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题名基于机器学习的找矿预测模型在湖南岳溪锑矿田的应用
被引量：3
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作者
秦耀祖
吴伟成
谢丽凤
欧鹏辉
黄小岚
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机构
东华理工大学江西省数字国土重点实验室
东华理工大学地球科学学院
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出处
《东华理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第1期28-40,共13页
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基金
东华理工大学博士科研启动基金项目(DHBK2019040)
东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金项目(DLLJ201901)。
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文摘
分析各类地质找矿因子与矿体之间的相关性,建立合理高效的找矿预测模型,是优选找矿勘查靶区的关键。位于雪峰弧形构造带中段之金锑钨多金属成矿带上的岳溪矿田,找矿前景良好。以岳溪断裂(F1)南部缓冲区、从Landsat8-OLI影像数据中提取的铁染及羟基蚀变信息及从地球化学勘探获取的Sb等10种元素含量作为地质找矿因子,分别构建了基于随机森林和支持向量机的分类预测模型。通过分析认为,随机森林模型具有更为优异的预测功能,故选取该模型的预测结果进行成矿潜力制图。研究结果表明F1以南的缓冲区和地表的As、Sb含量,对矿体定位有较高的贡献;划分的成矿高潜力区,占研究区的7.69%,包含着98.60%的含矿单元,可优选为后续找矿勘查工作的靶区。
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关键词
地质找矿因子
Landsat8-OLI影像
随机森林
支持向量机
雪峰弧形构造带
岳溪矿田
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Keywords
geological prospecting factor
Landsat8-OLI imagery
random forest
support vector machine
xuefengshan tectonic arc
Yuexi orefield
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分类号
P612
[天文地球—矿床学]
P628.1
[天文地球—地质学]
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