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黄旭钊
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（地矿部航空物探遥感中心，北京 100083）
地理信息系统（geographic information system；简称GIS）始于50年代；70年代以后，由于计算机硬件和软件技术的飞速发展，促使GIS朝实用方面迅速发展，一些发达国家先后建立了许多专业性的地理信息系统；80年代是GIS普及和推广应用阶段；进入90年代，随着数字化信息产品在全世界的普及，GIS逐步深入到各行各业。中国地理信息系统起步较晚，但发展很快。在地质科学发展的进程中，科学家们创造了多种认识地质现象的方法和手段，如地质、物探、化探和遥感等。利用GIS技术，探讨这些信息资源的“开发利用”方法，使其发挥更大的作用，是本文的根本目的。
GIS是一种对空间信息以数字形式进行采集、编辑、处理、存储、组织、模拟、分析并表示的计算机辅助决策系统，它由硬件、软件、数据和应用四大分量组成，其任务则包括数据输入、数据管理、数据分析和数据表示四个方面。它具有如下两个显著特点：一是它不仅可以像传统的数据库管理系统那样管理数字和属性信息，而且可以管理图形信息；二是它可以利用各种空间分析的方法对多种不同的信息进行综合分析，解决空间实体之间的相互关系，对矿产预测水平的提高，起着积极的作用。
一、软件介绍
在GIS引进推广过程中，将MapInfo作为平台，开发一套功能较强、适于应用目的的中小型GIS软件，是行之有效的。它的主要功能如下（图1）。
图1 该系统的主要功能
（一）强大的地图输入、编辑能力
MapInfo对地图的输入提供三种输入方式。
①可以通过数字化仪进行地图的输入。
②支持光栅图像的输入，其格式可以是：BMP,GIF,JPEG,PCX,SPOT（卫星航空照片位图）、TGA,TIFF为后缀的图形格式。光栅图像输入后，用户可以用MapInfo提供的强大的作图工具在其上作图、编辑，然后存成单独的矢量地图层，也可以把光栅图像作为底图显示。
③MapInfo支持标准的DXF文件的输入。
（二）地图与属性管理
MapInfo以表的形式组织文本或图形信息。每个表都有两个文件：①文件名.tab，该文件描述表的结构；②文件名.dat或文件名.wks,.dbt,.xls，这些文件包含表数据；对栅格表相应的扩展名是tif、gif或bmp。如果表里已经含有图形目标还将有两个相关文件，文件名.map和文件名.id，前者描述图形目标，后者是连接属性数据和图形目标的交叉参考文件。这样，就可以在MapInfo内生成数据库文件。
MapInfo采用层的概念组织、管理数据，用户可根据自己对图幅及相关内容的理解，出于自身的实际需要，将某一特定的地理单元划分成不同的层，以满足单层或多层叠加浏览地理单元的需要。
（三）查询统计与空间分析
查询包括空间查询和属性查询两种方式。空间查询是根据图形目标查找对应的专业属性，属性查询则根据专业属性字段构成的数据表达式或逻辑表达式，查找对应的空间实体。该功能能够实现按单一数据项进行数据查询到按多个数据项进行复杂的SQL查询，使我们能够从大量的数据中，迅速得到分析所需要的数据，并进行统计计算。
使用GIS很重要的原因之一是要对数据项进行空间分析。MapInfo中的空间分析主要包括缓冲区分析和叠置分析。缓冲区分析是地图窗口中一个围绕线目标、区域或点等其它目标的区域，可以用设置缓冲区半径的方法控制缓冲区的大小。创建完缓冲区，就能够在缓冲区内寻找目标。叠加分析是将两个不同层内的多边形叠加合并的一种空间操作。该操作生成第三层，从而可对交叉区域进行分析，在MapInfo中该功能需要进一步扩充和完善。仅仅这些空间分析，不能满足成矿预测的要求，因此将传统的成矿预测方法纳入到GIS中是核心任务。目前常见的建模统计方法有信息量计算法、贝叶斯概率统计及特征向量法等。它们的基本思路是由已知典型矿床总结的矿床地质标志、地球物理标志、地球化学标志和遥感影像标志构成综合标志系列；然后，根据相应的数学模型，在选定的成矿带中建立找矿模型，再结合GIS的图形分析功能，最终形成矿产预测图。
