1、一）观测数据的各项改正 野外所获磁测数据，需经各项改正才能得到测点上的磁异常值。其中较重要的改正有：（1）日变改正：对地面磁测数据的日变改正与对重力仪零点漂移改正相似。目的是消 除地磁场日变对读数的影响。在目前的磁测精度下，100km2的范围内，可以认为日变是 相同的。
2、在解释大面积磁测资料时，常需对异常进行分区、分带，确定解释单元。多数情况下，对磁测资料进行必要的转换和处理，如延拓、化极、求导等。
3、本次航空电磁、磁数据处理、调平、基础图件的编制与成图，采用引进的OASIS软件和中国国土资源航空物探遥感中心开发的航空探针（AirProbe）软件进行。OASIS软件是由Geosoft Incorporate公司研制的多用途、多功能软件，其主要功能包括OASISmontajTM处理平台和一些专业的功能模块。
4、图13为基于三维体元模型的矿化体磁异场分布比较图，最上面一层为地 形DEM的渲染图；第二层为地面磁测点位数据数字化平面图；第三层为正演计算已知矿体 和预测矿体的总磁异常等值线图，最下面一层为已知磁性矿化体和预测磁性矿化体位置示 意图。
5、大地电磁测深资料解释 大地电磁测深研究的天然电磁场具有很宽的频率范围，大约从10-4～102 Hz，场强变化也很大，磁场为10-3～101 nT甚至更大。在一个测点上往往要连续观测几个小时，这就要求大地电磁测深仪器应有较高的灵敏度，较好的稳定性和较大的动态范围。
航磁资料化极垂向一次导数处理。该项数据处理方法在消除斜磁化干扰影响，以及压制背景磁（场）异常、突出次级局部叠加磁异常等方面的效果明显，是进行局部磁异常信息提取时经常使用的数据处理方法之一，其主要优点是分离局部异常信息效果好，对局部异常的畸变影响小，信息可靠程度高。 （3）航磁异常深度计算。
在重磁资料的解释中，地形数据是必不可少的。 我们在研究中使用的地形数据是从美国地调局（USGS）的全球30″地形数据集GTOPO_30中提取的。 这种地形数据是地面高程在30″×30″球面梯形内的平均值。 在我们的研究区内数据点间距小于1km，高程误差小于100m。
数据处理大体上可分为滤除干扰的一般处理和提取信息的专项处理两类。一般处理的目的在于滤除干扰，得到能客观反映磁场面貌特征的基础图件。专项处理的目的在于尽可能多地提取有效信息，或改变异常形式，以便于解释及与地质等综合信息的对比分析。 专项处理方法大致分成三类： 1）位场转换处理方法，如化极处理、磁重转换等。
常规图像处理要先做预处理。由于大气本底的不稳定性，航放原始资料常常伴随有“条带”现象，来自大地的有用信息经常被淹没在“条带”噪声之中。本工作研究了一种图像复原技术。其原理示于图1。该方法成功地去除了存在于航放数据中的“条带”噪声。
一）重力航磁资料数据处理 为突出和增强反映地质体、地质构造空间特征方面的地球物理场信息，进行空间分析和找矿信息提取，对1：20万重力、航磁成果资料开展了位场转换、方向导数计算等预处理工作。
安装霍尔元件：将霍尔元件放置在待测磁场区域内。确保霍尔元件与螺线管之间的距离保持一致，以获取准确的磁场数据。设置测量仪器：将霍尔元件连接到合适的电路或测量仪器上，使其能够读取霍尔元件输出的电压信号。确保仪器的刻度和灵敏度设置正确。
了解霍尔效应测量磁场的原理和方法；（2） 观察磁电效应现象；（3） 学会用霍尔元件测量磁场及元件参数的基本方法。仪器与装置：霍尔效应实验仪；原理：根据霍尔效应，测量磁感应强度原理，利用提供的仪器测试所给模型测量面上的一维（上下方向）磁分布。
电势差测量：使用电路连接霍尔元件的两个电极，在电路中加入电压源，将电势差转换为电压信号。然后通过电压表或示波器等设备测量电势差的大小。通过测量电势差的数值，可以推算出磁场的强度和方向。霍尔效应测磁场的实验原理基于霍尔效应的精确线性关系，因此具有较高的测量精度和灵敏度。
把霍尔原件放到这个交变磁场里，输出信号连到示波器上。如果型号不够的话再接一些放大电路就行了。直接用眼睛看示波器最直观了。示波器设置为X-t就行了。
在霍尔效应实验中，误差的来源可能包括多种因素，例如温度变化、非均匀磁场、不对称的霍尔元件、不准确的电压和电流测量等。为了消除这些误差，可以采取以下措施： 温度补偿：采用温度系数较小的材料，或者通过适当的补偿电路来减小温度变化对霍尔元件的影响。
1、五）重、磁对应分析 基于泊松定理发展起来的重磁异常对应分析方法，是重磁数据综合解释的重要方法，能对重磁异常的相关性进行定量研究，有效地将重磁信息进行综合，对重磁资料定性地赋予地质意义，并突出地质目标的反映，为重磁资料的地质解释提供有用的信息，特别是在强磁性火山岩解释中具有重要的作用。
