CN104866630A - 成矿预测中gis与es自动空间建模***及方法 - Google Patents

Abstract

成矿预测中GIS与ES自动空间建模***及方法，涉及资源信息技术领域，解决现有成矿预测建模工作以人工分析为主，人机交互提取相关信息进行建模，没有实现智能化的问题，本发明GIS被用于产生空间数据库，并作为空间分析和显示的工具；ES用于产生面向应用领域的数据库和知识库，通过ES推理机匹配规则驱动GIS空间建模；空间建模***设计统一界面；包括找矿空间库、找矿模型、预测空间库和预测模型；采用ES驱动GIS实现成矿预测自动空间建模：自动建立ES初始数据库，结合ES数据库自动建立ES知识规则库，最后ES推理机利用知识库中的知识规则，根据当前ES数据库，结合***下图库中文件，实现完成成矿预测自动空间建模。

Description

成矿预测中GIS与ES自动空间建模***及方法

技术领域

本发明涉及资源信息技术领域，具体涉及数学地质、地理信息***和专家***领域。

背景技术

在地学图库基础上进行矢量图形的海量地学空间信息自动集成建模，目前尚未见报道。研究对象为相近领域的有：

《一种基于规则的空间数据整合方法》，主要实现不同格式的空间数据之间的转化，应用于国家基础地理信息数据库的西部测图数据和国家1:50000更新数据。数据整合方案的制定是通过对不同空间数据的数据库模型的分析，并根据各个空间数据的特点建立不同数据库模型下的映射规范来制定整合规则，并归纳整合规则从而形成整合方案。

《矢量图形特征的空间数据挖掘及其应用》该文在空间知识推理一章，采用产生式规则表达知识的描述，用事实数据库、知识库和推理控制器组成空间知识推理机制的基本结构，采用正反混合推理完成空间知识推理的过程。案例中通过房屋F74提取的空间知识规则和已有的空间知识规则，推断房屋F47平剖面图上的两个遗迹类型。其特点是：①人工输入矢量平面图(如F74、F47)进行知识推理，整个推理过程是针对一个图形文件。②数据库中的事实是以数值型的(空间实体，空间属性,属性值，置信度)的四元组形式表示。

《基于证据权法的成矿远景预测空间分析模型研究以MAPGIS空间分析建模为例》文章在证据权法成矿远景定量预测模型及其优劣势分析的基础上.提出了以多维空间线性变换方法改进证据权法.采用“舍弃法”解决证据独立性问题。并通过1:5万长坑幅铁、铜、铅锌综合信息成矿远景定量预测评价的成果，来证实改进的方法具更好的兼容性与应用效果。笔者本着“领域模型驱动空间分析建模，专家知识驱动空间分析模型”的建模思想，拟构建基于MAPGIS的空间分析模型，具体实施方案：

(1)首先建立空间数据库：采集:①点数据。矿产.Wt，从原矿产.Wt检出铁、铜、铅锌等矿床(点)。②线数据。断裂构造.W1，界线.Wl。③区数据。侵入岩.wp，地层.wp，分散流.wp，土壤.wp,重砂.wp，航磁.Wp。④单元数据。总单元(t.Wp，t.Wt)，已知有矿单元(D.Wp,D.Wt)、未知有矿单元(D.Wp,D.Wt)。其中，单元规格根据研究区工作程度、矿床(点)空间格局、控矿构造特征及1:5万成矿预测要求确定，在MAPGIS 6.7中通过“造平行线，方法按EW,NS向1250m×1250m采集网格线，拓扑处理后，检出面积≥1041666.7m²(2/3网格面积)的多边形为基本单元，共280个单元，按从北至南、从西至东顺序编号，派生的所有单元相关数据的单元号均一致。

(2)人机交互从成矿预测空间数据库中检出地层、侵入岩、各类异常等面状数据，及全部断层与不同走向断层等线数据，分别与矿产.Wt进行点对面相交分析、点线叠置分析，提取综合找矿信息，为证据图层的构置提供依据。

