一种融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法

本发明涉及信息技术与地质矿产资源勘探技术领域。提供了一种融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，包括步骤：获取样本数据，构建成矿预测数据集；对预测数据集进行预处理，划分为训练集和测试集，并通过合成少数过采样对训练集进行数据增强，得到增强训练集；构建初始成矿预测模型，通过增强训练集对初始成矿预测模型进行训练，得到成矿预测模型，并对成矿预测模型的参数进行优化处理，得到成矿优化预测模型；对成矿优化预测模型进行可解释性处理；对矿产资源靶区进行成矿潜力预测，结合可视觉解释图像对成矿潜力预测结果进行评估。解决了传统的矿产资源勘探方法，不仅耗时耗力，而且难以准确预测矿产资源的分布和潜力的问题。