基于孤立子拟合的地球化学异常图斑矿化潜力评价方法与流程

本发明涉及地球化学勘查数据定量解释，具体的讲，是涉及一种基于孤立子拟合的地球化学异常图斑矿化潜力评价方法。

背景技术：

1、地球化学勘查需要从大范围、多元素数据中分离矿致异常。常用做法是人工圈定异常晕，再结合变异系数、浓集度或规模分带等指标排序。实际处理中的误差并不只来自浓度波动，图斑边界、地质背景和栅格边缘也会改变评价结果。

2、人工圈定依赖解释者经验，同一幅异常图由不同人员处理时，边界和面积可能不一致。只比较元素浓度高低也会遗漏空间形态：中心集聚、径向衰减和长轴方向不同的图斑，即使均值接近，所对应的地质过程也未必相同。

3、背景起伏、沿水系的机械搬运富集、构造破碎带响应和热液蚀变富集可能得到相近的变异系数。若评分只使用一个全局统计量，这些成因不同的图斑会被排入同一优先级，假阳性随之进入后续查证。

4、深度学习模型通常以瓦片方式训练和推理。落在图像边缘或拼接边缘的图斑可能只有半侧径向剖面；把这类截断图斑与完整图斑直接比较，拟合分数会产生方向性偏差。

5、另一个容易忽略的环节是浓度单位。克拉克值以ppm、ppb或质量分数给出，而网络输入常已归一化；若未先恢复到同一单位，克拉克阈值与像元值没有可比性。

6、异常晕常呈现中心较高、向外衰减的局部化形态。sech2函数具有同类单峰衰减特征，可作为重复计算的形态模板；现有方法较少把这种形态相似度、元素丰度阈值和边框完整性放入同一评分流程。各图斑的原始拟合分数虽可直接比较，跨批次使用时仍需写明归一化范围，避免把区间缩放值误当作经样本标定的发生概率。

技术实现思路

1、针对现有技术中克拉克阈值与网络数据的单位域不一致，截断图斑仍参与径向拟合，原始拟合分数缺少批次口径等技术问题，本发明提供一种基于孤立子拟合的地球化学异常图斑矿化潜力评价方法，在统一浓度单位后完成克拉克三支判别，使用四边距离排除截断图斑，再以sech2模板计算径向形态分数，并在同一评价批次内生成[0,1]相对矿化潜力图，用于找矿靶区定量优先级评价。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、一种基于孤立子拟合的地球化学异常图斑矿化潜力评价方法，包括以下步骤：

4、s10、获取地球化学网格化数据的精选异常残差图，对所述精选异常残差图进行高斯差分增强并归一化至预设区间，得到精选异常图；

5、s20、对所述精选异常图执行高分位亮核图斑检测，通过形态学处理与连通域过滤提取候选图斑，输出整数标号图；

6、s30、基于地壳丰度克拉克值对所述整数标号图执行三支快速判别滤波，剔除低于地壳背景丰度水平的背景噪声图斑，输出克拉克感知标号图；

7、s40、对所述克拉克感知标号图中的每个图斑执行图像边框效应检测，将图斑包围盒边缘与图像边界距离小于预设边框裕量的图斑从矿化潜力评价中排除，得到有效图斑集合；

8、s50、对所述有效图斑集合中的每个图斑执行孤立子径向拟合，提取图斑质心并计算径向距离与能量值，利用多尺度孤立子模型进行网格搜索拟合，获取每个图斑的最大拟合优度作为孤立子形态匹配分数q；

9、s60、对有效图斑中拟合状态为ok的孤立子形态匹配分数执行跨图斑全局归一化，将原始q值转化为批内相对矿化潜力评分，其中被克拉克判别、边框效应检测或能量有效性检查排除的图斑像元赋值为零，测区外像元保留为无数据；

