[發明專利]基于不確定性空間數據挖掘的區域成礦預測方法

無效

• 申請號: 200810046559.2
• 申請日: 2008-11-14
• 公開（公告）號: CN101739396A
• 公開（公告）日: 2010-06-16
• 發明（設計）人: 何彬彬;陳翠華
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G01V9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種新的區域成礦預測方法，屬于資源信息技術領域。

背景技術

區域成礦預測方法經歷了從早期的礦床統計預測、中期的“地質異常”預測到最近的“三聯式”定量成礦預測和多重分形非線性成礦預測理論與方法。這些區域成礦預測理論、技術和方法日趨成熟，在區域成礦預測中發揮了重要作用。但是，隨著區域和全球性地質空間數據的日益采集與獲取，面對海量多源的地質空間數據，傳統的區域成礦預測方法很難快速有效地處理海量的地質空間數據。上世紀九十年代興起的空間數據挖掘技術為海量空間數據信息提取提供了很好的理論方法。申請人根據空間數據普遍存在的不確定性和空間自相關性，提出了不確定性空間數據挖掘算法模型。同時，如何快速利用好已有的海量多源地質空間數據，高效進行區域成礦定量預測，顯得極具科學意義和經濟價值。

發明內容

本發明目的在于針對現有區域成礦預測方法的不足，提出一種從海量多源地質空間數據快速提取區域成礦信息，達到高效地進行區域成礦預測的方法。顧及地質空間數據的不確定性和成礦信息提取的不確定性的基礎上，提出基于不確定性空間數據挖掘算法模型的區域成礦預測方法，并建立相應的評價指標來客觀評價區域成礦預測結果。以下是本發明的具體內容：

1、多源多尺度地質空間數據預處理

按照四種不同尺度(區域成礦可行地段、區域成礦有利地段、區域成礦潛在地段、區域成礦遠景地段)成礦預測要求，按四種不同比例尺(1∶50萬、1∶20萬、1∶5萬和1∶1萬)進行多源地質空間數據的地質要素數字化和坐標投影轉換(1∶50萬、1∶20萬和1∶5萬采用6度帶的高斯-克呂格北京1954平面坐標系，1∶1萬采用3度帶的高斯-克呂格北京1954平面坐標系)。遙感數據的投影坐標轉換利用同區域的地形圖建立對應控制點，采用多項式擬合方法進行坐標配準。

2、遙感礦化信息提取

根據區域內地物對象的復雜性，對不同地物進行不同的掩膜方法基礎上，采用特征主成分分析和閥值異常分割方法提取鐵礦化信息和泥化信息，具體如下(以LandSAT?ETM多光譜數據為例)：

(1)掩膜方法選擇(以西北高寒山區為例)，對于云和雪，采用TM1高值區(DN值140～165)作為閥值；對于水體，采用TM7/TM1(0.3～0.4)作為閥值；對于植被，采用TM4/TM3(1.05～1.2)作為閥值；對于沙漠和水體，直接通過目視圈定感興趣區進行掩膜。

(2)特征主成分分析方法具體如下：選擇TM1、TM3、TM4和TM5作主成份分析獲取鐵礦化信息，在獲得的4個PC圖像中，選擇TM3和TM1特征向量載荷因子絕對值較大且符號相反的PC圖象作為鐵礦化異常信息提取的圖象；選擇TM1、TM4、TM5和TM7作主成份分析獲取泥化信息，在獲得的4個PC圖像中，TM5和TM7特征向量載荷因子絕對值較大且兩者符號相反PC圖象作為泥化異常信息提取的圖象。

(3)閥值異常分割方法具體如下：首先對提取的礦化信息進行3×3或5×5的均值濾波，以2.5～3.0倍標準離差σ作為閥值，限定異常水平，對異常進行閥值分割。

3、基于不確定性空間數據挖掘算法模型的成礦預測

(1)根據不同地質空間數據的不確定性類型，采用Monte?Carlo模擬法進行空間數據不確定性模型：

①確定每個待輸入空間數據集D_i(·)的不確定性類型(位置數據的圓形正態模型，屬性數據的一維正態模型)；

②取用依空間數據集D_i(·)分布的隨機采樣來代替原輸入空間數據；

③對每一次實現，存儲其結果Y(·)；

④隨機抽取10000組以上實驗數據作為樣本數據。

(2)以EM(Expectation?Maximization)算法為基礎，考慮地質空間數據的空間自相關性，建立空間自相關矩陣的基礎上，采用鄰域EM算法對地質空間屬性數據進行模糊離散化，具體如下：

①空間自相關矩陣建立：借用Voronoi和Delaunay圖，結合距離標準來構建空間權重矩陣。考慮到空間數據的不確定性，采用三種方法計算空間數據間空間自相關矩陣：中心法、最小法和最大法。假設區域s中有n個位置不確定的點，第i個點P_i的誤差帶用一個圓形Q_i表示。具體算法如下：

輸入：區域s中的一組點的誤差帶Q＝{Q₁，Q₂，…Q_n}和鄰域距離d