面向海水—海底—深部地下约0–10 km范围内复杂介质与结构的探测和认知需求，研究以波动传播规律、物理建模与反演成像理论为基础，将传统以地下结构为主要对象的地震成像拓展为覆盖海水、海底与深部地下的一体化探测和表征。综合利用浅层高分辨率地震、深层地震勘探、声呐测深以及海洋环境与工程监测等多源观测手段，研究复杂介质中的波场传播、智能信号处理、多源时空信息融合及物理约束反演方法，构建从海底地形、浅层沉积结构到深部地下构造及异常体识别的广义成像框架。
在方法上，研究聚焦智能信息处理、时空智能建模以及人工智能在地球物理中的应用，形成贯通“多源观测—数据预处理与质量控制—多源数据融合—机器学习与深度学习—物理约束反演与成像—智能解释与决策”的技术链，重点开展地震与声学信号的自适应滤波和稀疏表示、AI驱动的波场反演与地层识别、非平稳信号建模与特征提取、多源信息融合与参数估计等研究。相关成果可服务于海洋资源探测、海底工程勘察与环境评价，以及海底稳定性与海洋地质灾害风险研判等应用场景。
图：时空智能驱动的海洋—海底—地下广义成像框架