航空瞬变电磁法是目前常用的勘探方法之一,如何将航空瞬变电磁法和地面电法有机地结合起来,获取更好的勘查效果,是当前地球物理工作者们需要面对的重要问题。本文结合国家重点研发计划项目“典型覆盖区航空地球物理技术示范与处理解释软件平台开发”之课题“航空地球物理数据综合处理方法研究及软件开发”(编号2017YFC0602202),以BP神经网络和主成分分析为基础,开展多源数据融合及解释研究,实现了航空瞬变电磁法和大地电磁法之间的数据融合和解释。本文首先依据电磁法基本原理推导出了航空瞬变电磁法和大地电磁法的一维正演响应表达式,建立多种二层、三层地电模型,利用正演程序得到航空瞬变电磁和大地电磁正演响应并计算出视电阻率,然后对两种方法的视电阻率进行主成分分析并取其第一主成分,以两种方法的视电阻率为输入,第一主成分为输出形成训练样本集并作归一化。依据人工神经网络基本理论,结合数据融合的思想,确定网络拓扑结构及训练参数,建立了符合要求的单隐层BP神经网络并进行训练,利用训练好的网络对多种典型地电模型两种电磁法的视电阻率进行融合,然后利用网络输入信息的归一化参数对网络输出结果进行反归一化得到拟视电阻率,把融合后的拟视电阻率曲线与两种方法的视电阻率曲线进行了对比分析,由结果可知,经过BP神经网络融合后得出的拟视电阻率曲线能够正确地反映出模型电阻率的变化特征,同时还能够减小大地电磁法中假异常的幅值,验证了BP神经网络对航空瞬变电磁法与大地电磁法视电阻率数据融合的有效性;然后以拟视电阻率为输入,地电模型参数为输出形成新的训练样本集,建立新的双隐含层BP神经网络并对其进行训练,以训练好的BP神经网络对拟视电阻率数据进行解释,然后把解释结果与地电模型进行对比分析,由结果可知,解释结果与模型的电阻率和厚度较为吻合,验证了该方法的可行性。最后,利用训练好的网络对实测数据进行融合处理和解释,取得了较好的效果,进一步验证了该方法的可行性和实用性。