重磁勘探是地质构造研究和矿产资源调查的重要地球物理勘探方法,而数据采集和反演是上述方法的基本工作内容。在反演过程中,如果数据量太大会导致处理时间过长,且占用大量的内存空间。假设数据个数为n=100×100,模型个数为m=100×100×50,常规反演方法中需要存储20GB的核函数矩阵,这对普通计算机来说无法存储和计算,而随着重磁勘探采集技术的发展,采集的数据量往往是海量,这就要求在反演前对数据进行采样预处理,目的在于保留原始数据信息量的情况下尽量减少数据量。如何采样才能达到最好的效果,需要采样试验研究。本文首先对近年来提出的采样方法进行梳理,选择均匀采样法、基于离散度采样法、自适应采样法三种采样方法对比分析,并在此基础上提出了一种全新的采样方法—最小误差采样法,然后设计了一维、二维不同原始数据,依次进行了采样数目试验、采样位置试验、采样方法试验,分别解决了多少采样点数目是合适的、在什么位置采样是合适的、用什么采样方法效果最好三个基本问题,最后利用直线、半圆曲线两种特殊曲线对最小误差采样法进行了方法检验。研究表明,当采样频率为原始数据最高频率3倍、在整个曲线或曲面上任意取点、且使用最小误差采样法时采样效果最佳,此时采样点在数据高频异常区分布密集,在数据低频非异常区分布稀疏,基本保留了原始数据信息量,符合理想采样情况。