（四）输出形式
Maplnfo是基于Windows操作系统上的，凡是Windows支持的外设它都自然支持。
二、地质与地球物理、地球化学概况
研究区位于四川、陕西、甘肃三省交界地带，出露地层有元古界、古生界、中生界及新生界。其中寒武—奥陶系太阳顶群、泥盆系下吾那组、三叠系是微细浸染型金矿的重要赋矿层位。
该区大地构造位置属秦岭褶皱系西段、松潘甘孜褶皱系的一部分。断裂构造十分发育，玛曲—略阳大断裂带、尕海—舟曲—成县大断裂带、玛曲—文县—勉县大断裂带均由数条与走向基本平行的主干断层组成，为多期多次活动的大断裂带，亦是重要的控矿断裂[1]（图2）
图2 构造分区
Ⅰ—西秦岭加里东褶皱带；Ⅱ—西秦岭华力西褶皱带；Ⅲ—西秦岭印支褶皱带；Ⅳ—松潘甘孜褶皱系；Ⅴ—扬子准地台
岩浆活动与内生金属矿关系密切。在本区，大中型金矿床在空间分布上常常与岩体有关，与基岩有关的金矿床多分布于岩体的外接触带上。
由于该区航磁数据和重力数据比例尺较小，因此有些局部异常反映不明显。但该资料对区域构造轮廓、主要断裂构造反映比较清晰。
研究区内水系沉积物资料表明：①共生元素组合Au—As—Sb-Hg及Au—As—Sb或Au—As—Hg主要和微细粒金矿生成有关。②在金的高背景或低背景上的Au、As、Sb、Hg浓集中心有利于形成微细浸染型金矿。③较好的金矿化区，化探异常浓集中心面积并不大，背景不高，浓集中心突出，重合性好。
三、基于GIS的成矿预测方法
（一）多元地学数据的建立与管理
此次研究共收集了五种来源的地学数据，它们是地层及构造数据、矿产数据、航磁数据、重力数据、化探数据。处理流程如图3所示。
图3 处理流程
将以上这些图件通过扫描仪输入到计算机中，形成.tif栅格影像文件。经过配准（一般选择四个控制点）形成.tab文件，便可作为栅格影像图显示出来。地质影像图、航磁平面等值线影像图、矿床分布影像图通过屏幕跟踪实现矢量化，同时亦形成.tab文件，一个.tab文件由一个图层组成，代表一种专题信息。航磁剖面平面影像图、布格重力异常影像图、水系沉积物元素异常影像图未经全部矢量化，只在典型矿床上及其周围做矢量化处理。根据航磁异常和重力异常的基本特征，圈出五条隐伏大断裂及28处隐伏中酸性岩体。参考地质资料，形成断裂及岩体分布图。经过矢量化后的图层，可随时进行编辑，并可创建相应的属性数据库。
（二）查询统计
根据地层分布图，通过条件查询功能检索赋矿地层：下古生界（Pzl）、上古生界（Pz2）及三叠系（T）（图4）。从图中我们可以看到矿床（点）在各地层中的分布情况，还可以进一步作统计分析，结果见表1。
（三）空间分析与成矿远景预测
1.断裂与矿床（点）相关性分析
图4 赋矿地层
表1 赋矿地层与矿床（点）统计
该区矿床与断裂关系甚为密切，因此，研究矿床到线性构造的“距离”是十分重要的。为了确定矿床与断裂构造的相关性，在控矿断裂周围每隔2km设置一个通道，共设置八个通道。设置通道的办法是用缓冲区功能来实现的，对微细浸染型金矿而言，分析结果见表2。从表中可以看出，在距断裂16km的范围内，集中了71.2%的矿床（点），其中包括了全部的大、中型矿床和77.8%的小型矿床。表中还给出了不同距离区间内出现矿产地的频数（%）。上述分析结果为确定断裂影响带宽度提供了客观依据。为此，我们以16km为缓冲区半径，做出该类型金矿的断裂影响带，这是寻找该类型金矿的有利地带。应该指出，我们选择的断裂带都是规模较大的断裂带，本身都由数条主干断层组成，具有较宽的断裂破碎带，当我们用线表示它们时，只反映了它们的中心位置，所以我们做出的断裂影响带的宽度较宽（图5）。
表2 断裂与矿床（点）“距离”统计
图5 断裂与岩体缓冲区
2.中酸性岩体与矿化的关系
已知资料表明，岩浆活动与内生金属矿床关系密切。它不仅对溶液起加热和驱动作用，而且可能在成矿作用中带来某些组分。该区与岩体有关的金属矿属中低温热液型金矿，多分布于岩体外接触带附近，一般在距岩体5km的范围内。因此以5km为半径作缓冲区（图5），这亦是成矿的有利地带。
3.根据水系沉积物异常圈定成矿有利区