建模主要特点是：①人工收集资料建立成矿预测用的空间数据库。②人机交互进行矢量空间叠加分析。③空间建模与成矿预测采用网格单元法。

综上，现有技术的研究目标分别是实现不同格式的空间数据之间的转化，空间数据挖掘的智能研究，空间信息(或称证据<变量>)的人机交互提取；研究问题的对象是基于一个图形文件，并以人机交互的方式完成；研究的起点是首先需要收集资料，建立空间数据库。就目前而言，由于地学矢量图形的复杂，人们大多还是凭经验知识，通过目视单一图件中的各种图形(图素)特征进行信息提取，仅限于具有高水平的专业方法技术、GIS空间分析技术和数据库管理技术以及丰富的找矿知识经验的技术人员才能胜任复杂的成矿预测空间建模。

GIS:地理信息***(Geographic Information System，简称GIS)。GIS有时又被称为地学信息***，能运作和处理地理参照数据，即，描述地球表面(包括大气层和较浅的地表以下空间)空间要素的位置和属性。GIS数据具有复杂性和特殊性，它存在两种数据类型：地理数据，与空间要素几何特性有关的空间数据；属性数据，提供空间要素的信息。GIS数据的应用涉及图和库的两个方面，一个图形文件就对应一个属性数据库。

ES:专家***(Expert System,简称ES)，它可以以人类专家的水平完成专门的、困难的专业任务。

地质体：地壳内占有一定的空间和有其固有成分并可以与周围物质相区别的地质作用的产物。

地质单元：圈定的地质体范围在地表的投影。本发明具体指含矿的模型单元和成矿地质异常的预测单元。

发明内容

本发明为解决现有成矿预测建模工作以人工分析为主，人机交互提取相关信息进行建模，没有实现智能化的问题，提供一种成矿预测中GIS与ES自动空间建模***及方法。

成矿预测中GIS与ES自动空间建模***，GIS被用于产生空间数据库，并作为空间分析和显示的工具；ES用于产生面向应用领域的数据库和知识库，通过ES推理机匹配规则驱动GIS空间建模；所述的空间建模***设计统一界面；包括找矿空间库、找矿模型、预测空间库和预测模型；

所述找矿空间库，包括找矿空间信息和图库，是指将地学图库中地质、物探、化探的空间信息和图库与矿产图、化探、重砂异常进行成矿规律及控矿因素的空间分析后，提取集成并建立地质、物探、化探综合的找矿空间信息和图库；

所述找矿模型，由地质、物探和化探的找矿模型组成，以典型矿床的模型单元作为集成单元,以找矿空间库作为集成对象，建立综合信息找矿模型的空间信息和图库；并从综合信息找矿模型空间信息和图库中提取、集成空间信息，将提取的信息转化为控矿变量，并将所述的控矿变量作为找矿标志，组成综合信息找矿模型；

所述预测空间库，以地质单元为集成单元,以找矿空间库为集成对象，进行空间叠加分析,建立综合信息预测模型的空间信息和图库；对综合信息预测模型空间信息和图库进行提取，建立满足不同预测模型的预测变量库；

所述预测模型，用于根据多元统计方法对综合信息预测模型的数据要求，将预测变量库进行数据模型的标准化处理，简化地质变量后，建立不同预测模型的变量矩阵，即建立综合信息预测模型。

本发明还包括图库管理下的图库管理功能模块和建立地学图库模块，两者功能设计为在同一个界面中实现,所述图库管理功能模块采用菜单文件、工程文件分层分类管理***下的地学图库和空间建模过程产生的中间及最终结果的空间信息和图库，统一实现***下图库的查询、浏览、编辑和修改；在只有地学数据的情况下，在图库管理下增设地质、化探、重砂、航磁、重力解译建立地学图库的功能模块，按地学图库的分类，进行地学资料处理、解译建立空间信息和图库，构建地学图库。

