多源地质空间信息智能处理与区域矿产资源预测

内容简介

《多源地质空间信息智能处理与区域矿产资源预测》是一部将GIS技术、遥感技术和智能信息处理技术与区域矿产资源评价预测需求紧密结合的专著。其综合论述了基于海量地质空间数据的区域矿产资源预测方法，并进行了详细的实验对比验证。主要内容包括高寒山区高光谱遥感岩矿专题信息提取方法及实验；传统的证据权模型、扩展证据权模型和逻辑斯谛回归模型的详细技术流程及实验验证；新的区域矿产资源预测方法；融合C4.5决策树和概率平滑技术、地质空间数据挖掘方法、证据推理方法、成矿案例推理方法和地质空间场景相似性推理方法，详细阐述了这些新方法的理论依据、技术流程和实验结果对比分析。并在此基础上，自主研发软件系统“智能区域成矿预测系统”，对该软件系统设计思路、数据库构建、功能模块划分等方面进行了详细介绍。
　　本书可供从事矿产资源勘查评价、遥感和GIS应用研究人员参考使用，亦可作为地理信息科学和资源勘查等相关专业的研究生和本科生专业教学参考书。

目录

序
前言
第1章  绪论
  1.1  研究背景及意义
  1.2  区域矿产资源预测方法
  1.3  空间数据挖掘
  1.4  案例推理
  1.5  地质空间数据的不确定性
  1.6  空间数据挖掘的不确定性
  1.7  矿产资源预测的不确定性
  参考文献
第2章  实验区地质概况
  2.1  青海东昆仑地区地理概况
  2.2  区域成矿地质背景
  2.3  成矿系列
  参考文献
第3章  高光谱遥感岩矿专题信息提取方法
  3.1  概述
  3.2  岩矿波谱机理分析
  3.3  高寒山区岩矿光谱分析
  3.4  高寒山区岩矿光谱变异性分析
  3.5  基于光谱匹配的岩矿信息提取方法
  3.6  基于流形学习的高光谱降维
  参考文献
第4章  高寒山区高光谱岩矿填图应用
  4.1  野外实验区地理概况
  4.2  技术路线
  4.3  野外光谱采集
  4.4  高光谱数据预处理
  4.5  岩性填图
  4.6  矿物识别
  4.7  基于流形学习的高光谱降维及岩性分类验证
  参考文献
第5章  证据权模型与区域矿产资源预测
  5.1  算法原理
  5.2  基于证据权模型的青海东昆仑铁矿资源预测
  5.3  基于证据权模型的青海东昆仑金矿资源预测
  5.4  基于证据权模型的青海东昆仑铜铅锌多金属矿资源预测
  5.5  基于证据权模型的野马泉铁多金属矿资源预测
  5.6  基于证据权模型的五龙沟金矿资源预测
  5.7  结论
  参考文献
第6章  扩展证据权模型与区域矿产资源预测
  6.1  算法原理
  6.2  基于扩展证据权模型的青海东昆仑铜铅锌多金属矿产资源预测
  6.3  基于扩展证据权模型的五龙沟金矿资源预测
  6.4  结论
  参考文献
第7章  逻辑斯谛回归模型与区域矿产资源预测
  7.1  逻辑斯谛回归模型
  7.2  基于逻辑斯谛回归模型的青海东昆仑铁矿资源预测
  7.3  基于逻辑斯谛回归模型的青海东昆仑铜铅锌多金属矿资源预测
  7.4  基于逻辑斯谛回归模型的野马泉铁多金属矿资源预测
  7.5  结论
  参考文献
第8章  融合C4.5决策树和概率平滑技术的区域矿产资源预测方法及应用
  8.1  方法原理
  8.2  基于C4.5决策树和m-branch概率平滑的青海东昆仑矿产资源预测
  8.3  讨论
  参考文献
第9章  地质空间数据挖掘方法与区域矿产资源预测
  9.1  地质空间数据挖掘的理论与技术框架
  9.2  成矿关联规则挖掘及不确定性评价
  9.3  基于成矿关联规则挖掘的青海省东昆仑成矿带矿产资源预测
  参考文献
第10章  证据推理方法与区域矿产资源不确定性预测
  10.1  证据理论
  10.2  基于证据推理的区域矿产资源不确定性预测方法
  10.3  基于证据推理的青海省东昆仑矿产资源不确定性预测
  参考文献
第11章  成矿案例推理模型与区域矿产资源预测
  11.1  成矿案例推理模型
  11.2  基于成矿案例推理