电子工业出版社-网上书店

面向海量多源异构的地理大数据，如何快速从中获取信息形成知识是目前需要解决的关键问题。地质大数据属于时空大数据的一种，采用大数据技术直接在海量地质数据中挖掘知识，能突破采样随机性和样本空间狭小的传统数据分析方法的限制，可以推进数据驱动的地质智能服务，改变传统地质数据应用和精准服务能力不够的现状，促进地质科学的发展。本书以地理大数据为研究对象，通过人工智能算法从地理大数据中获取信息形成知识，并对地理大数据在不同的应用场景中的效果进行了介绍。

目    录
第1章  绪论	1
1.1  地质数据的发展历程	1
1.2  地质大数据概述	2
1.2.1  数据科学	2
1.2.2  大数据的相关概念	3
1.2.3  国内外地质大数据的发展	3
1.3  地质大数据技术的发展	7
参考文献	9
第2章  地质大数据存储管理与关联	10
2.1  地质大数据存储管理	10
2.1.1  非结构化数据的存储管理	10
2.1.2  矢量数据的存储管理	12
2.1.3  遥感数据的存储管理	14
2.1.4  实时数据的存储管理	16
2.2  地质大数据关联	18
2.2.1  地质大数据关联的分类	19
2.2.2  基于空间特征的关联	19
2.2.3  基于时间特征的关联	22
2.2.4  基于语义特征的关联	24
参考文献	29
第3章  多模态地质大数据智能挖掘与分析	31
3.1　地质空间实体与文本匹配	31
3.1.1　关联匹配问题的定义与形式化表达	32
3.1.2　地质空间实体与文本信息匹配模型架构	33
3.1.3　区域地质调查地图与区域地质调查报告匹配应用	36
3.2　基于新鲜面图像的岩性识别	38
3.2.1　岩性识别方法	39
3.2.2　岩性识别应用	41
3.3　地球化学异常探测辅助找矿	44
3.3.1　基于化探元素数据的深度学习铜矿预测	46
3.3.2　基于多源数据的深度学习预测	57
3.4　融合多源数据的致矿异常智能识别	65
3.4.1　基于深度自编码网络弱监督学习的致矿异常智能识别	66
3.4.2　致矿异常智能识别应用	68
参考文献	73
第4章  地质大数据智能推理	75
4.1  中文地质报告分词	75
4.1.1  地质语料库的自动生成	76
4.1.2  基于BERT-BiLSTM-CRF的分词方法	79
4.1.3  地质报告分词的应用	81
4.2  地质剖面图重建	84
4.2.1  地质剖面图对象化表征模型	84
4.2.2  融合多源数据的弱监督地质剖面图构建方法	86
4.2.3  地质剖面图构建方法	87
4.2.4  面向图件的地质剖面图重建应用	89
4.3  地质实体识别	93
4.3.1  语料标注	94
4.3.2  基于BiLSTM-CRF的地质实体识别模型	95
4.3.3  地质实体识别的应用	96
4.4  句子级地质实体关系抽取	98
4.4.1  关系标注	100
4.4.2  基于模式匹配的关系抽取	100
4.4.3  基于BERT的句子级地质实体关系三元组抽取	101
4.4.4  句子级地质实体关系抽取实验	104
4.5  文档级地质实体关系抽取	105
4.5.1  模型介绍	105
4.5.2  基于文档特征和GCN-MIL的地质实体关系抽取应用	107
4.6  地质对象知识库	108
4.6.1  体系结构	108
4.6.2  地质知识图谱的构建	110
参考文献	113
第5章  地质大数据可视化	115
5.1　地质大数据可视化分类	115
5.1.1　科学可视化	115
5.1.2　信息可视化	116
5.1.3　可视分析学	116
5.2　地质大数据可视化流程	117
5.2.1　数据获取	118
5.2.2　数据处理	118
5.2.3　可视化模式	119
5.2.4　可视化应用	119
5.3　三维地质模型可视化	120
5.3.1　M3D	120
5.3.2　三维地质模型Web端快速可视化策略	125
5.3.3　基于WebGL的三维地质模型可视化	132
5.3.4　基于UE的三维地质模型可视化	133
参考文献	136
第6章  地质大数据云平台	138
6.1　地质大数据基础设施即服务	139
6.1.1　虚拟化资源服务	139
6.1.2　弹性IP服务	140
6.1.3　负载均衡服务	141
6.2　地质大数据存储与分布式分析	142
6.2.1　地质大数据的组成与特征	142
6.2.2　地质大数据存储管理	142
6.2.3　地质大数据分布式分析	147
6.3　地质信息服务资源管理框架	151
6.3.1　地质信息服务资源管理框架概述	151
6.3.2　地质信息服务资源集成管理	152
6.3.3　地质信息服务资源自适应聚合	159
6.3.4　地质信息共享服务多级负载均衡	161
6.4　地质大数据在线化应用中心	163
6.4.1　软件应用服务	163
6.4.2　专家知识服务	167
6.4.3　智能计算支撑服务	171
参考文献	175
第7章  地质大数据应用服务体系	176
7.1  三维地质建模	176
7.1.1  地质大数据支撑的三维地质建模技术流程	176
7.1.2  基于BERT的三维地质建模约束信息抽取	179
7.1.3  基于规则库的自动三维地质建模	182
7.1.4  地质特征驱动的三维地质建模	186
7.2  服务城市规划建设	188
7.2.1  工程建设项目选址	188
7.2.2  地下空间开发利用适宜性评价	190
7.2.3  重大工程安全监测	190
7.2.4  地下空间安全防治	191
7.3  服务矿产资源管理	192
7.4  服务地质灾害防治	193
7.5  服务生态环境保护	195
7.6  服务海洋开发保护	196
参考文献	197
第8章  地质大数据展望	199
8.1  地质数据科学	199
8.1.1  地质数据科学的主要特征	199
8.1.2  地质数据科学的理论方法	200
8.1.3  地质数据科学的技术体系	201
8.2  地学大语言模型	202
8.3  地学数字孪生	205
8.3.1  数字孪生概述	205
8.3.2  地学数字孪生的主要特征	206
8.3.3  地学数字孪生的核心能力	206
参考文献	208