10、s70、将相对矿化潜力评分以预设数据格式保存为矿化潜力评分图，并输出带图斑记录数组的可视化文件，供同批次靶区排序。

11、具体地，所述步骤s10中获取地球化学网格化数据的精选异常残差图的过程包括：

12、将地球化学网格化数据输入两阶段渐进式自编码器，所述两阶段渐进式自编码器包括第一阶段弱预训练网络与第二阶段精细化网络；

13、第一阶段弱预训练网络采用charbonnier损失函数学习地球化学背景规律；第二阶段精细化网络采用包含孤立子约束与自适应权重图的多项损失函数对矿致异常区域进行精细化重建；

14、依据第二阶段精细化网络的输出语义确定残差方向：当输出为背景重建结果时，以原始输入数据减去该输出；当输出为异常增强结果时，以该输出减去原始输入数据；将所得正向异常残差作为精选异常残差图。

15、具体地，所述步骤s20中对所述精选异常图执行高分位亮核图斑检测的过程包括：

16、仅统计有限且位于有效测区内的像元，以预设高比例分位数作为阈值，将不低于所述阈值的像元记为亮核像元；

17、使用同一个四连通结构元素对亮核二值图执行一次形态学开运算和一次形态学闭运算；每次运算后将无效测区像元复位为零；

18、采用四连通规则提取处理后图像中的连通域，滤除面积小于预设像素阈值的连通域，对其余连通域重新分配连续整数标号，生成整数标号图；有效测区内没有有限像元时，所述整数标号图为全零图。

19、具体地，所述步骤s30中基于地壳丰度克拉克值对所述整数标号图执行三支快速判别滤波的过程包括：

20、获取目标元素对应的标准地壳丰度数据；将原始地球化学浓度场反归一化至与克拉克值相同的浓度单位，只以图斑内的有限浓度值参与判别，并以克拉克值与预设因子的乘积作为判别阈值；

21、对所述整数标号图中的每个图斑执行第一支判别：若图斑内不存在低于所述判别阈值的像元，则保留该图斑并跳过均值计算；

22、若图斑内全部像元均低于所述判别阈值，则执行第二支判别并删除该图斑；

23、若图斑内只有部分有限浓度值低于所述判别阈值，则执行第三支判别，计算该图斑全部有限浓度值的均值；均值低于判别阈值时删除图斑，均值不低于判别阈值时保留图斑；图斑内没有有限浓度值时删除图斑并记录无数据状态；

24、将删除图斑的标号归零，生成克拉克感知标号图。

25、具体地，所述步骤s40中，对所述克拉克感知标号图中的每个图斑执行图像边框效应检测的过程包括：

26、遍历克拉克感知标号图中的每个图斑，计算图斑包围盒在竖直方向与水平方向的边缘坐标；

27、判断上述边缘坐标与图像对应边界之间的距离是否小于边框裕量；若任意边缘距离小于边框裕量，则判定该图斑为边框截断图斑；

28、将所述边框截断图斑从克拉克感知标号图中排除，得到有效图斑集合；被排除图斑不送入步骤s50，其缺失方向上的径向样本也不参与r2计算。

29、具体地，所述步骤s50中对所述有效图斑集合中的每个图斑执行孤立子径向拟合的过程包括：

30、提取当前图斑的质心坐标，计算图斑内每个像元到质心的径向距离；剔除非有限能量值后，将其余能量值归一化至预设区间，有限能量值少于3个或极差不大于预设容差ε时，将该图斑的孤立子形态匹配分数q置零；

31、构建基于kdv非线性偏微分方程孤子解的尺度参数集合；对归一化能量值令振幅a0=1，孤立子径向模板表示为：pred(r;l) = sech2(r/l) = 1 / cosh2(r/l)，其中，l为尺度参数，r为径向距离；

32、对所述尺度参数集合中的每个l计算预测值，并将预测值序列归一化；

33、计算归一化预测值与归一化能量值的拟合优度r2 = 1 - ssr/max(sst, ε)，其中，ssr为残差平方和，sst为总平方和，ε为防止分母为零的正数；

