1、中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 179 关于多源数据的矿产资源勘查工程技术应用研究 张传瑾 江西省赣州市会昌县自然资源局，江西 赣州 342600 摘要：摘要：本研究旨在探索多源数据在矿产资源勘查工程中的应用。文章综述了矿产资源勘查工程技术的概况。在此基础上提出了多源数据的应用流程，包括选择数据、数据预处理、数据融合和综合分析。之后详细描述了地质矿产勘查工作中对多源数据融合技术的具体应用，如构造信息提取、矿化追踪和储量评估等。研究结果可为矿产资源勘查工作提供科学依据和技术支持。关键词：关键词：多元数据；矿产资源；勘查工程 中图分类号：中图分类号：P634 矿产资源勘查是为了寻找和评估地下
2、潜在矿产资源而进行的重要工作。随着技术的不断进步，多源数据的应用逐渐成为矿产资源勘查工程中的关键环节。多源数据包括地质、遥感、地球物理等多种数据类型，通过综合分析这些数据，可以获取更全面、准确的地质信息和矿产资源潜力分布。然而，由于不同数据源的特点和数据间的差异性，如何有效地融合和利用多源数据仍然是一个具有挑战性的问题。1 矿产资源勘查工程技术概述 矿产资源勘查工程技术是指应用各种工程技术手段和方法，通过对矿产资源进行系统、全面的勘查和评估，以获取矿产资源的地质信息、储量、品位等相关数据，并为矿产资源的开发利用提供科学依据和技术支撑。其目的是为了发现新的矿产资源、加强对已知资源的认识，实现矿产
3、资源储量的科学管理和高效开发，以满足社会经济发展对矿产资源的需求。矿产资源勘查工程技术在矿藏勘查中具有重要的作用。第一，能够提供全面而准确的地质信息，帮助勘查人员了解矿产资源的分布、性质和规模，从而指导勘查工作的定位和部署。第二，工程技术能够通过多种手段和方法对矿产资源进行评估和预测，确定矿产资源的潜力和开发价值，为后续的开发决策提供科学依据。第三，工程技术还可以应用先进的勘查设备和技术，提高勘查效率和准确性，降低勘查成本和风险。最重要的是，矿产资源勘查工程技术为实现可持续发展提供了必要的手段，通过科学合理的规划和管理，确保矿产资源的合理利用和保护，减少对环境的影响。矿产资源勘查工程技术包括但
4、不限于地质勘查、地球物理勘查、遥感勘查、地球化学勘查、测量与制图等。地质勘查通过野外调查、钻探取样等手段获取地质信息，揭示矿床的形成与演化过程；地球物理勘查利用地球物理方法探测地下的物理参数变化，识别潜在的矿产资源目标；遥感勘查通过卫星或航空平台获取的遥感数据，分析矿产资源的光谱特征和空间分布；地球化学勘查通过采集样品，分析其中的矿物成分和化学元素含量，确定矿床的类型和赋存状态；测量与制图则是利用测量仪器和地理信息系统（GIS）技术对野外数据进行获得、整理和表达，制作相应的勘查成果和图件，为勘查工作提供可视化的工具和成果。2 多源数据的应用流程 在应用多源数据技术时，需要结合遥感技术的特点和地
5、质矿产勘查的实际工作情况做出相应调整，从而实现数据信息的充分融合。第一步，初步筛查地质矿产勘查遥感数据。在勘查过程中获取到的遥感数据可能来自于不同传感器、不同时间或不同分辨率的图像，首先需要进行初步筛查和选择。这包括对数据的覆盖区域和相关性进行评估，以确定最适合使用的数据。第二步，数据预处理。勘查信息经过初选后，为了提高数据可用性，需要进行预处理。预处理的目标是消除噪声、校正影像、纠正几何畸变等，并将数据转换成相同的参考系统和投影方式，以确保后续的数据融合处理能够顺利进行。第三步，数据融合。预处理完成后，可以进行数据融合处理。数据融合是将来自不同来源的多源数据进行整合，以获取更全面、准确和一致
6、的信息。常见的数据融合方法包括基于像素级别的融合（如加权平均法、中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 180 主成分分析等）和基于特征级别的融合（如对象提取和特征融合）。融合后的数据可以提供更丰富的地物信息和更全面的空间分布。第四步，数据分析处理。数据融合仅是多源数据应用的一部分，随后的数据分析处理才是应用该技术的关键环节。这包括对融合后的数据进行统计分析、图像分类、特征提取等，以提取出有价值的地质矿产信息。数据分析处理可以使用各种方法和算法，如机器学习、人工智能和地统计学等，以挖掘数据中隐藏的规律和趋势，并为矿产资源勘查提供决策支持。3 地质矿产勘查工作中对多源数据融合技术的具体应用 3.1
