一种基于深度学习的地球化学数据重构方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的地球化学数据重构方法及系统，属于地质数据处理的技术领域，包括获取目标区域的空间数据集，对所述目标区域的空间数据集预处理，其中，所述空间数据集包括地球化学数据，以及数字高程模型数据、断层数据、岩性数据中的至少一种；基于预处理后的所述目标区域的空间数据集对深度学习模型进行训练，得到地球化学数据重构模型；利用所述地球化学数据重构模型，对所述目标区域的地球化学数据进行重构，实现了对目标区域缺失的地球化学数据的精确填充和准确重构。