【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地质勘查，尤其涉及一种基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法和系统。
技术介绍
1、在矿产资源勘查中，构造应力场的研究是揭示成矿规律的重要内容。传统的矿区反演方法往往依赖于单一数据源或定性分析，难以实现对复杂构造应力场的精确反演与矿体富集部位的定量预测。
2、在具有复杂的构造背景和蚀变带特性的区域，亟需一种融合多源数据、具备高精度的成矿预测方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法和系统，用于提高成矿区预测精度。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，包括：获取待预测区域的影像数据以及样本数据，所述影像数据包括高空间分辨率影像和高光谱影像，所述样本数据为所述待预测区域中的样本区的岩石样本对应的数据；
4、基于所述样本数据构建第一反演模型，并基于所述第一反演模型以及所述高光谱影像对所述待预测区域进行反演，得到所述待预测区域的目标地质特征因子的光谱指数；所述目标地质特征因子包括结晶度、蚀变组分浓度和风化程度；
5、将从所述高空间分辨率影像提取得到的裂缝特征和所述目标地质特征因子的光谱指数进行数据融合，得到特征矩阵；
6、将所述特征矩阵输入到第二反演模型中，确定所述待预测区域的目标成矿区；所述第二反演模型为基于图卷积神经网络预先构建的构造应力场反演模型。
7
8、基于所述样本数据构建第一反演模型，包括：
9、基于所述光谱反射率数据，构建光谱库；
10、基于所述x射线数据，计算所述目标地质特征因子的指数；
11、从所述光谱库中提取出与所述目标地质特征因子的指数相关性大于或者等于预设数值的目标波段，并基于所述目标波段构建所述目标地质特征因子的光谱指数；
12、基于所述目标地质特征因子的光谱指数，确定所述第一反演模型。
13、可选地，所述x射线数据至少包括基于x射线衍射仪器得到的x射线衍射数据；
14、所述基于所述x射线数据，计算所述目标地质特征因子的指数，包括：
15、基于所述x射线衍射数据，确定x射线衍射图谱；
16、基于所述x射线衍射图谱，采用公式：
17、；
18、计算得到所述结晶度的指数；其中，为所述结晶度的指数；为特定衍射峰下的面积；为总衍射信号面积；为背景信号；1为起始角度；2为终止角度；为入射角度；为衍射角度；为积分下限；为积分上限。
19、可选地，所述x射线数据还包括基于x射线荧光仪器得到的x射线荧光数据；
20、所述基于所述x射线数据，计算所述目标地质特征因子的指数，包括：
21、基于所述x射线荧光数据，计算所述蚀变组分浓度的指数和所述风化程度的指数。
22、可选地，所述基于所述x射线荧光数据，确定所述蚀变组分浓度的指数，包括：
23、分析得到所述岩石样本中蚀变组分的目标元素；所述蚀变组分至少包括绿泥石、白云母和黄铁矿中的一种或者多种；所述目标元素包括fe、mg、al和k中的一种或者多种；
24、从所述x射线荧光数据中提取得到所述目标元素的浓度；
25、采用公式：
26、；
27、计算得到所述蚀变组分浓度的指数；其中，为所述蚀变组分浓度的指数，为所述目标元素的浓度；为所述目标元素的背景浓度。
28、可选地，基于所述x射线荧光数据，确定所述风化程度的指数，包括：
29、从所述x射线荧光数据提取出目标氧化物的含量；所述目标氧化物包括易风化氧化物和稳定氧化物；
30、将所述易风化氧化物的含量与所述稳定氧化物的含量的比值确定为所述风化程度的指数。
31、可选地，所述将所述特征矩阵输入到第二反演模型中，确定所述待预测区域的目标成矿区，包括：
32、将所述特征矩阵输入到第二反演模型中，得到所述待预测区域的构造应力场分布；
33、基于所述构造应力场分布和预设的填图基准，利用gis工具生成矿化潜力填图单元；所述矿化潜力填图单元包括高潜力区、中潜力区和低潜力区；
34、将所述高潜力区确定为所述目标成矿区。
35、可选地，所述裂缝特征的提取过程，包括：
36、采用预设的可变形卷积和预设的方向滤波器对所述高空间分辨率影像进行处理，得到裂缝特征图；
37、从所述裂缝特征图当中提取出所述裂缝特征；所述裂缝特征包括裂缝密度、裂缝方向和裂缝长度。