根据1:20万水系沉积物异常，将具有Au元素异常浓集中心，或者具有Au元素异常浓集中心、同时伴生As、Sb、Hg或伴生As、Sb或伴生As、Hg元素异常，重合性好的区域确定为有利成矿区；将具有Au元素异常，但浓集中心不明显，伴生As或Sb元素异常的区域确定为较有利的成矿区。
4.叠加分析
（1）断裂影响带与岩体影响带作相加运算
断裂影响带和岩体影响带都是形成金矿的有利地带，为此将断裂缓冲区与岩体缓冲区叠加并取其和，形成断裂与岩体影响带叠加图。
（2）赋矿地层与上述断裂与岩体叠加影响带作相交运算
赋矿地层是形成金矿的必要条件，断裂与岩体影响带，只有在赋矿地层中才是金矿成矿的有利地段。因此将赋矿地层图与断裂与岩体影响带叠加图再进行叠加，取相交部分。
（3）将上述结果与根据化探得到的有利成矿区作相交运算
为了更有效、更准确地得到成矿远景区，我们将上述成矿远景区与根据化探得到的有利成矿区作相交运算，从而得到如图6所示的远景区。一级远景区即赋矿地层、断裂影响带（或岩体影响带）、化探异常叠加的交集，其中有已知大中小型矿床分布。此次共圈定25处一级远景区，其中九处区域与已知矿床（点）完全吻合；六处区域包含已知矿床（点），但范围要大得多；九处区域是新圈出的区域。二级找矿远景区即赋矿地层与断裂影响带（或岩体影响带）叠加的交集；或者满足地层及地球化学找矿标志，但不处于构造有利部位；部分已知中小型矿床落在该区域内。三级找矿远景区即赋矿地层与断裂影响带（或岩体影响带）叠加的交集，该区域内没有已知的矿床（点）分布。
图6 成矿远景区
应该指出的是，上面的例子各种信息量是以等权来对待的，若首先应用上文提到的数学模型确定权重，再做叠加运算，预测效果将会更加准确。
四、结论
通过使用GIS，我们有如下几点体会。
①它改变了传统的手工操作模式，可以很方便地将所需要的信息叠合，并且同时输出。
②数据库具有永久性，可以重复利用，为以后更新数据提供方便，从而减少了重复劳动。
③空间数据和属性数据的联合查询，使我们能够从大量的信息中迅速提取分析所需要的信息。
④MapInfo通过点、线和多边形把数据和地图连接在一起，单击地图上的任意对象，便可以同时看到多个与该对象相关联的所有数据。这样可以帮助我们分析数据。
参考文献
李文元，等.秦岭西部微细浸染金矿成矿条件.中国金矿主要类型找矿方向与找矿方法文集（第二辑），北京：地质出版社，1994
A STUDY OF METALLOGENIC PROGNOSTIC TECHNIQUE BASED ON GIS
Huang Xuzhao
（Aerogeophysical Survey and Remote—Sensing Center,Beijing 100083）
Abstract
The geophysical information system（GIS）has greatly raised the multi-purpose utilization level of spatial data for metallogenic prognosis.Its importance is that it plays the role of a bridge which links the traditional manual superimposition technique with the mathematic technique of spatial analysis,thus avoiding many artificial factors imposed on metal-logenic prognosis.Based on evaluation of metallogenic conditions and integrated prognosis for mineral resources in Sichuan-Shaanxi-Gansu triangular area,this paper discusses the application of GIS technique to metallogenic prognosis.
