地震数据可视化和同相轴拾取是地震勘探资料解释的两个基本手段,卓越的可视化效果和精准的同相轴拾取结果能够有效提升地震解释结果的可靠性,指导具体的野外勘探作业。近年来,由于传统的地震数据二维可视化存在细节表示不完整、交互局限性等问题,而逐渐被地震数据三维可视化所替代。为此,本文提出一种借助VTK将二维地震数据渲染到三维场景的地震数据可视化新方法,该方法采用三正交面和包围面等方式将以SEGY方式存储的地震数据置于三维虚拟立体场景中进行VTK可视化,并支持360度全方位的交互操作。在具体的实现中,针对变面积图中出现的填充漏洞现象,结合插值算法搭配小梯形的多边形填充算法进行解决;针对变密度图中可能出现的马赛克现象,使用双线性插值算法进行解决。综合优化具体的地震数据可视化方法以提升其逼真性、舒适性和交互友好性。与此同时,在具体的用户交互中,地震同相轴的拾取也逐渐趋于自动化和智能化,但现有的地震同相轴拾取方法的应用效果差强人意并存在大量局限性。针对这一问题,本文基于深度学习原理,提出一种使用多特征卷积神经网络边缘检测算法(RCF)来实现地震同相轴的自动化拾取。该算法通过融合来自深度学习网络获取的多尺度多层级特征信息,可对复杂场景中的物体边缘进行有效地识别和定位。本文根据实际同相轴拾取问题的具体应用,通过对现有卷积网络结构进行改进,并结合边缘连接算法与中轴线提取算法实现地震同相轴的自动拾取。通过具体应用实例,从定性和定量角度对基于传统方法与深度学习方法进行同相轴拾取的具体应用效果进行对比。对比结果表明基于改进的RCF模型拾取的同相轴具有更准确、更连续、更平滑、且在复杂场景下同样适用等优点,证明了使用所改进的RCF边缘检测方法进行地震同相轴拾取的可行性。