38、与现有技术相比，本专利技术提供的一种基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，获取待预测区域的影像数据以及样本数据，利用样本数据构建反演模型，对待预测区域进行反演得到结晶度、蚀变组分浓度和风化程度各自对应的目标指数，解决了现有技术中只利用影像数据这一单一数据源所造成的数据可靠性低的问题，然后将从所述高空间分辨率影像提取得到的裂缝特征和所述目标地质特征因子的光谱指数进行数据融合，得到特征矩阵，最后将所述特征矩阵输入到基于图卷积神经网络的构造应力场反演模型中，确定所述待预测区域的目标成矿区，如此使得构造应力场反演模型的输出结果更加准确，也即提高了待预测区域的成矿区预测精度。
39、第二方面，本专利技术还提供一种基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿系统，包括：数据采集模块和数据处理器；所述数据采集模块与所述数据处理器通信连接；
40、所述数据采集模块包括无人机；所述无人机上配置有高清摄像头和高光谱相机；所述高清摄像头用于采集待预测区域的高空间分辨率影像，所述高光谱相机用于采集所述待预测区域的高光谱影像；
41、所述数据处理器用于获取待预测区域的影像数据以及样本数据，所述影像数据包括高光谱影像和高空间分辨率影像，所述样本数据为所述待预测区域中的样本区的岩石样本对应的数据；
42、基于所述样本数据构建第一反演模型，并基于所述第一反演模型以及所述高光谱影像对所述待预测区域进行反演，得到所述待预测区域的目标地质特征因子的光谱指数；所述目标地质特征因子包括结晶度、蚀变组分浓度和风化程度；
43、将从所述高空间分辨率影像提取得到的裂缝特征和所述目标地质特征因子的光谱指数进行数据融合，得到特征矩阵；
44、将所述特征矩阵输入到第二反演模型中，确定所述待预测区域的目标成矿区；所述第二反演模型为基于图卷积神经网络预先构建的构造应力场反演模型。
45、可选地，所述数据采集模块还包括短波红外光谱仪、x射线衍射仪器和x射线荧光仪器；
46、所述短波红外光谱仪用于分析得到样本区中的岩石样本的光谱反射率数据；
47、所述x射线衍射仪器用于采集得到所述岩石样本的x射线本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，所述样本数据包括基于短波红外光谱仪得到的光谱反射率数据和X射线数据；
3.根据权利要求2所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，所述X射线数据至少包括基于X射线衍射仪器得到的X射线衍射数据；
4.根据权利要求3所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，所述X射线数据还包括基于X射线荧光仪器得到的X射线荧光数据；
5.根据权利要求4所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，所述基于所述X射线荧光数据，确定所述蚀变组分浓度的指数，包括：
6.根据权利要求5所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，基于所述X射线荧光数据，确定所述风化程度的指数，包括：
7.根据权利要求1所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，所述裂缝特征的提取过程，包括：
8.根据权利要求1所述的基于岩石碎裂程
9.一种基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿系统，其特征在于，所述数据采集模块还包括短波红外光谱仪、X射线衍射仪器和X射线荧光仪器；
...【技术特征摘要】
1.一种基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，所述样本数据包括基于短波红外光谱仪得到的光谱反射率数据和x射线数据；
3.根据权利要求2所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，所述x射线数据至少包括基于x射线衍射仪器得到的x射线衍射数据；
4.根据权利要求3所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，所述x射线数据还包括基于x射线荧光仪器得到的x射线荧光数据；
5.根据权利要求4所述的基于岩石碎裂程度表征构造应力的找矿方法，其特征在于，所述基于所述x射线荧光数据，确定所述蚀变组分浓度的指数，包括...
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