杨武年 朱章森
（成都理工大学遥感与GIS研究所，成都 610059）
摘要 遥感图像显现的地质构造形迹是地史以来地壳运动的综合结果，包含有历次构造变动和有关矿化的特征标识信息，因此，遥感信息场分层解析是无模型矿床预测中有效地进行成矿信息分离的重要手段。无模型矿床预测法的理论依据是，矿床的形成是多种地质因素发生变异的综合结果，特殊地质环境中多期次构造运动复合叠加区具备形成大型、超大型矿床的条件，巨大矿源体的存在势必导致其与周围环境（背景）在物质成分、结构构造等方面的显著差异，包括诸如成矿岩石组合、构造式样、矿化蚀变以及地球物理、地球化学场甚至由深部矿源异常体引起其上方地球生物圈、大气圈等发生变异的信息特征。因而该法不需要事先有已知有矿模型或已知无矿模型作为预测的基础，而以分解和提取上述致矿异常信息建立控矿地质体的自然源模型作为科学找矿的重要途径。由于此法不需要事先有已知有矿模型或已知无矿模型作为预测的基础，因此它不仅对研究程度较低的新区矿床预测，而且对研究程度较高的老区寻找新类型和大型、超大型矿床都具有重大理论意义和实用价值。
关键词 遥感地质 数学地质 遥感信息场分层解析 遥感图像分层解析法 无模型矿床预测法
1 引言
当前国内外成矿预测研究中，传统的基于相似类比理论的矿床模型预测法，通过数十年的实践日趋完善，在地质找矿中取得显著成效。然而这类方法的应用前提是必须有一定数量的已知有矿模型和无矿模型作为类比的基础，因此，它受资料水平、已知矿床模型及研究人员水平的限制，主要适用于地质研究程度较高、矿床模型易于建立的地区；而且因受相似类比理论限制，它只能找到与已知矿床类同的具相当规模的矿床，而难于发现新类型矿床或点状大型、超大型矿床。因此，在找矿难度日益增大的情况下，如何使多学科结合，应用新技术新方法和新思维开拓新区，寻找隐伏矿床和新类型矿床，特别是大型、超大型矿床，已成为现在和今后地质找矿工作中急需解决的重大理论和方法问题。为此，我们通过长期的找矿实践，提出了在求异理论和求同理论指导下的无模型矿床预测法的新思路[1,2]，后进一步发展，提出了遥感信息场分层解析与无模型矿床预测的方法理论[3]，经在云南、四川、新疆等地找矿实践，取得明显效果[1～5.11～14]。
2 理论依据
遥感图像显现的地质构造形迹是地史以来地壳运动的综合结果，包含有历次构造变动和有关矿化的特征标识信息，因此，遥感信息场分层解析是有效地进行成矿信息分离的重要手段[2～6]。无模型矿床预测法的理论依据是，矿床的形成是多种地质因素发生变异的综合结果，特殊地质环境中多期次构造运动复合叠加区具备形成大型、超大型矿床的条件，巨大矿源体的存在势必导致其与周围环境（背景）在物质成分、结构构造等方面的显著差异[15]，包括诸如成矿岩石组合、构造式样、矿化蚀变以及地球物理、地球化学场甚至由深部矿源异常体引起其上方地球生物圈、大气圈等发生变异的信息特征。因此，应用无模型矿床预测法不需要事先有已知有矿模型或已知无矿模型作为预测的基础，而以分解和提取上述致矿异常信息、建立控矿地体的自然源模型作为科学找矿的重要途径。由于此法不需要事先有已知有矿模型或已知无矿模型作为预测的基础，所以它不仅对研究程度较低的新区矿床预测，而且对研究程度较高的老区寻找新类型和大型、超大型矿床都具重大理论意义和实用价值。
3 方法技术
3.1 遥感图像处理和信息提取