GIS与ES自动空间建模方法，采用ES驱动GIS实现成矿预测自动空间建模；该方法由以下步骤实现：

步骤一、自动建立ES数据库；

对所述地学图库信息进行自动检索建立以目录/文件名为字符串事实的初始ES数据库，并根据初始ES数据库，建立空间信息集成结果文件的目录/文件名的字符串，完成ES数据库的构建；

步骤二、自动建立ES知识规则库；

利用初始ES数据库，结合空间信息集成结果文件与被集成文件两者的关联关系，一一建立对应的过程函数；同时，将集成结果文件的目录/文件名的字符串事实添加到初始ES数据库，所述过程函数加入到过程函数库，将被集成文件的目录/文件名作为知识规则的条件部分，过程函数作为知识规则的结论部分，自动生成规则添加到知识规则库，自动建立ES知识规则库；

步骤三、自动ES推理；

采用数据驱动策略，利用ES知识规则库，匹配ES数据库中的数据，搜索、匹配、驱动选择过程函数或目录/文件名的字符串进行空间分析集成，并建立相应目录下的空间信息集成结果文件，实现基于GIS与ES自动空间建模。

所述的步骤一中建立初始ES数据库，包括设定***自动搜索路径，具体为：

A、设置搜索对象为地学图库；

B、查找地学图库下的文件或目录，并判断是否找到文件或目录，如果是，则执行步骤C，如果否，结束本级目录搜索；

C、如果是文件，将目录/文件名字符串保存在数据库，返回步骤B；如果是目录，将目录名字符串保存到数据库，并将目录名字符串设置为新的搜索路径，返回步骤B。

在步骤二中，***根据初始ES数据库，自动按顺序完成建立找矿空间库，找矿模型，预测空间库和预测模型的知识规则，建立ES知识规则库。

步骤二中，自动按顺序完成建立找矿空间库，找矿模型，预测空间库和预测模型的过程为：将初始ES数据库中目录/文件名的字符串，作为知识规则的条件部分，将所述目录/文件名的字符串相对应找矿空间库的空间信息集成结果文件的过程函数作为知识规则的结论部分，建立知识规则库中找矿空间库的知识规则，同时将结论部分空间信息集成结果文件字符串加入初始ES数据库，过程函数加入过程函数库，知识规则加入知识规则库；然后将所述加入初始ES数据库中的结论部分空间信息集成结果文件字符串作为找矿模型知识规则的条件部分，将找矿模型中相应空间集成的结果文件的过程函数作为知识规则的结论部分，建立找矿模型中的知识规则，并进一步扩展初始ES数据库和过程函数库的内容；依次递推建库，直到建立预测空间库和预测模型的知识规则，完成ES知识规则库的自动建立。

步骤三中，***采用数据驱动策略，利用ES知识规则库，匹配ES数据库中的数据，实现自动ES推理，具体过程为：运用ES知识库中的知识规则，以ES数据库中的地学图库图形文件作为初始数据出发，按序进行找矿空间库、找矿模型、预测空间库和预测模型的空间建模，匹配、驱动选择对象进行空间分析集成，自动建立相应目录下的空间信息集成结果文件；推理搜索路径是：先纵向，后横向的方式在ES数据库和***图库下完成知识规则的推理数据的搜索匹配。

本发明的有益效果：本发明是为我国现有地学图库，研制一套完整的GIS与ES相结合的成矿预测空间信息自动建模方法和技术，进行地学信息资源的开发和利用，对海量地学数据实现智能化、自动化的空间信息集成建模。由于研究的地学图库包括了地质、物探、化探、遥感等多学科庞大的空间数据库，它是在不同专题、不同层次目录下存放的各种图形文件，对如何开展成矿预测的空间建模，人们往往无从着手。只有采用GIS与ES相结合技术，自动建立数据(事实)库、知识(规则)库，实现对图库的智能推理，才能解决空间建模的智能化、自动化关键问题。

