初至波拾取是地震数据处理中的关键步骤，会直接影响动校正、静校正和速度分析等的精度。目前，现有的算法受到背景噪声和复杂近地表条件的影响时拾取精度会降低。基于此，提出基于聚类和局部线性回归的初至波自动拾取算法（FPCL）。该算法由预拾取和微调两个阶段来实现。预拾取阶段先基于k均值（k-means）技术找到初至波簇，再利用基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）技术在初至波簇中进行拾取。微调阶段通过局部线性回归补齐缺失值，再利用能量比值最小化技术调整错误值。在两个地震数据集上，将FPCL与改进的能量比（IMER）法相比，准确率分别提升了4.00个百分点和3.50个百分点；与互相关技术（CCT）相比，准确率分别提升了38.00个百分点和10.25个百分点；与基于模糊C均值聚类的微震数据自动时间拾取算法（APF）相比，准确率分别提升了34.50个百分点和3.50个百分点；与基于两阶段优化的初至波自动拾取算法（FPTO）相比，准确率分别提升了5.50个百分点和16.25个百分点。上述实验结果表明FPCL更准确。
