地震勘探（Seismic exploration）即人工激发地震波方式的地下矿产资源勘探技术，并非人们熟知的天然地震（Earthquake），属于重（力）、磁（法）、电（法）、震（地震）等四大地球物理勘探（业界简称物探）方法之一。目前，地震勘探已经成为最有效和普遍采用的石油、天然气勘探方法，它包括野外数据采集、资料处理、数据解释等三大环节。每一个环节均与数据采集仪器、数字信号处理、算法设计、软件编程等紧密相关。可以说，由于地下数据本身的复杂性（构造复杂、岩性多样、目标埋藏深、信噪比低等），在数理基础、信号处理理论、计算机应用等甚至比雷达探测、光电探测等对学生提出更高的要求。
然而，非石油、地质类院校的学生，往往对其了解不多，容易对专业方向造成误会。找工作时，如果自己介绍不清楚，招聘人员也会曲解，闹出笑话。比如2010年我实验室毕业研究生，在找工作面试时，介绍自己所参与的项目：“×××地震信号处理方法”，结果招聘单位人员的调侃是：是不是你们四川地震灾害多，汶川地震刚发生不久，所以你们实验室专门研究这方面的......结果，自然也被这家单位淘汰。今年毕业生找工作时，也遭遇类似问题，学生简历上写了几个参与的实验室有关地震信号处理的课题，也同样遭遇IT公司的冷落。其实这学生，工作踏实、勤奋，很能吃苦，录用她绝对是能干活的员工。后来，我叫她把简历稍微改了改，不要强调“地震”二字，很快就与单位签订了就业协议。
出现这样的事情，对实验室后来的学生也造成了一定影响。虽同为“信号与信息处理”专业，部分同学却认为雷达、光电系统中的信号处理、图像处理应用方向好找工作，地震信号处理方向不好找工作（因我校属非石油、地质类院校，学生很难进石油企业，大部分还得落实到IT相关的研究所、公司和企业等）。因此，大部分学生都不是很情愿做地震信号处理这方面的课题研究。当然，这也是因为地震数据采集成本高（没法随意获取原始数据），数据不直观（不像通用的数字图像数据），专业门槛高（涉及地质概念、地震勘探原理）等。因此，对学通用信号处理的学生来说，入门有一定难度。
为此，我也做过多次科普和解释，如地震勘探（地震波、机械波探测）与光电（子）探测、雷达（微波）探测的原理基本类似，仅仅数据来源、探测波段(采集仪器、传感器)、应用背景（地下目标、地面目标和空间目标）不一样而已。研究生（尤其硕士生）做课题仅仅是一个科研的训练过程，三者均涉及电子设备研制、硬件设计、软件开发，信号处理理论方法、算法设计等。地震勘探技术离不开电子、信号处理、计算机技术的发展；反过来，它也推进了其他领域的技术进展，如：
l 最早的层析成像（Tomography）概念来源于地球物理反演，后来被引入到生物医学工程，雷达成像等领域；
l 最早的小波变换（Wavelet transform）的工程应用，也是在石油地震勘探信号处理领域。如二十世纪70年代，在法国石油公司工作的年轻地球物理学家Jean Morlet提出小波变换（WT）的概念。80年代，他开发了连续小波变换（Continuous wavelet transform，CWT），用于复杂地震信号的时频分析和谱分解。
l 较早把 Stockwell 变换（S变换）引入到工程应用，也是石油地震勘探的地震信号时频分析方面，主要用于地震信号的去噪声和地震波频域衰减属性分析等。后来，在电力、语音、雷达、医学影像、光学等信号处理领域得到广泛应用。
l 最大熵功率谱估计的提出者Burg也是一个研究地震信号的博士，由此出现了现代谱估计技术（据中国石油大学印兴耀教授补充）。J. P. Burg（1967）首先提出这种方法并把它称为极大熵谱估计。极大熵谱估计最初应用于地球物理学领域地震记录数据的分析，后来在雷达、声纳、图像处理、语音分析以及生物医学等领域都有广泛的应用（百度百科）。
迄今，复杂地震信号去噪、复杂构造成像、波动方程（全波形）反演、波阻抗反演、储层预测及流体识别、大数据处理等问题，无一不涉及数学物理方程、矩阵理论、最优化理论、现代信号处理、多维信号处理、并行计算、计算机图形学、高维数据可视化等。
因此，地震勘探作为地球探测与信息技术学科的重要方向，已经与电子信息工程、自动控制、计算机技术等密不可分，是一个多学科交叉，与工业界紧密结合，具有鲜明特色的技术应用领域。其中，有很多的瓶颈问题，需要攻克，也有大量值得探索的学术问题。