序  言
地质大数据是地质科学研究中数据密集型特征的体现，包含了大量的非结构化和结构化数据。随着信息技术的发展，地质工作已经迈入大数据时代，地质数据的获取、存储、处理和分析能力得到了显著提升。地质大数据已成为推动地质学研究进步的重要力量。地质大数据的科学开发与利用将开辟一个新的认知空间，地质大数据为地质工作的发展和变革带来了新技术、新模式与新动力，支撑引领地质工作的数字化、网络化和智能化，有助于揭示地质现象的本质规律，提高地质工作的效率和准确性。在此背景下，编者编写了本书，本书内容集理论探讨、方法介绍与应用实践于一体。
本书由多位在地质大数据领域具有深厚造诣的专家学者共同编写，他们不仅拥有扎实的地质学基础知识，还紧跟时代步伐，深入研究了大数据技术和人工智能技术在地质学中的应用。全书内容涵盖了地质大数据的基本概念、理论基础、关键技术、应用领域及未来发展趋势等多个方面，为读者提供了一套全面且系统的知识体系。在理论探讨方面，本书深入剖析了地质大数据的内涵与特征，阐述了其在地质学研究中的重要地位和作用。同时，编者还结合最新的科研成果，对地质大数据的理论体系进行了构建和完善，为后续的深入研究奠定了坚实的基础。在技术方法方面，本书详细介绍了地质大数据的存储管理与关联、智能挖掘与分析、智能推理、可视化等一系列关键技术。这些技术涵盖了管理、处理、分析和应用的各个环节，既注重传统地质信息技术的更新与升级，又强调大数据和人工智能等新兴技术的引入与应用。通过对这些方法的介绍，读者可以更加清晰地了解如何在实践中有效地进行地质大数据的分析挖掘，进一步支撑数据密集型地质科学研究和工程应用。在应用实践方面，本书设计了由基础设施即服务、地质大数据存储与分布式分析、多源地质信息服务资源管理框架、地质大数据在线化应用中心四部分组成的地质大数据云平台，选取了多个具有代表性的地质大数据应用案例，如支撑三维地质建模、服务城市规划建设、服务矿产资源管理、服务地质灾害防治、服务生态环境保护、服务海洋开发保护。这些案例不仅展示了地质大数据在实际工作中的巨大潜力，还为读者提供了宝贵的经验和启示。此外，本书还对未来地质大数据的发展趋势进行了展望，提出了一系列具有前瞻性的观点和建议，如地质数据科学、地学大语言模型和地学数字孪生。这些展望不仅有助于读者把握地质大数据研究的最新动态，还为其未来的科研工作提供了有益的指导。
本书是一部具有很高学术价值和实用价值的著作。它不仅为地质科学界提供了一部全面且系统的地质大数据研究教材，还为广大地质工作者提供了一本不可或缺的参考工具书。我推荐此书给所有对地质大数据感兴趣的研究人员、学生及相关行业的专业人士阅读和使用。相信通过本书的学习和借鉴，读者一定能够在地质大数据的研究和应用领域取得更加丰硕的成果。
王家耀 
中国工程院院士
2025年6月  
 
 前  言
地质大数据是服务国家能源资源安全、重大基础设施建设与国民经济可持续发展的重要战略性数据资源。科学而系统地认知复杂多维动态地学过程，能够更直观地理解地球深部过程与动力学、地球环境演化、重大灾害形成等机理，有助于深化对地质大数据与地球系统知识的发现和研究。立足当前地质信息化建设成果，充分利用海量多源异构地质大数据，实现地质大数据的获取、存储、处理和分析等，成为当前服务新时期国家能源资源安全保障、生态文明建设、自然资源精细化管理、地球生命共同体构建等的必然趋势。
面向海量多源异构的地质大数据，如何快速从中获取信息、形成知识是目前需要解决的关键问题。地质大数据属于时空大数据的一种，采用大数据技术直接在海量地质数据中挖掘知识，能突破采样随机性和样本空间狭小的传统数据分析方法的限制，可以推进数据驱动的地质智能服务，改变传统地质数据应用和精准服务能力不足的现状，促进地质科学的发展。在此背景下，编者编写了本书，本书以地质大数据为研究对象，通过人工智能算法从地质大数据中获取信息、形成知识，并对地质大数据在不同应用场景中的效果进行了介绍。
本书共8章，集理论探讨、方法介绍与应用实践于一体。第1章系统性地描述了地质大数据的背景；第2章介绍了地质大数据存储管理与关联；第3章介绍了多模态地质大数据智能挖掘与分析；第4章介绍了地质大数据智能推理；第5章介绍了地质大数据可视化；第6章介绍了地质大数据云平台；第7章介绍了地质大数据应用服务体系；第8章对地质大数据进行了展望。
本书获国家自然科学基金（41671400、41871311、42301492）、国家重点研发计划项目（2022YFB3904200）、自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金（KF-2023-08-18）和地质探测与评估教育部重点实验室主任基金（GLAB2024ZR08）的联合资助。
由于编者学识有限，书中难免存在不足之处，欢迎读者批评指正。


吴  亮  
2025年7月

本书配套资源下载

对不起，暂无音视频资源！

地质大数据理论、方法与应用