空间建模采用的专业领域模型是综合信息矿产预测理论与方法，为我国具有代表性的成矿理论和矿产预测理论方法之一。它以矿产资源体为单元建立综合信息找矿模型，综合信息找矿模型以地质信息为基础，研究地质、地球物理、地球化学和遥感信息，并研究它们之间信息的转换规律，应用间接信息找寻隐伏矿产资源体和盲矿产资源体，达到找矿的目的。综合信息矿产预测是一项***工程，首先建立找矿空间库的信息和图库；然后，基于典型矿床圈定模型单元，通过模型单元与找矿空间库的空间分析，建立综合信息找矿模型；最后，基于地质单元对找矿空间库的空间信息和图库的二次空间集成，完成综合信息预测模型的空间信息提取与集成。通过设计预测银矿案例的综合信息矿产预测靶区评价，验证本发明的空间信息集成建模技术的实用性。

成矿预测GIS与ES自动空间建模技术方案是结合综合信息矿产预测工作流程设计的，对应综合信息矿产预测：地学数据、专业解译、找矿空间库、找矿模型、预测空间库、预测模型和成果库，设计出图库管理，找矿空间库，找矿模型，预测空间库和预测模型五个功能模块。由于本发明是基于地学图库基础上的空间建模技术，为使本发明具有更广泛的适用性，在图库管理模块中除了图库管理功能外，增设了地质、化探、重砂、航磁、重力等解译建立地学图库的功能模块，即使用户没有地学图库,利用地质、物探、化探的地学数据也能解译建立地学图库，达到建立综合信息矿产预测的空间成矿预测模型的目的。

本发明是图库管理的前沿技术，图库知识挖掘的综合技术，目前尚未见与本方案相近的技术报导。本团队从事二十多年的GIS矿产预测、信息技术、智能研究，积累了丰富的多学科交叉知识与经验，结合我国当前社会和经济的发展需求，力图开发利用我国积累的自然资源大数据服务于社会，进而提出本文的专利申请。本发明的主要优点是：

1、应用领域广，效益明显

地学图库包罗地球科学所有种类的自然与环境、人文与社会等巨大资源，只要空间集成建模的目标确定，图形文件的类型和提取的信息确定，利用本发明的技术便可***、快速、自动地集成、建立模型，用于矿产资源评价、资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划等多个领域的地学综合信息应用目的，给我国带来一定的社会和经济效益。

2、GIS与ES相结合技术，实现智能化

利用GIS与ES相结合技术，本发明能自动、快速获得地质、物探、化探等图库中有价值的信息。***根据用户提供的地学图库，在空间建模过程中，自动建立ES数据库、知识规则库，进行数据驱动的正向推理建模。除地质单元需在空间模型的引导下，人机交互圈定外，整个建模过程实现了智能化、自动化。

3、空间建模信息具有完整性

本发明最具特色之一是空间建模信息具有完整性。本项技术在成矿信息的提取过程中不像传统方法那样需要人为地过多参与，导致周期过长，错误及遗漏也在所难免。***只需要依据应用领域空间模型，地质单元一旦被圈定建立，本项研究的空间信息集成技术仅是地质单元和图库之间的GIS空间分析与库管理技术的综合运用，综合信息的提取建模仅仅是不同数字化图件之间进行自动矢量空间叠加分析的信息集成和自动建立图形及属性库，空间集成能快速、全面、深层次挖掘有价值的信息，信息具有***性、完整性。

4、本发明能改变现有的工作方式

由于地学的复杂性和数据的多样性，面对海量地学图库的开发利用，只有少数既懂专业又懂计算机的技术人员可以凭借GIS平台，人机交互从图库中检出相关图形文件，分别与矿产.Wt图进行空间矢量叠加分析，提取综合找矿信息。而本发明在智能化建模的基础上，设计了两种空间信息提取方式供用户选择：

a、傻瓜型自动化信息提取建模方式

在至少能提供地质图(地质图.wp)、预测矿床图(如，银矿.wt)和主成矿元素异常图(如，Ag.wt)3个图形文件的前提下，***就能自动建库、推理，完成一系列非常复杂的成矿预测自动空间建模全过程,建立最终的综合信息预测模型。

b、人机交互确认提取信息的建模方式

因为用户可能是找矿专家,想采用自己独有的找矿方法和模型,按自己的知识和经验去提取有价值的找矿信息,建立综合信息预测模型。本发明设计用户确认信息提取表,由用户确定图库中要提取信息的文件和要提取的信息(属性库字段名)，然后***自动完成空间建模全过程。