2、位场转换处理方法，如化极处理、磁重转换等。 2）突出“平缓场”弱变化的处理方法，如自适应滤波、互相关滤波等。 3）划分区域场与突出局部异常的方法，如上、下延拓，求导与积分，匹配滤波等。 需指出的是，上述处理方法的应用应根据实际情况进行取舍。
3、该项数据处理方法在消除斜磁化干扰影响，以及压制背景磁（场）异常、突出次级局部叠加磁异常等方面的效果明显，是进行局部磁异常信息提取时经常使用的数据处理方法之一，其主要优点是分离局部异常信息效果好，对局部异常的畸变影响小，信息可靠程度高。 （3）航磁异常深度计算。
4、此外，还采用多次回归反演算法对剩余基底布格重力异常数据进行反演，以获得中生界的残留厚度；并采用线性信号提取技术对重磁异常进行处理，识别出区域性断裂的分布特征。
5、重磁异常是由地下物体密度不均匀和磁性差异引起的，是一个叠加异常。
6、在重磁资料的解释中，地形数据是必不可少的。 我们在研究中使用的地形数据是从美国地调局（USGS）的全球30″地形数据集GTOPO_30中提取的。 这种地形数据是地面高程在30″×30″球面梯形内的平均值。 在我们的研究区内数据点间距小于1km，高程误差小于100m。
点要素转栅格（1） 原始点数据 （2） 使用点转栅格工具，以Wells.ship中的GPM字段转换，参考像元大小设为5，得到水井容量的栅格数据。点1位于图像中心，而其他点则显示了分辨率不足带来的位置偏移。（3） 转换TYPE字段，像元大小保持5，发现仅保留了电井和气井两个属性，而位置保持在像元中心。
数据类型转换：将数据的类型进行转换，比如将字符串类型转换为数字类型、将日期类型转换为时间戳类型等。数据结构转换：将数据的结构进行转换，比如将宽表转换为长表、将多维数组转换为一维数组等。数据合并：将多个数据集合并为一个数据集，以便于进行分析。
数据处理方法概述 数据处理是对原始数据进行加工、整理、分析和解释的过程，以便提取有用的信息和建立数据模型。常见的数据处理方法包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约和数据可视化等。数据清洗 数据清洗是数据处理的基础步骤，主要目的是消除数据中的噪声和无关信息。
数据转换主要需要处理的内容包括数据的格式、结构、类型、值以及数据间的关联关系等。首先，数据的格式转换是数据转换中最常见也是最基本的操作。由于不同的系统或应用往往支持不同的数据格式，因此在数据迁移或整合时，必须将数据从原格式转换为目标格式。
数据处理包括数据收集、清洗、转换、分析和可视化等内容。数据收集：数据处理的第一步是收集数据。这可以通过各种方式实现，包括传感器技术、调查问卷、数据库查询等。数据收集需要确保数据的准确性和完整性，以便后续的处理和分析工作能够得到可靠的结果。
数据转换是数据处理过程中的重要步骤，它能够将原始数据转换为更适合特定分析和机器学习算法的形式。以下是对这些常见策略的详细解释： 数据规范化（Data Normalization）：数据规范化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。例如，0到1之间的区间。
此外，还采用多次回归反演算法对剩余基底布格重力异常数据进行反演，以获得中生界的残留厚度；并采用线性信号提取技术对重磁异常进行处理，识别出区域性断裂的分布特征。
重磁原始数据的预处理，目的是消除畸变点，使场值变化较为平滑，并最大限度地保留异常细节，为进一步反演或上延处理准备合格数据。本次对重力数据进行了正则化滤波，结果见图3。航磁数据在核工业航测遥感中心已做了预处理。
对于加权系数Wg、Wm和Ws，具体的取值，要由重、磁和地震三种方法的数据的数量级、精度和侧重关系决定，相应的加权系数越大，则该方法所占比重越大，对整个反演的结果影响越大。 反演处理流程 重力、磁法和地震资料联合反演的流程与MT-地震资料的联合反演流程类似，利用快速模拟退火算法实现了三者之间的同步联合反演。
基于泊松定理发展起来的重磁异常对应分析方法，是重磁数据综合解释的重要方法，能对重磁异常的相关性进行定量研究，有效地将重磁信息进行综合，对重磁资料定性地赋予地质意义，并突出地质目标的反映，为重磁资料的地质解释提供有用的信息，特别是在强磁性火山岩解释中具有重要的作用。
据此解释结果，又做了第二次的同步联合反演，结果显示出与新解释方案有较好的吻合性（图4-40）。
对重、磁异常进行反演解释中，往往需要进行必要的处理和异常场类型转换，如滤除干扰、分量换算、导数换算、高度延拓等，其目的是为了使地质对象在转换后的重磁场类型中，特点更明显，更便于分析、便于计算，这就是重、磁转换的主要任务。以往，在空间域里进行位场转换非常复杂，有时还很困难。