Geochemical Anomaly and Mineral Prospectivity Mapping in GIS, Volume 11 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Carranza, E.J.M.

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2008-12

价格:1197.00 元

装帧:

isbn号码:9780444513250

丛书系列:

图书标签:

Geochemistry
Mineral Exploration
GIS
Anomaly Detection
Prospectivity Mapping
Remote Sensing
Spatial Analysis
Geostatistics
Data Integration
Earth Sciences

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具体描述

The book documents and explains, in three parts, geochemical anomaly and mineral prospectivity mapping by using a geographic information system (GIS). Part I reviews and couples the concepts of (a) mapping geochemical anomalies and mineral prospectivity and (b) spatial data models, management and operations in a GIS. Part II demonstrates GIS-aided and GIS-based techniques for analysis of robust thresholds in mapping of geochemical anomalies. Part III explains GIS-aided and GIS-based techniques for spatial data analysis and geo-information sybthesis for conceptual and predictive modeling of mineral prospectivity. Because methods of geochemical anomaly mapping and mineral potential mapping are highly specialized yet diverse, the book explains only methods in which GIS plays an important role. The book avoids using language and functional organization of particular commercial GIS software, but explains, where necessary, GIS functionality and spatial data structures appropriate to problems in geochemical anomaly mapping and mineral potential mapping. Because GIS-based methods of spatial data analysis and spatial data integration are quantitative, which can be complicated to non-numerate readers, the book simplifies explanations of mathematical concepts and their applications so that the methods demonstrated would be useful to professional geoscientists, to mineral explorationists and to research students in fields that involve analysis and integration of maps or spatial datasets. The book provides adequate illustrations for more thorough explanation of the various concepts.

*explains GIS functionality and spatial datastructures appropriate regardless of particular GIS software is in use