附图说明

图1为本发明所述的成矿预测中GIS与ES自动空间建模***原理框图；

图2为本发明所述的成矿预测中GIS与ES自动空间建模***的主界面示意图；

图3为ES数据库与知识库的设计原理图；

图4为成矿预测空间中GIS与ES自动空间建模中图库管理界面示意图；

图5为地学图库的架构图；

图6为地质图库中的地质图与属性库的示意图；

图7为地学图库下的地质图库中矿产图与属性库的示意图；

图8为找矿空间库的地层控矿图；

图9为找矿空间库的重力构造控矿图；

图10为预测空间库地质单元中化探异常空间分布示意图；

图11为综合信息成矿预测概念模型；

图12为成矿预测逻辑模型GIS建模流程示意图；

图13为建立ES数据库的***自动搜索路径示意图；

图14为基于规则的产生式***图；

图15为ES知识规则库的自动建库流程图；

图16为GIS与ES自动空间建模方法原理图；

图17为推理网络示意图。

具体实施方式

具体实施方式一、结合图1至图12说明本实施方式。成矿预测中GIS与ES自动空间建模***，该***总体设计采用GIS与ES松藕合结合方式，实现两者技术上的结合应用，两者设计为一共同的用户界面，通过ES推理机匹配规则驱动GIS空间建模。在这种结合中，GIS被用来产生空间数据库，并作为空间分析和显示的工具；而ES则被用来产生面向应用领域的数据库、知识库，并用推理机进行推理，驱动GIS的操作(图l)。图2为GIS空间信息与图库的构建，其中地学图库由用户提供，或由***通过图库管理的建地学图库模块建立产生；图3是ES数据库与知识库的构建。

地学图库涉及物探、化探、地质及遥感等多学科的地学多元数据图件，除遥感以影像文件保存外，这些图形文件的数量之多及空间信息之庞大，一般以分类分目录层次存放：图4为图库管理界面，由图库管理(图4左侧列表)和建地学图库功能(图4菜单栏)组成，图5为地学图库的层次结构，图6和图7例举了在地学图库下的地质图库内容。当然，在某一区域成矿预测的空间建模过程中，还将产生不同学科不同类型的中间结果和系列图件，如图8、图9和图10。

结合图11和图12，成矿预测的GIS建模流程，其中包括概念模型和逻辑模型；

概念模型：根据综合信息概念模型在综合信息矿产预测和资源评价中的地学多元数据建模特征，总结出综合信息成矿预测概念模型的建模流程：①建立地学图库；②研究典型矿床控矿因素、成矿规律及找矿标志；③建立综合信息找矿模型；④建立综合信息预测模型；⑤定位定量预测。其中，地学图库指地质、物探、化探、遥感等建立的图系。

逻辑模型：根据综合信息成矿预测概念模型建模流程，设计了综合信息成矿预测逻辑模型的空间建模流程；

本实施方式所述的成矿预测的空间建模***工作流程实际上是一个顺序执行本***不同功能模块的建库过程，本实施方式设计了五个建库功能模块分别为①图库管理②找矿空间库③找矿模型④预测空间库⑤预测模型，设计的***建库功能模块与一级库(目录)同名。为使得模块名与目录(库)名的一致、易读，在文中增添了小括号内容。