遥感图像是地面景观物体按一定比例缩小了的立体模型，地质构造形迹及地质现象的总体和个体的地表几何形态（纹形图案）以及物理特征（电磁波辐射特征）被真实、客观、连续、全面地记录，具有高度的概括性；同时含有大量地下一定深度隐伏地质构造的信息特征。遥感图像上的这些信息特征（解译标志）反映的是地物在内外动力作用过程中，在一定地质、地理条件下物质成分、结构构造、物理性质等方面的差异。隐伏构造信息则通过地壳的机械变形以及地表的地球物理场和地球化学场改造乃至生物圈、大气圈发生异常等方式而显示出来。而且，多波段遥感图像信息特征中除可见光波谱部分外，许多波段的信息特征位于人的肉眼光敏区以外，如红外、微波图像信息等。这类图像揭示了大量肉眼看不见的地物信息特征，大大增加了鉴别地物属性特征的信息量。因此，采用遥感图像处理能有效地提取成矿信息，尤其是提取那些微弱的矿化信息，通过地质解译、分析构造形迹特征及空间分布规律和应力状态，不但真实、客观，而且克服了常规地质方法有时由于点线观测的局限性，大大开拓视野，获得连续、系统、大量的信息特征，有助于将破裂系统与区域构造变形乃至地质建造等有机地联系起来进行深入的分析研究，得出与客观实际相吻合的结论。
3.2 遥感构造信息场分“层”解析与致矿异常信息提取
遥感图像显现的地质构造形迹是地史以来地壳运动的综合结果，包含有历次构造变动和有关矿化的标识信息特征。因此，如何通过构造“分层”解析和应用数学方法去描述，实现线性体场的演译和分解，研究线性体场与其它地质异常的关系，找出其控岩控矿规律和提取矿化信息也就成了线性体场研究和成矿预测的主要内容。需要指出的是，以前大多数研究者注意到了线性构造的规模大小及空间尺度在构造解析和成矿预测中的重要性，但并未形成有效解决问题的方法。特别是在对线性构造量化处理时往往主次不分，把不同规模尺度和不同构造层次和期次的线性、环形构造混为一体进行处理，以致不仅使问题复杂化，而且很难确切找到线性、环形构造与相关地质体及有关矿产的内在联系，所得结论令人质疑。由控矿理论可知，特殊地质环境多期次构造复合叠加区具备形成大型、超大型矿床的条件，而这些地区线性体场的研究与分解，各期次构造变形场的建立及其构造应力场反演，在一定程度上是成矿预测的关键。因为构造应力场不仅控制着地壳岩石的机械变形、构造的成生演化及其组合形式，而且在一定程度上控制着沉积建造、岩浆活动及有关矿床的形成与分布。笔者经多年的科研攻关，根据遥感图像信息量大，对地质构造形迹显示的宏观性、信息连续性以及遥感大节理与宏观构造具有成生联系的性质；在理论上提出遥感大节理总是在野外构造小节理优势方位上发育发展的新论点，并提出了将宏观构造和相对微观构造（特别是遥感横张大节理）有机结合进行地质构造的“分层”解析，根据构造变形场特征反演应力场的新方法——“遥感图像分层解析法”及其相应理论[6,7]。该方法经在不同构造复合区试用，取得显著效果[5～7,10～13]。
例如，笔者在四川、贵州等地的构造复合变形区研究中，应用“遥感图像分层解析法”，通过遥感图像处理和褶皱断裂特别是横张大节理系统分层解析，结合野外调研，建立了研究区多期次构造变形场并反演了各时期构造应力场[10～12]，获得了与众不同的新认识。
笔者在黔西郎岱地区构造解析和成矿预测中[12]，应用航、卫片选择性地解译了该区主要褶皱及与其有关的横张大节理系统，结合野外调研，对该区构造变形特征进行了深入分析。根据该区宏观构造与横张大节理空间分布规律等特征建立了郎岱三角形构造格局的变形场，并据此反演得出该区燕山期在三角形边界条件（大断裂）控制下三边同时受力的联合应力场。其特点是应力和变形强度自三角形边部和顶点向三角形中心呈弧形递减，岩石变形严格按所得应力网络发生，在不同部位形成不同量级的褶皱并伴生相应的节理；三角形边部和顶点褶皱变形强烈，扩展到三角形中部褶皱趋于平缓。