7、 选择数据 需要明确勘查的目标和研究需求，如寻找特定类型的矿床、评估矿产资源潜力或解决特定的地质问题。清晰的目标和需求能够指导后续的数据选择和处理。之后进行调研，了解可用的数据来源。这可以包括遥感卫星数据提供商、地质调查机构、地球物理测量公司等。同时，还需了解不同数据源的特点、获取方式、空间和时间分辨率，以及数据的可靠性和准确性等因素。根据勘查目标和研究需求，确定所需的数据类型。常见的数据类型包括遥感影像、地质图件、地球物理数据、地球化学数据等。遥感影像可提供地表覆盖信息、地貌特征和矿化蚀变迹象等；地质图件提供地层、构造和矿产分布等信息；地球物理数据提供地下结构、重力和磁场异常等信息；地球化学
8、数据提供元素分布、矿化蚀变异常等信息。根据勘查区域的大小和特点，考虑所选择数据的空间和时间分辨率。不同的勘查目标可能需要不同的空间分辨率，如寻找大规模矿床可能需要较高的空间分辨率。同时，还需考虑数据的时间范围，以满足研究对象的时序要求。根据勘查区域的范围和研究需求，考虑所选择数据的覆盖范围和相关性。选择覆盖范围广泛且与研究对象相关的数据可以提供更全面的信息，并支持更准确的数据融合结果。对以上所选的数据进行评估和可用性检查。这包括检查数据的准确性、完整性、一致性和可靠性等方面。同时，还需了解数据的获取方式、处理过程和存储格式，以确定是否符合后续处理和融合的要求。3.2 数据预处理 数据预处理可以
9、提高数据的可比性，为后续的数据融合和分析准备更好的数据。第一步需要对数据进行噪声去除，以消除来自数据采集、传感器或环境等原因引入的随机或系统噪声。这可以通过滤波方法，如均值滤波、中值滤波或小波滤波等来实现。噪声去除可以提高数据的清晰度和可靠性。针对遥感影像数据，常见的校正包括大气校正和辐射校正。大气校正旨在去除大气介质对遥感影像的干扰，使得影像能够反映地物本身的光谱特征。辐射校正则是将影像的数字值转换为表观反射率或辐射通量密度，以消除由于光照条件和传感器响应引起的影像亮度差异。对于遥感影像和其他空间数据，需要进行几何校正，纠正影像中的几何变换，使得不同数据源之间具有一致的地理参考和空间几何特征
10、。常见的几何校正操作包括平差、投影变换、重采样和配准等。在多源数据融合过程中，不同数据源可能使用不同的数据格式和数据结构。为了实现数据的统一处理和融合，需要进行数据格式转换。如将地质图件转换为矢量数据格式，将遥感影像转换为栅格数据格式，或者将数据转换为通用的地理信息系统（GIS）格式。将数据投影到统一的坐标系统是数据融合的前提条件，特别是当数据来自不同的坐标系统时。投影变换可以将数据从原始坐标系统转换到目标坐标系统，以实现数据的空间一致性。常用的投影方法包括经纬度投影、UTM 投影或其他具体的局部投影。在数据预处理过程中，还可以应用数据增强技术来改善数据的可用性和增加数据的可用信息。数据增强方
11、法包括图像增强、波段增强和增强学习等。如可以通过直方图匹配、对比度增强、锐化处理等方法增强遥感影像的视觉效果和信息表达能力。3.3 数据融合 在数据预处理完成后，可以进行数据融合处理。数据融合是将来自不同来源的多源数据进行整合，以获得更全面、准确和一致的信息。常用的数据融合方法包括像素级融合和特征级融合。像素级融合是将来自不同传感器或不同时间获取的像素进行加权平均、主成分分析等处理，以生成具有高空间分辨率和丰富光谱信息的影像。这种融合方法可以提高影像的清晰度和细节，同时保留不同数据源的优势特点。如结合中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 181 高分辨率遥感影像和多光谱影像，可以获得高分辨率和