图库管理，由图库管理和建地学图库两部分组成。图库管理实现对***下图库的统一管理，包括地学图库和***空间建模过程中产生的一系列图库；建地学图库是指在没有地学图库，只有地学数据的情况下，本***提供一套遵循地质、化探、物探等各自学科的专业基本原理，进行地质资料的常规处理、解译建立的各专业解译空间信息和图库，即为地学图库。

找矿空间(信息和图)库，将地学图库中地质、物探、化探的空间信息和图库与矿产图、化探、重砂异常进行成矿规律、控矿因素分析后，提取集成建立的地质、物探、化探以及综合的找矿空间信息和图库。

(综合信息)找矿模型，以模型单元为集成单元,以找矿空间库为集成对象，建立综合信息找矿模型的空间信息和图库；从综合信息找矿模型空间信息和图库中提取、集成空间信息,转化成多元统计变量,经统计分析筛选出成矿系数较大、重要的控矿变量，组成综合信息找矿模型。

预测空间(信息和图)库，以地质(模型+预测)单元为集成单元,以找矿空间库为集成对象，建立综合信息预测模型的空间信息和图库；对综合信息预测模型空间信息和图库进行提取，建立一个能满足不同预测模型所需地质变量(因变量、自变量)的总集合-预测变量库。

(综合信息)预测模型，根据统计方法对预测模型的数据要求，将预测变量库进行数据模型的标准化处理，简化地质变量(行、列、及加权处理)后，建立不同预测模型的变量矩阵。即，建立综合信息预测模型，开展综合信息矿产预测。

库结构与库内容及其建库实施：成矿预测空间建模***设计目录树状库结构,存放的图形文件为MapGIS点、线、面文件结构，不同目录存放不同分类库的内容，建库方案的实施是以类(目录)为集成对象，ES驱动GIS批量挖掘集成库中的海量找矿信息,建立空间信息和图库。以下设计的目录即为模块名，目录名也为库名,子目录即为子库名。

(1)地学图库

数据库数据结构取决于用户地学图库，它是在各单学科(地、物、化)的地学标准数据库基础上建立的地学分类空间信息和图库。

目录名：地学图库\

                \地理(测区地理底图、地形等高线或高程数字化图)

                \地质(化简地质图(预测用地质图)、不同类预测矿床图等)

                \化探(地球化学及异常图)

                \重砂(重砂地球化学及异常图)

                \航磁(航磁异常与构造图)

                \重力(重力异常与构造图)。

建库内容：用户提供地学图库。各(子)目录下还可含有相应的信息(参数说明或元数据)文件。

地质：地质图或用户建立的分类地质图系、预测各矿(点)床图(如银矿.wt,铜矿.wt)

化探：单元素地球化学及异常图系、多元素组合异常图系

重砂：单矿物地球化学及异常图系、多矿物组合异常图系

航磁：系列图件

重力：系列图件。

说明，这里的“地质图”是指将原地质矿产图经过剔除第三系以上地层、水体、沼泽地等与成矿无关的化简地质图，也可称之为预测用“地质图”。

建库实施：设置图库管理。如果用户只有地学标准数据库，则进入***的图库管理界面(图4)，利用地质、化探、重砂、航磁、重力等的建地学图库功能，建立地学图库。否则，用户提供“地学图库”，则***无需进行“地学图库”的重建。

(2)找矿空间库

利用地学图库，结合找矿目标(预测矿种及相关矿产)，分别与地学图库中的地质、物探、化探的空间信息和图库相结合解译，建立各单学科的找矿空间信息和图库。数据库数据结构继承地学图库。

目录名：找矿空间库\

                  \地质(预测矿的控矿地层、岩体等)

                  \化探(预测矿单元素及组合元素异常)

                  \重砂(预测矿单矿物及组合矿物异常)

                  \航磁(控矿相关航磁异常、构造)

                  \重力(控矿相关重力异常、构造)。

建库内容：设计ES驱动GIS空间分析“地学图库”中与找矿目标相关的矿产(如，银矿.wt)图、化探、重砂异常,集成与找矿有关的各种图层及信息，建立找矿空间信息和图库。

