空间评价预测建模工具SDM及其在矿产资源潜力评价中的应用研究

作者：屈红刚; 李景朝; 李裕伟; 文辉

来源：矿床地质, 2010, S1: 756-757.

DOI：10.16111/j.0258-7106.2010.s1.376

• SDM
• 工具集
• 矿产资源潜力评价
• 评价预测
• 图层
• 证据权法
• 地球化学数据
• 训练点
• 卡林型金矿
• 浸染型矿床

<正>SDM(Spatial Data Modeller)是一个集成了ArcGIS和多个空间评价预测模型的工具集。其实现的模型包括:①数据驱动模型:证据权、罗吉斯蒂回归、径向基函数连接神经网络和概率神经网络;②知识驱动模型:模糊逻辑、专家证据权;③分类工具:模糊聚类网络等;④常用工具:添加断层方向等。这些模型可使用数值型数据(如砷的地球化学数据)和类型数据(如岩性分类数据)。

• 单位
  四川省地质调查院; 中国地质调查局发展研究中心; 国土资源部