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[第五章2-信息综合与有利度计算

第五章 GIS在资源评价中的应用 一、GIS与资源评价 二、证据权法、信息量法等 三、MORPAS介绍 四、实习 第二节 信息综合与有利度计算模型 知识驱动 (无须训练区(点)) 专家系统 模型参数由专家确定 Fuzzy logic 数据驱动 (必须有训练区(点)) 统计方法 根据训练区计算确定模型参数 证据权法, 特征分析,逻辑回归, 神经网络, 分形方法 矿产资源区域评价数学模型 矿产资源评价所涉及的大致有以下几种数学模型: 统计模型:特别是多元统计模型,如因子分析、对应分析、判别分析 、回归分析、典型相关分析等。利用这类模型,可对用于评价的数据从各个角度进行统计分析。 纯代数模型:如特征分析 、主成分分析、聚类分析、趋势分析、逻辑信息法等 这类模型仅立足于矩阵元算,一般无统计能力。? 其他数学模型:如立足于图论、模糊集、数字滤波、信息论等数学分支的数学模型。这类模型有时也含有统计概念。 专家系统模型:其数学支持主要是逻辑数学模型,用于系统的知识表达与推理过程,其中也会使用到广泛的数学模型,如统计模型、模糊集、人工神经网络等。 ? 矿产资源区域评价数学模型 矿产资源评价需要解决三个问题: 1)评价的数学模型要立足于数据的空间相关性; 2)系统要能直接调用和操作空间图形; 3)评价系统要以数据管理为核心,实现数据驱动。 GIS的应用,使后面两个问题的解决成为可能。 信息综合方法 证据权法 信息量法 BP神经网络 ART神经网络 特征分析法 逻辑回归* 模糊逻辑* 证据权法(Weights of Evidence)是一种定量评价方法,它最初用于医疗诊断;20世纪80年代末,加拿大地调所Frits Agterberg 和 Graeme Bonham-Carter将该方法引入到GIS支持下的矿产资源潜力评价中。 其基本过程是:将每一种地学信息视为成矿预测的一个证据因子;通过分析,计算出每一个证据因子对成矿贡献的权重值;最终对各证据因子加权求和,得出成矿有利度值,从而对矿产远景区进行定位预测。 假设研究区被划分成面积相等的T个单元,其中有D个单元为有矿单元。则随机选取一个单元有矿的概率是: P(D)=D/T 则先验几率: O(D)=P(D)/(1-P(D))=D/(T - D) 对于任意一个证据因子,其权重定义为: W+=ln[P(B/D)/P(B/D-)]  W-=ln[P(B-/D)/P(B-/D-)] B为因子存在区的单元数;B-为因子不存在区的单元数,D表示有矿,D-表示无矿 W+、W-分别为证据因子存在区和不存在区的权重值(即成矿关联度),对于原始数据缺失区域权重值为0。 定义关联度显著性指标C为: C = W + - W - 证据权重法要求各证据因子之间相对于矿点分布满足条件独立。 对于N个证据因子,若它们都关于矿点条件独立,则研究区内任一k单元为有矿的后验几率为: 由此可得出研究区内任一k单元为有矿单元的后验概率为: P=O/(1+O) 最后根据后验概率圈出找矿远景区。 信息量计算法也属于BAYES统计分析方法。 其实质是用信息量的大小来评价地质因素、标志与研究对象的关系密切程度。 该方法应用于区域矿产预测,是由E.B.维索科奥斯特罗夫斯卡娅(1968)及N.N.恰金(1969)先后提出的。 其基本过程是:将每一种地学信息视为成矿预测的一个证据因子;通过分析,计算出每一个证据因子对成矿贡献的权重值;最终对各证据因子加权求和,得出成矿有利度值,从而对矿产远景区进行定位预测。 IAj→B=ln(P(B/Aj)/P(B)) 其中:I为A标志j状态提供事件B(有矿)发生的信息量 P(B/A)为A标志j状态存在条件下事件B实现的概率 P(B)为事件B发生的概率。 根据概率乘法定理,上式可变为: IAj→B=ln(P(Aj/B)P(Aj)) 具体计算时,总体概率用样本频率来估计: IAj→B=ln(P(Aj/B)P(Aj))≈ln((Nj/N)/(Sj/S)) 其中:Nj为具有标志值Aj的含矿单元数; N为研究区中含矿单元总数; Sj为具有标志值Aj的单元数; S 为研究区单元总数。 计算步骤是: 1)选择参与运算的变量集与研究对象 2)计算各地质因素

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