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摘要：本研究介绍了一种基于卷积神经网络的高效深度学习模型，该模型结合了联合自编码器和对抗结构，用于从二维地表观测数据进行三维地下测绘。该方法被用于描绘澳大利亚沙漠景观中的古河谷。该神经网络在 6400 平方公里的区域内进行训练，使用地表地形作为二维输入，使用航空电磁 (AEM) 得出的古河谷存在概率图作为三维输出。训练后的神经网络在 99% 的训练域内平方误差 < 0. 10，在 93% 的验证域内平方误差 < 0. 10，表明它在重建训练区域以外的三维古河谷模式方面是可靠的。本研究设计的神经网络结构和训练算法由于其通用结构，具有广泛的应用潜力，可以从二维地表观测数据构建三维地质特征（如矿体、含水层）。
Sub3DNet1.0：区域尺度三维地下结构测绘的深度学习模型
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