中仿Leapfrog 2025.2 发行说明

中仿Leapfrog 2025.2在建模各阶段利用岩心图像的价值方面实现了重大提升。

与Imago的集成得到了显著改进，使得用户能够在Leapfrog中更快速地访问岩心图像，从而支持更快的建模决策，而无需在应用程序之间切换或导入任何数据。同时，通过在场景中高亮显示相关的钻探区间，岩心图像也具备了空间参考。

Leapfrog持续强化其云端集成能力。我们首次引入了按需数据流式传输，即在需要时将高分辨率图像从Imago流式传输到Leapfrog中。图像数据被缓存在Leapfrog项目文件之外，避免了以往因导入图像而导致的项目文件臃肿。已浏览过的图像会存储在本地动态缓存中，因此加载速度极快。

Imago借助机器学习的高级图像分析功能，进一步提升了在Leapfrog中从岩心图像中获取的洞察力。例如，可以自动识别主要颜色区间，或利用AutoCrop实现线性化井下重建。

Leapfrog 2025.2与Imago提供了无缝的工作流程，通过充分利用图像数据，节省时间并帮助建立更优质的模型。

Leapfrog–Imago图像流式传输

在建模过程中，岩心图像常常未被充分利用，尽管它们在以下方面极具价值：检查编录结果、验证分析数据、识别模型接触界面，以及提取地质信息（如岩性、颜色、矿物学、岩石类型、蚀变特征或构造等）。Leapfrog 2025.2现在支持在地质建模环境中快速、便捷地查看岩心图像，使用户能够从这些数据中获取更大的价值。

这种从Imago便捷访问岩心图像的方式，加快了建模流程，并且结合Imago的高级图像分析功能，可将图像数据转化为知识，从而获得最大化的洞察力。

集成的Imago面板直接从云端将图像流式传输到Leapfrog内部，无需打开任何外部链接。用户可以同时可视化并对比多种类型的图像，例如：湿样和干样的岩心照片、核心扫描得到的高光谱图像和矿物分布图。场景内高亮显示功能为图像浏览提供了空间参考，其可见性可根据比例、透明度、颜色和显示方式等进行自定义。

借助Imago的机器学习功能，岩心照片能够进行深度配准（depth registered），以提供更精确的深度信息。此外，Imago的AutoCrop功能可用于生成井下重建视图，使岩心能够以接近原位的方式进行查看。

图像可以在多个尺度下进行可视化：既能在模型尺度下保持整体空间背景，又能在更细的尺度上观察岩心图像中的地质细节。用户还可以同时打开多个Imago图像流式面板，从而对跨越多张照片或多个钻孔的关键特征进行高亮或相关分析。当与Imago优势颜色（dominant colour）钻孔区间表配合使用时，不同岩性或蚀变导致的颜色变化能够在三维场景中被轻松识别，并且只需单击即可打开对应的岩心图像。

Imago连接端点

若要使用Imago图像流式传输，您可能需要允许访问所需的域名。请参阅：https://www.seequent.com/help-support/for-it-administrators/domain-allowed-list/

图像引用

图像数据集来源于澳大利亚地球科学局（Geoscience Australia）的East Tennant国家钻探计划(https://www.eftf.ga.gov.au/east-tennant-national-drilling-initiative)，该数据集©2024澳大利亚联邦所有，并依据 知识共享署名4.0国际许可协议（Creative Commons Attribution 4.0 International Licence）提供，且受该许可协议第5节免责声明的约束。

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