矿产勘查中地质异常信息的智能提取与自动化分析  

作　　者：王博 卓岚 

机构地区：[1]内蒙古第九地质矿产勘查开发有限责任公司,内蒙古锡林浩特026000 [2]内蒙古疆途地质勘查有限责任公司,内蒙古锡林浩特026000

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》2024年第12期040-042,共3页

摘　　要：矿产勘查中地质异常信息的提取与分析是提升勘查精度和效率的关键。综合应用遥感、地球物理、地球化学等多源数据融合技术,探讨了多维数据在识别和定位地质异常中的作用。通过引入机器学习算法,对地质异常信息的自动提取和分类进行了分析,显著提升了矿产资源的识别准确性和勘查效率。此外还提出了一种基于大数据分析的矿化区预测模型,展示了该方法在矿区实际应用中的潜在优势。研究表明结合多源数据融合与智能化技术,将显著提升未来矿产资源勘查的效能与准确性。

关 键 词：地质异常 矿产勘查 信息提取 机器学习 大数据分析 

分 类 号：P627[天文地球—地质矿产勘探]