随着各种高新信息技术在地质领域愈加广泛和深入地应用，地质信息处理技术已成为地质工作者必备的一项技能。本教材面向地质类专业高年级本科学生和研究生，是在学生系统学习了普通地质学、构造地质学、矿物岩石学、矿床学的基础之上，详细介绍各类地质信息的处理技术。通过本教材的学习，学生可以了解地质信息学科的内涵、外延、研究现状和发展趋势，培养统计分析、空间分析、非线性分析的信息处理思维，具体掌握地质、地球物理、地球化学、遥感等各类常见地质信息的处理方法和流程，接触和了解前沿的三维地质建模、地质大数据与人工智能技术，熟悉融合各类地质信息处理技术解决实际地质问题的工作框架，为毕业后开展各类地质工作和研究奠定良好的信息处理知识和技能基础。

第1章 绪论
1.1 地质信息的相关概念
1.2 地质信息处理的对象和任务
1.3 地质信息科学的兴起与发展
第2章 地质信息的统计分析
2.1 主成分分析
2.2 因子分析
2.3 聚类分析
2.3.1 聚类分析
2.3.2 相似性统计量
2.3.3 层次聚类方法
2.3.4 聚类分析在地质中的应用
2.4 趋势面分析
2.5 回归分析
2.5.1 回归分析概述
2.5.2 统计预测
2.5.3 简单线性回归分析
第3章 地质信息的空间分析
3.1 空间距离分析
3.1.1 邻近分析
3.1.2 缓冲区分析
3.1.3 距离分布分析
3.2 空间插值算法
3.2.1 反距离加权法
3.2.2 克里金插值
3.2.3 不规则三角网插值
3.3 空间相关性分析
3.3.1 Fry分析
3.3.2 证据权重法
第4章 地质信息的分形分析
4.1 分形的定义
4.2 分形维数计算方法
4.3 多重分形
4.4 R/S分析法
4.5 分形信息的地质解译
第5章 地球物理信息处理
5.1 岩矿石的地球物理信息特征
5.2 重力勘探信息处理：重力异常校正与异常图
5.3 磁异常信息处理：磁异常校正与异常图
5.4 磁异常的转换处理
5.5 大地电磁异常信息处理
第6章 地球化学信息处理
6.1 主元素地球化学信息处理
6.1.1 二元成分变异图解
6.1.2 三元系图解
6.2 微量元素地球化学信息处理
6.2.1 稀土元素地球化学图解
6.2.2 不相容元素图解
6.2.3 元素亏损-富集图
6.3 稳定同位素信息处理
6.4 区域化探异常信息提取
第7章 遥感信息处理
7.1 岩石矿物的遥感识别机理
7.1.1 内部化学机制
7.1.2 外在物理机制
7.2 常见岩石与构造的遥感解译标志
7.2.1 岩石的反射光谱特征
7.2.2 岩石与构造的解译标志
7.3 遥感信息的预处理、增强与分类
7.3.1 遥感图像的预处理
7.3.2 遥感图像的增强处理
7.3.3 遥感图像的分类
7.4 遥感信息的地质应用
7.4.1 区域地质调查中遥感信息处理的应用
7.4.2 矿产资源遥感信息处理的应用
第8章 地质信息的三维空间建模与可视化
8.1 地质信息建模前处理
8.1.1 点对象数据处理
8.1.2 线对象数据处理
8.1.3 面对象数据处理
8.1.4 多面对象数据处理
8.2 三维地质建模方法及应用实例
8.2.1 基于钻孔建模法
8.2.2 基于水平勘查工程建模法
8.2.3 基于勘探剖面建模法
8.2.4 多源数据融合建模法
第9章 地质大数据与人工智能技术
9.1 信息时代的地质科学大数据
9.2 地质大数据
9.3 人工智能与机器学习
9.3.1 人工智能与机器学习概述
9.3.2 机器学习算法
第10章 基于多源信息融合与人工智能算法的成矿潜力预测
10.1 定量成矿预测框架流程
10.2 多源勘查信息融合
10.2.1 地球化学异常信息提取
10.2.2 遥感蚀变异常信息提取
10.2.3 地质信息空间分析
10.3 机器学习模型训练与评价
10.3.1 机器学习成矿预测的条件设定
10.3.2 模型训练与评价
10.4 模型解释