九条不同方位的褶皱相互嵌接，总体联系，局部复合，协调统一，控制着本区不同类型的矿床形成与分布。例如，在该三角形构造的北西和南西两个角点附近，集中分布了一系列铁矿床和铅锌矿床及矿化点（成因上与热液活动有关）；而煤矿则相对集中分布在三角形构造的内部。这是因为三角形顶点处应力强度最大，断裂发育，为热液活动和矿化富集提供了有利的空间条件，从而形成了一系列金属矿床，但对煤和天然气富集起了破坏作用，未形成具工业价值的矿床。而在三角形构造内部，由于应力减弱，褶皱平缓，断裂不发育，缺乏导矿储矿构造，对金属矿化不利，但褶皱变形有利于煤矿富集。从区域含矿层分布分析，铁矿和铅锌矿的矿源层（泥盆系和石炭系）在区内广泛分布。根据本区三角形构造变形场和应力场特征及北西、南西两个角点处成矿富集规律，可以预测，在三角形构造东部顶点处有望找到相同类型的工业矿床。其次，区域上黔西古生界具备生油气的地质条件，测区南西侧盘县三角形构造内已有煤成气发现，本区地质和构造条件与之类似，因而有望在该三角形构造中部构造平缓处或穹窿构造中找到具工业价值的气田。
3.3 遥感线性体信息场的分“层”和相关信息组合量化解析与成矿预测
线性体场的分“层”量化即在前述线性构造分层解析结果基础上，采用网格法等方法分别对各期次各层次线性构造（成矿分析时结合环形构造等组合）进行量化处理和统计分析，以找出各层次各期次线性、环形构造的统计规律性及其与成矿作用的内在联系，定量、半定量地提取有用信息。不同的研究目的采用不同的量化处理方法。笔者在西昌地区有利含油气构造遥感解析和油气远景预测中[13]，在全区线性构造和环形构造系统解译基础上，首先对区域性断裂系统进行量化处理，建立了该区区域线性体场（断裂系统）的二维和三维彩色量化解析模式，结合其它资料，在构造活动区中确定了有利于油气生成环境的相对稳定的构造区块（小相岭—米市断块中的二级构造单元——米市断陷）；然后再对所选定区进行专题图像处理，提取有关信息，在此基础上，采用环形构造及与其密切相关的环状、放射状大节理有机结合的组合量化处理方法（环形构造采用自环心向环外缘反距离测度加权），结合物探地震、航磁重力及野外调研资料选定有关参数，通过图像图形处理并结合GIS建立了重要构造区块局部构造的二维和三维彩色定量解析自然模型。通过信息场的特征分析和求异，确定了局部构造隆起（异常）和背景的界线，定量提取了地腹隐伏构造的有关信息，作为评价局部构造和油气远景预测的依据。最后，通过综合分析，进行了油气远景预测。
3.4 遥感线性体场的背景与异常数学解析
遥感线性体场中包含有许多非地质信息及其它无关的信息。数学分析的目的在于采用数学地质的方法确定线性体场的背景，提取和增强微弱的有用信息，压抑噪声干扰，找出具有地质找矿指示意义的（异常）标志。
异常是针对背景而言的。所谓背景是指研究区空间变量在其分布区域内的空间趋势，它代表了该变量在研究区内的总体分布特征。对线性体场来说，线性构造的区域变化趋势就是背景，反映局部构造存在的环形、线性体是异常，如环状、放射状大节理密集区。确定背景的方法很多，如常用的滑动平均法、趋势分析法、克里格法等。趋势分析将观测值分解为趋势和剩余两部分，前者即为背景，后者代表局部变化的异常特征。也可用矿化标志变量与多个其它变量的自相关分析研究背景场，然后分解不同背景场中的异常。
