随着社会的发展，我国逐渐加强了对地址工作的研究力度。在现有的地震层跟踪方法中，传统的地层勘探方法对人力的需求较大，易对地震勘探的效率造成很大影响。因此，对自动的地平线跟踪方法的研究十分必要，我们对地震层数据进行以下可视化处理：(1)通过小波去噪记录把测量得到的三维地震层原始数据进行处理，在最大限度去除噪声的同时，尽可能多地保留有效信号。(2)建立基于相关性的地震层自动追踪模型，考虑BP神经网络系统能够不断训练真实数据与实验数据之间偏差，从而达到模型德尔拟合，故使用BP神经网络进行基于相关性的地震资料的追踪。(3)建立基于波形特征的地震自动追踪模型，本文选择构建GA-BP神经网络自动跟踪模型，即应用遗传算法对BP神经网络进行优化，获得最佳权值，从而使神经网络稳定训练结果。(4)建立基于相关性与波形特征的三维地平线自动追踪模型。从两个角度分别建立三维的自动跟踪模型，并对地平线跟踪以及故障数据进行识别和分析。