34、将各尺度参数对应r2的最大值与零比较，取二者中的较大值作为该图斑的孤立子形态匹配分数q。

35、具体地，所述步骤s60中执行跨图斑全局归一化的过程包括：

36、收集有效图斑中拟合状态为ok的孤立子形态匹配分数q，计算最大值qmax与最小值qmin；

37、当qmax-qmin大于容差ε时，按score = (q-qmin) / (qmax-qmin)计算图斑的批内相对矿化潜力评分；

38、当可评分图斑数为零时，将有效测区赋值为零并保留测区外无数据；当可评分图斑数为一，或qmax-qmin不大于ε时，将可评分图斑的相对矿化潜力评分赋值为预设中值；拟合状态不是ok的图斑保持为零。

39、具体地，所述步骤s70中将相对矿化潜力评分以预设数据格式保存为矿化潜力评分图，并输出带图斑记录数组的可视化文件的过程包括：

40、相对矿化潜力评分以单精度浮点数矩阵保存；图斑记录数组包含图斑编号、q值和批内评分标注；矩阵和记录数组写入可配置的最终结果目录，热色调图作为可视化副本；

41、所述最终结果目录与评价过程中产生的中间结果目录采用不同路径，相互独立分离；报告程序只读取最终结果目录。

42、进一步地，当所述两阶段渐进式自编码器产出的二阶段能量图不可用时，直接将所述精选异常图作为能量代理场输入至步骤s50中用于计算径向能量值，以保证评价流程在缺乏预存能量图的情况下正常运行。

43、更进一步地，所述的基于孤立子拟合的地球化学异常图斑矿化潜力评价方法，还包括将所述矿化潜力评分图应用于多元素综合找矿靶区排序：

44、对多个目标元素的各元素分别执行步骤s10至步骤s70，获取对应的单元素矿化潜力评分图；

45、针对空间重叠且网格一致的图斑，在各像元的有效元素集合上将各单元素矿化潜力评分图进行加权融合或取最大值操作，生成多元素综合矿化潜力评分图；

46、依据所述多元素综合矿化潜力评分图的数值生成降序靶区清单，清单中的每条记录至少写明元素组合、图斑编号、网格范围、融合方式和评分。

47、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

48、（1）本发明通过引入kdv孤子物理模型直接作为矿化形态基准进行多尺度网格搜索拟合，实现了成矿流体物理扩散动力学机制与地球化学异常评价的深度量化融合，从而使得评价指标具有明确的地质与物理学解释能力，克服了传统纯统计指标缺乏物理意义导致的评价偏差。

49、（2）本发明通过在孤立子拟合之前引入基于克拉克值的三支快速判别筛除机制，实现了矿化潜力评价与地壳丰度背景约束体系的完全整合，从而有效剔除了低于地壳背景丰度的残积背景图斑，显著提升了找矿靶区优选的信噪比。

50、（3）本发明通过引入基于包围盒边界裕量的边框效应主动剔除机制，实现了对分块瓦片训练与拼接边缘伪影的精准识别与排除，从而避免了截断图斑径向剖面不完整导致的评分系统性扭曲，大幅提升了大幅面数据处理流程的鲁棒性。

51、（4）本发明通过对全部有效图斑的最大拟合优度执行跨图斑全局归一化，实现了将孤立子形态匹配分数转化为预设概率区间的批内相对矿化潜力评分，从而解决了不同元素、不同规模图斑间评价指标不可比的问题，直接支持多图斑、多元素的综合优先级排序决策。

52、（5）本发明全流程无需已知矿点标注参与，完全基于数据自身的几何-能量特征与物理模型进行无监督评价，输出成果可与化探报告无缝集成，从而适用于勘查初期无先验知识的新区场景，具有极强的工程普适性。