背景条件按地质总体的多少可以分为单一背景和多背景两种，前者指那些只经历了一次地质作用的地区，各种因素的取值来自于一个总体；后者指经历了多次地质作用的地区，各种因素取值来自于多个总体。多背景的确定方法复杂，但对于多期次构造运动造成的线性体场而言，若采用前述分层解析的方法，先将多期次线性体按“层”分解，那么确定每个层次的线性体场的背景及其求异就可按单背景处理，然后，对各层次（期次）的背景进行综合分析，这样可使问题大大简化，且能有效提高分析精度。
遥感信息场的空域和频域滤波处理是分解和提取线性构造的有效方法。一般而言，低通滤波得出的低频信息能反映遥感信息场中的深部（隐伏地质构造）的信息特征，高通滤波得到的高频信息则能反映地表及浅部有关地质构造的特征信息。不同方位的线性体场可以分别采用不同的定向滤波模板进行处理分解[8]。经滤波处理的图像再经锐化和二值处理，经统计分析或采用特殊的表达方式，如线性体的空间频数图和密度图、中心对称度图、优益度图、变异系数图、空间距离测度图以及各种参数类型的直方图等[9]，能减少人为干扰因素，有效地反映、提取地质构造和成矿异常具指示意义的特征参数。
信息熵是复杂程度和非均一化的数学度量，用它来查明或定量表征遥感信息场中的某种控矿因素的地质变异特征和统一性。以相对熵研究线性体场特征，若地质变量取线性体的长度或频数（或长度/频数），则所得空间密度熵能表征线性体密度场在空间内分布上的差异，若变量为线性体的方位，则所得方位熵可以揭示线性体场在方位分布上的非均匀变化程度。线性体的熵异常可以反映构造的多期次活动性和空间叠加等特征。
其次，分形理论等方法也是研究遥感信息场的有用工具。用分形理论研究线性构造和环形构造的空间特征，有助于查明构造活动性及与成矿作用关系，定量描述有关的自然地质指示标志空间变化的规律性。
3.5 三“S”支持下的多源信息综合与复合图像处理和找矿靶区快速评价优选
在大区域范围的成矿预测研究中，对于大量地、物、化、遥资料，采用多源信息综合与复合图像处理技术，能快速提取有用信息并得到形象直观的成果图像表达，已在地质找矿中取得较好效果。然而，这一方法存在的问题是，目前一般应用的遥感图像系粗纠正产品，地物点在空间上存在一定畸变（像点位移）；而且，物化探信息本身存在一定的空间漂移。如果将这种变了形的图像和移了位的信息异场叠合在一起，将产生虚假的综合异常，有时会致人误入歧途。解决的办法是，采用三“S”支持下的多源信息综合与复合图像处理技术，先在GIS和GPS控制点控制下对遥感图像进行精纠正（尤其是投影差改正），制做正射投影遥感影像图，尔后通过区域化变量的结构分析，找出各种地学信息在不同尺度与水平的结构关联性，建立统一的随机场概念模型，并通过GIS实现各类信息在空间上精确匹配，充分利用计算机的可视化技术建立矿源体的自然信息源模型，定量提取综合找矿信息，达到找矿靶区快速评价优选的目的。笔者利用这一方法在南江区调成矿（金）预测中取得显著效果[14]。
南江地区地处特殊的地质构造环境，成矿地质条件较好，矿种较多，矿点星罗棋布。但相对而言，对金矿床的研究，前人研究程度很低，只在西部万金山和坪河发现沙金矿化点两处。本次研究中利用所研制的遥感正射影像，通过信息提取及金、银、铜等14个化探数据的数据处理、地、物、化、遥多源信息综合、复合图像处理有所新发现，并圈定了找矿远景区，经野外调研发现沿图像处理中识别出的构造带河谷中沙金矿化现象普遍，在金化探异常与遥感图像复合信息图上的较高异常地段采样化验分析，金矿化现象明显，已有数个样品达到金的工业品位，将来通过进一步工作，有望取得较大的进展。
参考文献
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[15]赵鹏大，池顺都.初论地质异常.地球科学，1991,16（3）:241～248.
