摘要
本发明公开了一种融合蕨类植物示矿的多源遥感稀土矿找矿方法及系统,属于矿产资源勘查技术领域,通过多源遥感数据获取风化壳型稀土矿成矿因素遥感特征,初步圈定潜力区,部署搭载VNIR相机的无人机获取高分辨率影像,以纹理、形态和光谱指数综合提取蕨类植物分布信息,并将蕨类覆盖度结果下采样至与其他特征一致的分辨率,形成蕨类覆盖度图层。构建融合蕨类覆盖度图层与成矿因素特征的多源遥感矩阵,通过样本训练和全域推理,预测稀土矿化概率并优化潜力区选择。本发明通过生物指示因子(蕨类植物)与传统岩石‑矿物‑构造‑地貌示矿因子的耦合,显著提高对风化壳稀土矿的定位精度与勘查效率。
技术关键词
稀土矿
找矿方法
示踪元素
多源遥感数据
深度学习模型
多源特征
因子
影像
矿产资源勘查技术
无人机
机器学习分类器
带信息
矩阵
近红外相机
地面控制点
深度学习网络
可视化单元
形态学特征
数据处理单元