在前面的说明中，我们介绍了从后处理到跳转迁移过程的处理步骤。 在本说明中，我们将专门研究迁移以及现代和直观的软件如何使迁移成为一个简单的过程。
3D迁移
迁移是使用已知速度和数学算法将双曲线异常分解为点的过程。 如今，它并未广泛用于 2D 轮廓分析，因为操作员可以快速学会识别通常由公用设施线和其他目标形成的双曲线形状。
在我们看来，迁移的价值在数据的顶视图（C 扫描）中最为明显，其中线性目标和边缘在未迁移的数据中横向分布。 该过程还具有清除沟渠或其他掩埋目标侧面的渐近线的潜力，这些渐近线不一定是线性的。 值得注意的是，在过去，迁移 2D 轮廓然后对迁移的部分应用插值是很常见的，但这并不是我们真正的 3D 处理的意思。
要进行严格的迁移，必须知道整个被测地点的波速。 在 2D 数据中，可以在迁移之前应用分层速度模型，而在大型 3D 数据集中，即使不是不可能，这也变得非常困难。 除此之外，迁移是一个非常耗时的过程，而且我们知道没有软件能够有效地处理大面积的可变速度。 所以，我们应该有一些工具和策略来使这个过程顺利有效。
通常在 2D 截面上应用双曲线拟合来估计局部速度。 虽然这在许多情况下可能效果很好，但我们提出了一种更稳健的方法，通过对选定的 2D 部分进行测试迁移。
现代和交互式软件将允许用户从顶视图选择和可视化任何 2D 切割。 如图 1 所示，我们看到两条线穿过四个线性目标，相应的雷达图显示了双曲线。 虽然前三个目标可以很容易地用双曲线估计，虽然敏锐的眼睛会注意到直径的变化，但第四个看起来一点也不干净。 它可能是涵洞的屋顶而不是管道。
付款方式
由于 2D 偏移的速度足以使交互式工具成为可能，因此我们提供了一个滑块来改变图 1 所示雷达图中的速度。然后我们微调速度以找到最能压缩异常的设置。 我们不认为这是以严格的方式找到真实速度，而是最大程度地压缩双曲线。
图 2 显示了关注目标 A 和 D 时的结果，其中产生的速度分别为 75 m/μs 和 84 m/μs。 那么，该使用哪一个呢？ 在这种情况下，几乎 10 m/μs 的变化非常显着，75 m/μs 的速度被认为是低的。 现在，通过使用滑块将速度调整到 84 m/μs 很容易发现，结果如图 3 所示。现在目标 A 显示了速度过高的典型“微笑”特征，而另一个目标压缩得更好。
可以深入研究有关正确速度调整的许多细节。 例如，轮廓不会垂直穿过每个目标。 但是，通常需要做出妥协，这实际上并不重要，只要将迁移速度与用于深度计算的速度分开处理并保持对妥协的认识。
图 4 显示了速度设置为 3 m/μs 的 80D 迁移结果，无论其方向如何，目标都可以很好地压缩。 后者是基于适当通道间距、良好定位和能够将数据拼接/合并为 3D 体积的实用软件的真 3D 迁移的优势。
总结
在 3D 应用程序中，迁移过程在顶视图中可视化目标时大放异彩，因为在使用解释时，它是最常用的视图。 当现代的交互式软件使过程变得快速和直观时，正确应用它不需要深厚的专业知识。 在这个例子中，我们没有展示它的全部力量，当我们谈到 AVI 导出和深度切片处理时，这一点会更加明显，这些讨论将在后续注释中进行。