12、多光谱信息的融合影像，用于提取地物特征和矿化蚀变迹象。特征级融合是从不同数据源中提取地物信息，并通过对象提取和特征融合生成更全面的地质矿产信息。这种融合方法侧重于挖掘和融合不同数据源中的地物特征，如地形特征、地貌特征、矿化蚀变迹象等。通过结合多源数据的特征，可以增强勘查目标识别和矿产资源评估的准确性。如将地质图件中的地层信息与遥感影像中的地表覆盖信息进行融合，可以得到更详细和全面的地质地貌特征。实现数据融合的关键在于选择合适的融合算法和技术。常用的融合算法包括加权平均法、主成分分析、小波变换、模糊集理论等。这些算法能够根据数据的特点和融合目标，将不同源数据进行组合或转换，得到融合后的数据结果。
13、此外，还可以利用机器学习和人工智能技术，在数据融合过程中应用分类、聚类、回归等方法，提高数据融合的自动化和准确性。对于数据融合的结果，需要进行评价和验证。评价指标可以包括空间一致性、光谱保真度、信息增益等。通过与地面调查数据、已知的地质矿产信息进行对比和验证，可以评估融合结果的准确性和可靠性。3.4 综合分析 统计分析的结果可以用来描述和总结数据的特征、趋势和分布。通过统计方法，可以计算各种统计指标（如平均值、方差、相关系数等），对数据进行可视化展示（如频率分布图、散点图、箱线图等），以及进行数据间的比较和推断。图像分类是将融合后的影像数据分成不同类别或地物类型的过程。通过机器学习和图像处理技
14、术，可以训练分类模型并应用于融合影像数据，实现自动地物分类与识别。常用的分类方法包括像元级分类、目标级分类和语义分割等。图像分类使得地质矿产勘查人员能够快速准确地识别出感兴趣的地质特征和矿化迹象，从而更好地指导后续的勘查工作。特征提取是从融合数据中提取有用的地质矿产特征或属性的过程。通过分析数据的空间、光谱、时序等特点，可以提取出与矿化相关的特征信息，如异常响应、蚀变迹象、地形特征等。通过分析不同数据源中的地形、遥感影像、地球物理数据等，可以识别地质构造线 aments、断裂带、岩性变化等构造特征。提取和分析这些构造信息有助于理解矿床形成的构造背景和控制因素，为勘查工作提供重要线索和指导。矿化
15、蚀变是指在矿体周围发生的矿物组分和结构的改变，往往与矿床的形成和富集有关。通过分析不同源数据中的矿物光谱特征、地球化学异常异常、地质构造等，可以识别和提取矿化蚀变信息。利用多源数据融合技术，可以将这些信息整合在一起，并进行综合分析，以圈定找矿靶区。通过对矿化蚀变信息的分析和解释，可以帮助确定潜在的矿化区域和矿产资源富集区域，为后续的勘查工作提供指导。提取得到的地质矿产特征可以作为评估矿产资源潜力和预测矿床类型的依据。利用地统计学方法、地质规律和实验结果，可以构建地质模型来描述矿床的空间分布、演化过程和成因机制。地质建模能够提供关于矿床类型、储量分布和勘查目标优先级等方面的重要信息，为决策和资源
16、评估提供依据。综合分析还可以根据地质矿产特征和建模结果，对不同勘查目标进行优选和排序。通过综合考虑地质特征、经济指标和技术可行性等因素，可以确定潜在矿化区域的优先级和探测顺序。这有助于合理分配勘查资源，提高勘查效率和成果。4 结语 关于多源数据的矿产资源勘察工程技术在矿产资源勘查中具有重要意义。通过整合地质、地球物理、遥感等不同数据源，可以获得更全面、准确的信息，从而揭示地下矿床的性质和潜力。未来，随着技术的不断发展和数据获取手段的改进，多源数据在矿产资源勘查中的应用将更加广泛和深入。可以进一步研究和优化数据融合算法，提高数据处理和分析的效率和精度。同时，结合人工智能、大数据和云计算等新兴技术，开展更深入的数据挖掘和模式识别，以实现更精准、智能的矿产资源勘查工作。参考文献 1田雪峰,王金林,张征峰,等.基于多源数据的三维地质建模与应用J.新疆地质,2022,40(3):456-459.2高波.试析多源数据融合技术及其在地质矿产勘查中的应用J.科学与财富,2020,10(20):75.作者简介作者简介：张传瑾（1968），男，汉族，江西南康人，本科学历，工程师，一级建造师。研究方向为资源勘查工程，水工环。
