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dc.contributor.advisorGajewski, Dirk (Prof. Dr.)
dc.contributor.authorGlöckner, Martina
dc.date.accessioned2020-10-19T13:10:39Z-
dc.date.available2020-10-19T13:10:39Z-
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/6124-
dc.description.abstractThis thesis compromises different techniques how to reduce the signal-to-noise ratio of time-migrated images. Two different techniques are introduced, such as, a velocity refinement and migration deconvolution (deblurring and supervised convolutional neural network). The proposed methods are succesfully applied to data and reduce different types of noise. Furthermore, some of the techniques are extended and applied to a special 3D data set, called P-cable. This challenging acquisition requires a specialized processing, which is introduced.en
dc.language.isoenen
dc.publisherStaats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectSeismikde
dc.subjectZeitmigrationde
dc.subjectSeismicen
dc.subjectTime Migrationen
dc.subject.ddc550 Geowissenschaften
dc.titleAdvanced Time Imagingen
dc.title.alternativeErweiterte Zeitmigrationde
dc.typedoctoralThesis
dcterms.dateAccepted2019-12-11
dc.rights.ccNo license
dc.rights.rshttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subject.bcl38.72 Seismik
dc.subject.gndGeophysik
dc.type.casraiDissertation-
dc.type.dinidoctoralThesis-
dc.type.driverdoctoralThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.thesisdoctoralThesis
tuhh.opus.id10186
tuhh.opus.datecreation2019-12-16
tuhh.type.opusDissertation-
thesis.grantor.departmentGeowissenschaften
thesis.grantor.placeHamburg
thesis.grantor.universityOrInstitutionUniversität Hamburg
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.gvk.ppn1687582696, 1686873026
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18-101869
item.languageiso639-1other-
item.creatorOrcidGlöckner, Martina-
item.grantfulltextopen-
item.creatorGNDGlöckner, Martina-
item.advisorGNDGajewski, Dirk (Prof. Dr.)-
item.fulltextWith Fulltext-
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