本发明涉及成矿预测，更具体的说是涉及一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法及系统。
背景技术：
1、矿产资源作为人类社会生存和发展重要的物质基础，其开发利用状况与经济发展水平密切相关，其中尤其关键的是与国家安全有紧密联系的战略性矿产资源。目前我国经济发展方式将由高速增长向高质量发展转变，对矿产资源仍将保持相当大的需求，因此矿产资源的勘查与开发刻不容缓。然而，经过几十年大规模的地质调查及找矿勘查工作，地表大部分易发现矿床已被发现、开发并利用，因此，如何更高效地探寻隐伏矿便成为我国当前找矿工作的热点和难点。
2、现有技术中实现智能成矿预测的方法在实际应用中可能存在一些缺陷，例如：
3、(1)多元三维信息融合需要大量的数据进行输入，如果数据质量不高，可能会导致模型训练和预测结果的不准确性；(2)不同类型的数据需要进行有效的融合和整合，以确保各种数据信息之间的匹配性和一致性，如果数据集成不当，可能会影响预测结果的准确性；(3)在多元三维信息融合的过程中，需要选取合适的特征和指标进行分析和处理，特征选择不当可能会导致模型过拟合或欠拟合；(4)复杂的多元信息融合模型通常具有较强的预测能力，但可能会牺牲部分模型的解释性，难以清晰解释模型是如何做出预测的；
4、(5)多元三维信息融合的方法往往包含多个环节和处理步骤，整个过程较为复杂，需要考虑到数据预处理、特征工程、模型选择和评估等多个方面，增加了实施的难度。
5、因此，提出一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法及系统，来解决现有技术存在的困难，是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供了一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法及系统，能够更全面地了解矿产地的地质特征和成矿规律，有助于提高成矿预测的准确性和综合分析能力。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法，包括以下步骤：
4、s1、数据获取步骤：通过无人机航空遥感、卫星遥感、地面地质调查、地球物理、地球化学、钻探的多种方式获取矿产地的多元三维信息数据，并对多元三维信息数据进行预处理；
5、s2、数据处理步骤：通过数据融合算法将预处理后的多元三维信息数据融合处理，并将融合后的多元三维信息数据分为训练集和测试集；
6、s3、模型建立步骤：基于机器学习算法建立成矿预测模型，并将s2中的训练集和测试集输入至成矿预测模型来实现模型的训练与测试；
7、s4、成矿预测步骤：将待预测区域数据输入至成矿预测模型实现智能成矿预测。
8、上述的方法，可选的，s1中多元三维信息数据包括遥感类因子、地质类因子、地球化学类因子和地球物理类因子；遥感类因子包括各种蚀变信息，地质类因子包括地层、构造、岩浆岩、矿体、钻探信息，地球化学类因子包括水系沉积物化探数据、土壤次生晕、岩石化探数据、有机烃类气体数据，地球物理类因子包括高精度磁法物探数据、电磁测深数据、激电数据、重力勘探数据、地震勘探数据、放射性数据和测井数据。
9、上述的方法，可选的，s1中对多元三维信息数据进行预处理包括去噪、校正、配准、融合的处理，使不同数据来源的信息统一，为后续数据融合做准备。
10、上述的方法，可选的，s3中建立成矿预测模型具体包括：
11、在获取多元三维信息后，针对待预测区的矿床类型，对成矿模式、勘查模型、相关的专家知识、经验模型进行综合分析研究，总结确定成矿定位规律，并进行量化整合，建立针对特定矿床类型的成矿预测模型。
12、上述的方法，可选的，s3中模型建立采用机器学习中的随机森林、支持向量机、梯度提升决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归的五种算法进行建模，通过训练集样本对模型进行训练，使用随机搜索、网格搜索的方法对成矿预测模型的超参数进行调优。
13、上述的方法，可选的，s3中对成矿预测模型的测试具体包括：
14、将测试集样本输入至成矿预测模型对模型性能进行定量评价，评价的指标包括：准确率、精确率、召回率、f1值、auc值。
15、一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿系统，应用上述任一项的一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法，包括依次连接的数据获取模块、数据处理模块、模型建立模块、成矿预测模块；其中，
16、数据获取模块，用于通过无人机航空遥感、卫星遥感、地面地质调查、地球物理、地球化学、钻探的多种方式获取矿产地的多元三维信息数据，并对多元三维信息数据进行预处理；
17、数据处理模块，用于通过数据融合算法将预处理后的多元三维信息数据融合处理，并将融合后的多元三维信息数据分为训练集和测试集；
18、模型建立模块，用于基于机器学习算法建立成矿预测模型，并将训练集和测试集输入至成矿预测模型来实现模型的训练与测试；
19、成矿预测模块，用于将待预测区域数据输入至成矿预测模型实现智能成矿预测。
20、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法及系统，具有以下有益效果：
21、(1)本发明结合多种异质数据，包括地质、地球物理、遥感等数据，能够更全面地了解矿产地的地质特征和成矿规律，有助于提高成矿预测的准确性和综合分析能力；通过机器学习、深度学习等智能算法对多元三维信息进行分析，能够发现数据之间的复杂关联和规律，提高成矿预测的准确性和预测能力。
22、(2)结合实时数据采集和处理技术，可以实现对矿产地的实时监测和预警，及时发现地质异常和潜在风险，有助于提高矿产地的安全性和生产效率；基于多元三维信息融合的智能系统提供全面的数据分析和可视化展示，为决策者提供科学依据和决策支持，帮助他们制定更合理的矿产开发和管理策略。
1.一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法，其特征在于，s1中对多元三维信息数据进行预处理包括去噪、校正、配准、融合的处理，使不同数据来源的信息统一，为后续数据融合做准备。
4.根据权利要求1所述的一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法，其特征在于，s3中建立成矿预测模型具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法，其特征在于，s3中模型建立采用机器学习中的随机森林、支持向量机、梯度提升决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归的五种算法进行建模，通过训练集样本对模型进行训练，使用随机搜索、网格搜索的方法对成矿预测模型的超参数进行调优。
6.根据权利要求1所述的一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法，其特征在于，s3中对成矿预测模型的测试具体包括：
7.一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿系统，其特征在于，应用权利要求1-6任一项所述的一种基于多元三维信息融合与智能成矿预测技术的找矿方法，包括依次连接的数据获取模块、数据处理模块、模型建立模块、成矿预测模块；其中，