*simplifies explanation of mathematical concepts and application

*illustrated for more thorough explanation of concepts

书籍简介：区域地质调查与资源潜力评估：方法、应用与未来展望作者： [此处可填写真实作者姓名] 出版社： [此处可填写真实出版社名称] 出版年份： [此处可填写真实出版年份] ISBN： [此处可填写真实ISBN] --- 内容概要本书深入探讨了现代区域地质调查的理论基础、关键技术方法及其在矿产资源潜力评估中的实际应用。全书旨在为地质学家、地球化学家、遥感专家以及资源勘探领域的专业人士提供一个全面、系统的知识框架，着重于如何整合多源异构数据，构建科学、可靠的找矿模型，并最终指导高效的资源勘探工作。本书结构清晰，内容涵盖了从宏观区域地质背景分析到微观地球化学信号识别的多个层面，特别强调了信息技术（如地理信息系统、遥感、数据挖掘）在提升传统地质工作效率和精度方面的革命性作用。第一部分：区域地质背景与数据基础本部分奠定了理解区域资源潜力的宏观基础，详细阐述了构建有效资源评估模型所必需的输入数据类型、采集标准与预处理流程。第一章：区域构造与岩石圈演化本章首先回顾了全球及特定研究区域的构造地质历史。重点讨论了主要成矿带的形成机制，包括板块汇聚与离散、地幔柱活动、岩浆作用与变质事件对矿产富集的影响。深入分析了深部过程（如地壳减薄、热流变化）如何影响浅部矿化带的形成与保存。本章强调了地质填图、深部地球物理勘探（重力、磁法、电法、地震勘探）数据在揭示深部结构控制因素中的关键作用。第二章：基础地球科学数据整合本章详细介绍了支撑资源评估的四大基础数据体系： 1. 地质数据体系：包括标准地质填图数据、钻孔岩性数据、断裂构造网络及空间化处理方法。探讨了如何建立统一的地质本体论（Ontology）来描述不同尺度地质现象。 2. 岩石地球化学数据：涵盖区域化探的主量元素、微量元素及稀土元素分析方法。重点讨论了地球化学异常的定义、空间自相关性检验（如半变异函数分析），以及如何区分构造控制的背景值与矿源控制的异常信号。 3. 地球物理数据体系：阐述了高精度航空地球物理勘探数据（磁、伽马谱、电磁法）的反演与解释技术。讨论了如何通过三维反演技术重建地下异常体，并将其与地质模型进行空间耦合。 4. 遥感与数字高程模型（DEM）数据应用：介绍了多光谱、高光谱、合成孔径雷达（SAR）遥感数据在蚀变矿物识别、地貌单元解译中的应用。强调了利用DEM提取的线性地貌特征（如断裂破碎带、地表剥蚀痕迹）对找矿靶区优选的指示意义。第二部分：地球化学异常识别与特征化本部分专注于地球化学信号的处理与解释，这是从“数据”到“找矿证据”的关键步骤。第三章：地球化学异常识别的统计学方法本章探讨了在复杂背景下识别有效地球化学异常的统计工具。涵盖了单变量与多变量统计分析技术，如对数正态分布拟合、中位素分析（Tukey’s Hinges）、箱线图分析（Box Plot）的应用。特别关注了如何处理具有复杂空间相关性的地球化学数据集，引入了鲁棒性统计方法以应对异常值对均值和方差估计的干扰。第四章：多元素地球化学示踪与成因判别本章深入讲解了如何利用元素的协同变化来推断矿化类型和成因。通过主成分分析（PCA）、因子分析（FA）等多元统计方法，构建元素组合因子，以区分岩浆分异、热液蚀变、风化淋滤等过程对地球化学信号的贡献。详细讨论了特定成矿类型（如斑岩铜矿、热液脉型金矿）的地球化学指纹图谱，并提供了识别次生晕、晕轮效应的实用案例分析。第五章：空间插值与异常增强技术本章聚焦于如何将离散的地球化学采样点数据转化为连续的空间信息图件。系统介绍了克里金法（Kriging）、反距离加权法（IDW）、自然邻域插值等方法的数学原理与适用条件。同时，探讨了异常增强技术，如背景校正、标准化处理、滤波技术（如高通滤波、趋势面分析），以凸显微弱的矿化信号。第三部分：资源潜力映射的集成建模本部分是全书的核心，它将前述的构造、地球物理、地球化学等多源信息进行有效集成，生成高置信度的资源潜力预测图。第六章：多证据集成与权重确定本章详细阐述了资源潜力映射（Prospectivity Mapping）的理论框架，主要集中在证据权重分配。探讨了定性方法（如专家评分法、层次分析法 AHP）和定量方法（如信息量法、贝叶斯网络）在确定不同地质因子相对重要性时的操作流程。强调了权重分配的科学性和可重复性，必须基于已知的矿床分布规律进行标定。第七章：预测建模技术应用本章介绍了主流的预测建模技术在资源潜力评估中的应用： 1. 基于地质统计学的模型：讨论了如何利用地质模型的空间分布特征（如断层带的控制作用）对预测因子进行加权。 2. 机器学习与深度学习模型：涵盖了支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）在处理非线性、高维地质特征数据中的优势。重点分析了如何构建有效的训练集和验证集，以评估模型的预测性能（如ROC曲线分析）。 3. 地理加权回归（GWR）：探讨了GWR在揭示空间非平稳性，即不同区域控制因素权重变化时的应用。第八章：资源潜力图件的验证与敏感性分析预测模型输出的潜力图需要严格的验证才能投入实际勘探。本章详细介绍了模型性能的评估指标，包括预测精度、空间分布合理性。讨论了敏感性分析在识别模型中关键输入因子（如特定蚀变带、地球化学元素）对最终结果影响程度中的作用，确保模型对不确定性的处理是透明且稳健的。第四部分：案例研究与未来趋势第九章：典型成矿省的资源潜力评估实践本章通过多个国际和国内的典型矿床类型（如俯冲带相关的斑岩型矿床、大陆裂谷型沉积盆地等）的实例，展示了本书所介绍的方法论如何被整合应用于实际的找矿部署。案例分析强调了如何根据区域地质特点，定制化地选择和优化地球化学采样密度与地球物理勘探技术方案。第十章：数据驱动勘探的未来挑战与展望本章展望了区域资源评估领域的前沿发展方向，包括：大数据与云计算平台：如何利用高性能计算处理PB级地质数据集。三维地质建模与实时反馈：从二维潜力图向四维（考虑时间变化）三维资源的动态预测发展。人工智能在异常自动识别中的深化应用：探索更深层次的特征提取，减少人工干预。可持续性与环境制约：讨论在资源评估中融入环境敏感性数据（如水文、生态脆弱性）以指导绿色勘探的必要性。 --- 本书特色：本书强调理论与实践的紧密结合，不仅提供了扎实的地球科学背景知识，更详细解析了从原始数据采集到最终潜力图生成的每一个技术环节，是从事区域资源调查与预测工作的专业人士不可或缺的参考手册。它致力于推动传统地质勘查向数据密集型、智能化驱动的现代资源评估范式转变。