航空瞬变电磁法(ATEM)是一种以飞机为搭载平台的航空物探测量方法,具有探测效率高、成本低、勘探面积广等显著优点,所以被广泛用矿产勘查、油气评价、海洋监测等领域。由于航空瞬变电磁系统的探测方式,在实际采集过程中,电磁数据容易受到各类噪声的影响,如果不对数据中的噪声进行去除,将会严重影响数据处理和反演的精度。因此,寻找有效的去噪方法对数据中噪声进行剔除具有重要的意义。本文结合国家重点研发项目“航空地球物理数据综合处理解释方法研究及软件开发”的子课题“航空ATEM和地面数据处理方法研究及软件开发”,对航空瞬变电磁数据去噪方法进行研究。提出了基于核最小噪声分离(KMNF)的航空瞬变电磁去噪方法,通过推导KMNF的计算过程,了解其去噪机理。针对KMNF分解过程中噪声估计问题,本文采用自适应变窗宽滤波算法估计计算噪声,并利用模型计算验证了其可行性。本文计算所选用的核函数为高斯径向基核函数。在正演数据中加入一定的高斯噪声,分别利用线性最小噪声分离和核最小噪声分离进行去噪。实验结果表明,线性最小噪声分离和核最小噪声分离均能对高斯噪声进行分离,达到去噪的目的,且核最小噪声分离的去噪效果更优。工频干扰对数据的影响极大,通过对加入谐波干扰以及同时加入高斯噪声和谐波干扰去噪进行对比分析,线性最小噪声分离虽然能够去除大部分的噪声,但是与此同时丢失了晚期道的有用信息,不能够保证异常信号的幅值。核最小噪声分离利用核变换将数据分解成更多的成分,能够有效的将有用信号与噪声分离,达到去噪的目的。最后,通过一条航空瞬变电磁实测剖面数据为例,利用核最小噪声分离对数据进行去噪处理,取得了较好的效果,充分说明了该方法的实用性。