三维地震勘探对地震资料采集精度有很高的要求,勘探工区覆盖面广泛,工区内的障碍物分布情况复杂,直接影响到三维观测系统的地震资料采集,因此一般进行变观设计,变观设计可以分为人工变观和自动变观两种实现方式。人工变观方法主要是通过遥感数据的手工障碍物标注和收集的实际工区障碍物资料进行避障处理,但是随着三维地震采集的发展,勘探工区越来越复杂,传统避障方式不仅效率低而且可靠性差,近年来深度学习在图像识别领域取得了巨大成功,为使用遥感卫星图像自动识别障碍物提供了一个很好的解决思路。基于遥感卫星图像对勘探工区障碍物进行自动识别,根据评价准则对炮点进行自动优化,使得变观设计更加满足三维地震勘探的生产需求,更加智能化。首先,对障碍物自动识别方法进行了研究。分别使用阈值分割、K均值聚类(K-means)、支持向量机(SVM)以及深度学习(Deep Learning)算法对遥感卫星图像中障碍物进行自动识别。阈值分割和K均值聚类属于无监督算法,无需训练样本的先验信息进行模型训练,可以直接进行障碍物的识别分割。无监督算法运算速度快,实现简单,但仅对对比度大的障碍物识别效果好。支持向量机和深度学习属于有监督算法,需要使用训练样本进行模型训练,其中支持向量机对遥感图像中的障碍物选取小样本训练,可以达到较好的识别精度;深度学习使用公开遥感数据集进行模型训练,然后利用实际工区的遥感图像进行迁移学习实现障碍物的识别分割。经过对比分析发现,在训练样本较多时有监督算法识别精度远高于无监督算法。完成障碍物识别后,进一步使用全局最优化方法进行炮点变观设计。使用障碍物识别的结果进行轮廓边界自动拾取。根据障碍物的轮廓边界设置激发有效范围边界。根据实际生产中炮点布设规则,在边界内进行炮点设置,获得可能激发的炮点位置信息。采用启发式模拟退火算法,以三维观测系统的覆盖次数均方差最小为收敛条件,进行炮点位置的优化选取。对变观前后的三维观测系统进行分析,变观后观测系统的覆盖次数明显改善,达到变观目的