智能化的煤矿开采技术可以实现综合开采设备的全自动化操作，从而达到可视化远程控制状态。
对于煤矿企业来说，在煤矿开采的过程当中，必然会面临开采人员的人身安全问题，尤其是地下煤矿开采活动，为了能够降低安全事故的发生概率，并且对已发生的事故能够做出及时的响应。
这时候煤矿智能化技术的研发与应用作用就凸显出来了，一方面，有效地构建了一个能够准确定位井下工作人员的具体位置的感知区域，为发生危险时进行搜救提供了更加有力的帮助；另一方面，通过与云计算和边缘计算的充分结合，促进了设备数据的完美互通，从而对地下环境实现实时动态监控。
通过监控中心与指挥中心的互联互通以及相互协作，不仅能够实现工作面的可视化，同时还提高了井下作业的安全性，实现了地面指挥中心对井下作业相关情况的及时捕获，并针对突发事故做出及时的反应。
煤矿的地质信息会随着采掘工作的进展而发生不同变化的动态信息。将地址信息精准化是煤矿采掘的基本也是核心，也是智能模块形成的基础条件。
所以，开发工作面使用智能采掘系统及装备，将采掘数据与地址信息自动采集、处理、分析从而构建一个精确的动态巷道图，将矿井内部全方位信息透明化，从而实现将地质信息、测量数据及巷道掘进动态，形成三维电子图进行管理。Hightopo根据矿山现场的 CAD 图、鸟瞰图、设备三视图等资料还原外观建模，搭建 3D 轻量化大型智慧矿山，围绕以数字化开采、高速掘进、智能通风排水供配电、筛煤工艺等内容为主体的三维立体可视化管理系统。
通过其引擎强大的渲染功能，真实还原采煤机井下运动工况的行进效果，利用可视化图表将采煤机运行的关键数据进行直观呈现。设有记忆割煤、滚筒换向、自动往返及故障诊断的联动控制功能，针对采煤机故障诊断提供切实的数据依据，加速扼杀故障的萌芽。通过地面调度室即可远程遥控操作，由此达成井下少人化作业，加大煤炭资源的开采效率，为采煤机的高效安全生产奠定基础。
在煤炭开采过程中，可以实现机械设备处于全面控制并且被实时监控的状态。例如，采煤专用设备，液压支架、供电设备等。此外，根据实际工作环境，设计合理的施工工序，实现井下作业控制系统与地面控制中心控制系统集中控制综采工作面，不仅可以实现煤炭开采流程全自动，还可以实现井下作业的可视化，从而在很大程度上提升了井下作业的安全性以及提高煤炭开采的工作质量。
HT 也提供结合 GIS 地图展示矿山领域解决方案，产品的定位在于运用产品强大的可视化技术，通过无人机航拍，加后期数据处理，无缝融合 HT 原有 3D 模型，实现了矿山宏观和微观融合一体化的需求，很好的解决了传统人工实景建模工作量巨大的问题。
针对环境态势、掘采进度、设备运作、工况状态等信息进行高精度实时监测，赋予数据空间属性，使复杂因素可视化。形成一套可被洞察的参考数据，为开采作业监管提供强有力的决策支撑。
随着国家环境保护力度的持续加大及能源消费结构的转型，正倒逼煤炭产业必须走绿色智能的清洁化生产之路。云技术、大数据时代的到来，煤炭行业如果想恢复改革开放时期的繁荣景象，就必须紧跟时代步伐，运用大数据，结合云技术将智能化技术运用到开采工作当中。