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基于光谱-空间卷积神经网络的成矿远景区预测研究——以巴基斯坦Chagai地区为例
1
作者
李磊佳
王猛
+3 位作者
胡杰
张博瑞
剧弘旷
刘磊
《地质与勘探》
2025年第5期1043-1052,共10页
卷积神经网络(CNN)是成矿远景区预测研究中广泛使用的方法,如何提升CNN模型的泛化能力和鲁棒性仍是当前研究的热点。巴基斯坦西南部的Chagai成矿带西部发育世界级斑岩铜矿床Reko Diq和大型斑岩铜矿Saindak,是开展斑岩型铜矿床成矿远景...
卷积神经网络(CNN)是成矿远景区预测研究中广泛使用的方法,如何提升CNN模型的泛化能力和鲁棒性仍是当前研究的热点。巴基斯坦西南部的Chagai成矿带西部发育世界级斑岩铜矿床Reko Diq和大型斑岩铜矿Saindak,是开展斑岩型铜矿床成矿远景区研究的有利区。本研究以高光谱遥感数据和5个已知矿床为基础,联合多源地质数据构建训练样本,结合假彩色图像合成技术,扩充训练样本。提出空间-光谱卷积神经网络(SSCNN)算法,构建成矿预测模型,对Chagai带西部斑岩型铜矿的成矿远景区进行预测。结果表明,基于Chagai成矿带5个已知矿床和数据扩充方法构建的2477个正样本和11304个负样本,使用4个SSCNN模型的验证集F1-score均超过0.94,最高可达0.98。已知的研究区内37个矿床/矿点均位于预测的成矿远景区内。前人划定的22个找矿靶区内均包含不同概率级别的成矿远景区,空间匹配率达100%。本研究提出的技术方法有助于抑制模型过拟合并提升泛化能力,为成矿远景区预测研究提供了新思路,可拓展应用于其他类型矿床的成矿远景预测工作。
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关键词
光谱-空间卷积神经网络
成矿远景
斑岩型铜矿
Chagai带
巴基斯坦
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题名
基于光谱-空间卷积神经网络的成矿远景区预测研究——以巴基斯坦Chagai地区为例
1
作者
李磊佳
王猛
胡杰
张博瑞
剧弘旷
刘磊
机构
中国冶金地质总局未来勘探系统项目组
出处
《地质与勘探》
2025年第5期1043-1052,共10页
基金
中国冶金地质总局未来勘探系统一期工程“智能找矿预测平台研发”(编号:CMGBKY202411)资助。
文摘
卷积神经网络(CNN)是成矿远景区预测研究中广泛使用的方法,如何提升CNN模型的泛化能力和鲁棒性仍是当前研究的热点。巴基斯坦西南部的Chagai成矿带西部发育世界级斑岩铜矿床Reko Diq和大型斑岩铜矿Saindak,是开展斑岩型铜矿床成矿远景区研究的有利区。本研究以高光谱遥感数据和5个已知矿床为基础,联合多源地质数据构建训练样本,结合假彩色图像合成技术,扩充训练样本。提出空间-光谱卷积神经网络(SSCNN)算法,构建成矿预测模型,对Chagai带西部斑岩型铜矿的成矿远景区进行预测。结果表明,基于Chagai成矿带5个已知矿床和数据扩充方法构建的2477个正样本和11304个负样本,使用4个SSCNN模型的验证集F1-score均超过0.94,最高可达0.98。已知的研究区内37个矿床/矿点均位于预测的成矿远景区内。前人划定的22个找矿靶区内均包含不同概率级别的成矿远景区,空间匹配率达100%。本研究提出的技术方法有助于抑制模型过拟合并提升泛化能力,为成矿远景区预测研究提供了新思路,可拓展应用于其他类型矿床的成矿远景预测工作。
关键词
光谱-空间卷积神经网络
成矿远景
斑岩型铜矿
Chagai带
巴基斯坦
Keywords
spectral-spatial convolutional neural network
metallogenic prospective prediction
porphyry copper deposit
Chagai District
Pakistan
分类号
P627 [天文地球]
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1
基于光谱-空间卷积神经网络的成矿远景区预测研究——以巴基斯坦Chagai地区为例
李磊佳
王猛
胡杰
张博瑞
剧弘旷
刘磊
《地质与勘探》
2025
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