随着数字化时代的发展和智能化时代的到来，地质领域中各类勘探、测绘、遥感、试验以及分析成果等数据呈现出不断激增的趋势。如何更充分地获取数据的有效特征，并实现对复杂、海量地质数据的解译是目前地质研究中不可回避的问题。本书从这一角度出发，系统阐述了当前地质数据分析中面临的关键科学技术难题，给出了数据挖掘模式下复杂地质大数据分析的解决方案。考虑地质数据的时空特性，将地质数据划分为全球尺度、区域尺度、工程尺度、统计尺度及标本尺度，从理论层面及实际应用角度提出算法模型的构建方法和具体的实现流程。此外，还将上述研究基础与三维建模进行融合，从不确定性角度对现有的地质可视化理论进行了补充。最后，结合计算机软件开发等技术，研发了地质大数据智能挖掘与分析平台。 本书可供广大地质研究人员、工程师以及工程设计人员参考。

前言
第1章 绪论
1.1 概述
1.2 国内外研究现状与发展趋势
1.3 基本概念
1.4 本书主要内容
第2章 关键科学技术问题分析
2.1 复杂多源多尺度地质数据对象与数据结构分析
2.2 复杂地质数据深度挖掘难点分析
2.3 智能分析方案与总体结构
2.4 本章小结
第3章 基本方法原理与分析工具
3.1 数学统计分析方法
3.2 机器学习算法
3.3 深度学习方法
3.4 常用验证与评价方法
3.5 开源工具平台
3.6 本章小结
第4章 全球及区域尺度地质数据智能判别分析
4.1 玄武岩大地构造环境智能挖掘判别与分析
4.2 基于贝叶斯与多元高斯Copula理论的辉长岩大地构造环境判别分析
4.3 金矿规格单元数据的智能成矿预测分析
4.4 耦合PCASVM算法的金矿矿床规模预测分析
4.5 本章小结
第5章 工程尺度野外地质数据智能识别与分析
5.1 岩石种类智能识别方法
5.2 地勘地质结构图像的深度分类分析模型与方法
5.3 深度神经网络模式下的岩石强度的无损检测
5.4 本章小结
第6章 工程尺度地质勘探数据深度挖掘
6.1 钻孔摄影图像深度特征的地质界线智能识别方法
6.2 钻孔摄影图像的结构面识别与分析
6.3 硐室内基础地质现象图像多深度模型智能分类方法
6.4 基于对穿声波波速的岩体完整性多尺度智能评价
6.5 本章小结
第7章 统计及标本尺度地质数据智能表征与判别
7.1 岩体结构裂隙多维参数不确定性表征与分析
7.2 岩土体高维参数智能模拟与不确定性分析
7.3 耦合颜色和纹理特征的矿物图像识别
7.4 本章小结
第8章 多尺度地质不确定性与参数化三维建模
8.1 随机扁椭球离散裂隙网络模型
8.2 岩体多边形随机离散裂隙网络建模方法
8.3 岩体随机离散裂隙网络模型的图形检验算法
8.4 工程尺度地质结构三维参数化建模方法
8.5 复杂断层不确定性智能建模与分析方法
8.6 本章小结
第9章 应用技术研发与工程实践
9.1 地质大数据智能挖掘与分析平台
9.2 水利水电工程地质三维实景野外编录填图系统研发
9.3 “石事求石”
9.4 岩体表面强度无损检测与智能地质锤
9.5 岩体裂隙多维参数联合模拟程序
9.6 岩石构造背景智能判别程序
9.7 本章小结
第10章 结束语
参考文献