随着油气及矿藏资源的逐渐减少,开发未知及深层的油气、矿藏资源的开发成为目前地震勘探工作中的重点和难点。然而,地下构造及资源埋藏条件等不确定因素给勘探工作带来了很多困难。这就要求学者们找到更有效的地震资料处理手段,可以保证从地震勘探过程所采集到的地震数据中发现更多的有效信息,从而为新资源的开发提供有利依据,未知的埋藏条件及复杂的勘探环境使得采集到的地震数据中通常包含大量的噪声,具有较低的信噪比,有效信息淹没其中难以辨识,通常将地震噪声分为两大类:随机噪声和相关噪声。本文的研究对象是陆地地震勘探中的随机噪声,随机噪声是不规则的、没有规律的,且相邻道间彼此是互不相关的,它们没有固定的频率,几乎分布整个频带,严重影响着地震记录的信噪比,并最终影响油气的判断。实际地震资料由于受噪声干扰,严重影响包括数据重建在内的处理和解释工作。同时,传统的去噪方法在随机噪声压制过程中都存在一些不足。为有效提高地震勘探记录的信噪比,本文将基于压缩感知理论的梯度投影稀疏重建(GPSR)算法引入到地震勘探随机噪声压制领域。该方法首先将含噪信号通过压缩感知理论进行稀疏表示,在此基础上通过GPSR算法对信号进行重构。重构过程可以视为病态矩阵的求解过程,由于正则项的约束,在重构过程中可以有效地压制含噪信号中的噪声。实验数据测试结果表明,压缩感知去噪算法可以有效地压制地震勘探记录中的随机噪声,恢复出被噪声淹没的同相轴信息,同时将本文提出的去噪算法与经典的维纳滤波算法进行了对比分析,在去噪性能上优于维纳滤波算法。综上,压缩感知去噪算法在地震勘探随机噪声压制领域中具有一定的应用前景。