检测点作为起点的水平射线，若所述水平射线与封闭曲线的交点为一个，则所述强检测点位于所述封闭曲线内，若所述水平射线与封闭曲线的交点为两个，则所述强检测点位于所述封闭曲线外。

实施例4：

在上述实施例的基础上，一种存储介质，包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时，控制所述存储介质所在的设备执行前述任一实施例中示出的融合多数据源的地质构造分析方法。

本实施例中，上述存储介质为计算机可读存储介质，如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.融合多数据源的地质构造分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取目标区域的重磁资料，以及遥感资料或地质踏勘资料；

S2：基于所述重磁资料获取至少一个尺度下的目标区域内的各检测点的总模，根据所述总模的强度，将各检测点分为强检测点和非强检测点；

S3：从所述遥感资料或地质踏勘资料中获取线性构造单元，基于所述线性构造单元建立对应的封闭曲线，所述封闭曲线内的区域作为线性构造单元的缓冲区；

S4：累计所述封闭曲线内的各尺度下的强检测点数量，基于所述强检测点数量构建起区域控岩构造骨架

其中，所述步骤S2包括以下步骤：

S21：确定尺度因子队列，所述尺度因子队列包括至少一个尺度因子；

S22：从所述重磁资料中获取观察面位场信息，基于所述尺度因子和观察面位场信息得到当前尺度下处理后的位场信息，其中，对于任一尺度因子zi，构建光滑函数 基于所述光滑函数与观察面位场信息T_z(x,y,z)的二维空间褶积得到zi尺度下处理后的位场信息T_zi(x,y,zi)；

S23：根据处理后的位场信息在X方向、Y方向上的梯度，计算目标区域内各检测点的总模和梯度方向，总模f_{m_zi}、梯度方向f_{a_zi}的计算公式为：

f_{x_zi}＝T_zi(x,y,zi)*f_x

f_{y_zi}＝T_zi(x,y,zi)*f_y

式中，f_{x_zi}、f_{y_zi}分别为处理后的位场信息在X方向、Y方向上的梯度，f_x，f_y分别为X方向、Y方向上的梯度算子；

S24：判断各检测点的总模是否在所述梯度方向上为极大值，若是则保留该检测点的总模，若否则将该检测点的总模设置为零；

S25：将所有总模非零的检测点按照总模的强度划分为强检测点和非强检测点；

S26：重复步骤S22至S25，直至获得所述尺度因子队列中所有尺度因子下的强检测点和非强检测点；

所述步骤S4中，生成一条以强检测点作为起点的水平射线，若所述水平射线与封闭曲线的交点为一个，则所述强检测点位于所述封闭曲线内，若所述水平射线与封闭曲线的交点为两个，则所述强检测点位于所述封闭曲线外，所述封闭曲线所对应的线性构造单元的控制等级Y_m＝{zi|C_{m_zi}＝max({C_{m_i},i∈所有的检测尺度等级})}，以所述控制等级作为线宽，构建起区域控岩构造骨架，其中，C_{m_i}为第i个尺度下，所述封闭曲线包含个层级的强检测点数量。

2.根据权利要求1所述的融合多数据源的地质构造分析方法，其特征在于，所述步骤S25中，所有总模非零的检测点构成集合P＝{p|p＝f_{m_zi}(x,y)andp≠0}，按照集合P中各检测点的总模强度将集合P划分为n级区间，第k级的区间范围为 区间累积概率为其中，max(p)、min(p)分别代表集合P中的总模最大值和总模最小值；

构建集序组合i,j，遍历集序组合i,j使得目标函数f(i,j)最小：

式中，

若检测点的总模强度在[0,1,2…i]级则为非检测点，若检测点的总模强度在[i+1,i+2,..j]级则为弱检测点，若检测点的总模强度在[j+1,j+2…n]级则为强检测点，其中，非检测点、弱检测点为非强检测点。

3.根据权利要求2所述的融合多数据源的地质构造分析方法，其特征在于，遍历所有弱检测点，若所述弱检测点附近具有强检测点，则将该弱检测点修正为强检测点。

4.根据权利要求1所述的融合多数据源的地质构造分析方法，其特征在于，所述步骤S3中，具有s个控制点的线性构造单元对应的封闭曲线L的计算公式为：

式中，d为缓冲区半径；f₀与f_2s-1为端点方程，其中，x₀，y₀为首端点的坐标，x_s，y_s为尾端点的坐标；A_t，B_t，C_t为第t个控制点与第t+1个控制点决定的直线方程的系数，f_t、f_t+s为所述直线方程沿其垂线方向向两侧延伸d个距离得到的两个边界方程，t＝1,2,…,s。

5.一种存储介质，其特征在于，包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时，控制所述存储介质所在的设备执行如权利要求1～4中任一项所述的融合多数据源的地质构造分析方法。