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申请/专利权人：河南省地质研究院

摘要：本发明公开了一种基于MAGE模型的智能地质填图方法，利用MAGE模型建立对特殊地区地质的智能填充，并对智能地质填图结果进行评价。选择三门峡市范围内5km2地层出露相对较好，岩性、构造较为简单，且已开展过1：50000区调工作，地质、物探、化探、遥感等资料较为齐全的区域作为研究区，利用基于MAGE深度学习模型开展岩性识别，岩性单元填图的相关分类研究及提取。基于深度学习的地质填图对象智能分类与识别后的遥感成果图按照一定的地质规则，以产状，“V字型”法则和地质点间距等条件，自动成图，后经过作业人员野外补充调绘和人工干预，完成最终成果地质图。

主权项：1.一种基于MAGE模型的智能地质填图方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、收集研究区已有的基础地质数据，并对收集的基础地质数据进行数据预处理，以解决各类勘查资料的基础地质数据量级不一致性问题；基础地质数据包括不同比例尺的地质图、构造图、剖面图、地球物理数据和地球化学数据，收集的基础地质数据进行数据预处理包括对图像、文本文件、Excel数据资料的规则化、归一化；步骤S2、以步骤S1中的基础地质数据形成的先验知识为基础，开展卫星影像和无人机遥感影像的样本库建设；针对区域地质调查范围，研究岩性光谱特征及规律，采集地质体的特征图斑，建立地质解译标志，形成地质解译样本库；步骤S3、将已有的步骤S2中的地质解译样本库的资料作为样本，利用深度学习算法训练模型，对卫星影像和无人机遥感影像开展研究区的地质填图信息分类；针对局部分类效果欠佳的情况，将整合多源遥感、地震、物探、航磁的数据，建立地质要素分类的基础数据集，利用MAGE深度学习算法开展岩性识别，岩性单元填图的相关分类研究及提取；步骤S4、利用准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC曲线的深度学习分类精度评定方法对步骤S3的利用深度学习算法训练模型对卫星影像和无人机遥感影像开展研究区的地质填图信息分类的拟合结果进行评估，得到分类模型；步骤S5、对基于先验知识对步骤S4的分类模型的解译分类成果及可疑图斑进行判断，确保分类结果的准确性，将分类结果通过填图系统进行展示；步骤S6、基于深度学习的地质填图对象智能分类与识别后的遥感成果图按照地质规则，以产状、“V字型”法则和地质点间距条件，自动成图，后经过作业人员野外补充调绘和人工干预，完成最终成果地质图。

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