[发明专利]地球化学异常识别方法及终端设备

说明书

本申请提供了一种地球化学异常识别方法及终端设备，其中该方法包括：对原始地球化学数据进行处理得到数据分块；根据得到的数据分块，提取原始地球化学数据的元素特征以及原始地球化学数据中每个元素变量对应的空间特征；根据元素特征和原始地球化学数据中每个元素变量对应的空间特征，进行地球化学数据重建；根据重建得到的重建地球化学数据和原始地球化学数据，进行地球化学异常识别。本申请能提高地球化学异常识别的准确性和有效性。

技术领域

本发明涉及地球化学异常提取技术领域，特别涉及一种地球化学异常识别方法及终端设备。

背景技术

地球化学异常指的是矿致异常。在矿产勘察工作中，地球化学异常识别具有重要作用。由于成矿过程的复杂性，地球化学元素含量的分布模式具有奇异性、非线性、非平稳性等特点，并且元素含量在空间结构上也呈现出复杂的特征。目前地球化学异常识别方法的主要缺陷在于识别的准确性和有效性低。

发明内容

本申请实施例提供了一种地球化学异常识别方法及终端设备，可以解决地球化学异常识别的准确性和有效性低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种地球化学异常识别方法，包括：

对原始地球化学数据进行处理得到数据分块；

根据得到的数据分块，提取原始地球化学数据的元素特征以及原始地球化学数据中每个元素变量对应的空间特征；

根据元素特征和原始地球化学数据中每个元素变量对应的空间特征，进行地球化学数据重建；

根据重建得到的重建地球化学数据和原始地球化学数据，进行地球化学异常识别。

可选的，对原始地球化学数据进行处理得到数据分块，包括：

通过中心对数比变换对原始地球化学数据进行变换处理；

对变换处理后的原始地球化学数据进行网格化；其中，网格化后的原始地球化学数据为一M行N列的矩阵，且网格化后的原始地球化学数据包括L个元素变量对应的原始地球化学数据；

对网格化后的原始地球化学数据在空间上进行分割；其中，L个元素变量中每个元素变量对应的原始地球化学数据被分割成I个重叠的数据分块，每个数据分块为一m行n列的矩阵。

可选的，根据得到的数据分块，提取原始地球化学数据中每个元素变量对应的空间特征，包括：

将L个元素变量中每个元素变量的第i个数据分块按照行进行排列，得到行模式矩阵R⁽ⁱ⁾；其中，

通过公式对第l个元素变量的行模式矩阵进行稀疏编码；其中，表示行模式矩阵R⁽ⁱ⁾中对应第l个元素变量的子矩阵，l＝1,…,L，U_l表示第l个元素变量对应的字典，U_l包含N₁个列，表示U_l对于的稀疏系数矩阵；

将L个元素变量中每个元素变量的第i个数据分块按照列进行排列，得到列模式矩阵C⁽ⁱ⁾；其中，

通过公式对第l个元素变量的列模式矩阵进行稀疏编码；其中，表示列模式矩阵C⁽ⁱ⁾中对应第l个元素变量的子矩阵，l＝1,…,L，V_l表示第l个元素变量对应的字典，V_l包含N₂个列，表示V_l对于的稀疏系数矩阵；

通过公式计算第l个元素变量对应的空间特征；其中，S_l表示第l个元素变量对应的空间特征，l＝1,…,L。

可选的，根据得到的数据分块，提取原始地球化学数据的元素特征，包括：