地质：预测矿的成(控)矿地层、成(控)矿岩体等面文件等

化探：单元素异常点、线、面文件，多元素组合异常点、面文件

重砂：单矿物异常点、线、面文件，多矿物组合异常点、面文件

航磁：控矿线性构造、环形构造、局部异常的线、面文件

重力：控矿线性构造、环形构造、局部异常的线、面文件。

建库实施：设置找矿空间库。将找矿目标与“地学图库”中的地质图、化探、重砂、航磁、重力等异常图进行空间分析，集成、建立找矿空间库。

(3)找矿模型

利用找矿目标(如银矿预测)相关的矿(点)床图、化探异常、重砂异常、物探局部异常,建立模型单元；利用模型单元建立综合信息找矿模型空间信息和图库；最后集成、建立综合信息找矿模型。

①建立模型单元：空间分析典型矿床的地质体特征；建立模型单元分布图，MapGIS面文件结构。

②建立综合信息找矿模型空间信息和图库：对上述“(2)找矿空间库”进行第一次找矿空间信息集成，自动集成建立基于模型单元的地质、物探、化探综合信息找矿模型空间信息和图库，库结构继承“(2)找矿空间库”。

③建立综合信息找矿模型:基于综合信息找矿模型空间信息和图库,进行成矿信息的提取和统计分析、集成综合找矿组合标志,建立综合信息找矿模型，为.dat文件及xlc库结构。

目录名：找矿模型\

                \单元(银模型单元.wp)

                \地质(模型单元的控矿地层、控矿岩体等)

                \化探(模型单元的单元素及组合元素异常)

                \重砂(模型单元的单矿物及组合矿物异常)

                \航磁(模型单元的航磁控矿构造层等)

                \重力(模型单元的重力控矿构造层等)

                \综合(模型单元的综合信息找矿空间信息和图库、综合(信息找矿)模型)。

建库内容：用户提供或***建立模型单元；以模型单元空间叠加分析“找矿空间库”，集成建立以模型单元为集成单元的综合信息空间库，包括地质找矿模型、化探(重砂)找矿模型、物探找矿模型的空间信息和图库，以及合并的综合信息找矿模型空间信息和图库；对其进行找矿信息的提取、统计分析、化简等,建立地质找矿模型、化探(重砂)找矿模型、物探(重磁)找矿模型以及合成的综合信息找矿模型。

单元:模型单元分布图、圈定的典型矿床(含储量)点文件；数据集

地质：模型单元圈定的地层控矿、岩体控矿等的地质面文件；数据集

化探：模型单元圈定的化探异常单元素点线面、多元素组合异常点面文件；数据集

重砂：模型单元圈定的重砂异常单矿物点线面、多矿物组合异常点面文件；数据集

航磁：模型单元圈定的航磁线性构造、环形构造、局部异常；数据集

重力：模型单元圈定的重力线性构造、环形构造、局部异常；数据集

找矿模型:集成建立的综合信息找矿模型(数据文件及表：经精简后的数据集<字段名.字段值>)。

建库实施：设置找矿模型。***首先建立模型单元或调入用户已建好的模型单元文件，进行模型单元分布图与找矿空间库空间叠加分析，建立综合信息找矿模型的空间信息和图库；对其空间集成,提取信息进行统计分析、化简,建立综合信息找矿模型。

(4)预测空间库

预测空间库：应用用户已有地质单元，或者利用找矿模型建立地质单元，以地质单元集成找矿空间信息和图库，提取其空间信息，建立综合信息预测模型的空间信息和图库，它是以地质单元为信息集成单元的综合信息预测空间库。简称为预测空间库。

①建立地质单元：以综合信息找矿模型为圈定单元依据，人机交互半自动圈定预测单元，合并模型单元，建立地质单元分布图，MapGIS面文件结构；

②建立综合信息预测模型空间信息和图库：对“(2)找矿空间库”进行第二次找矿空间信息集成，建立基于地质单元的综合信息预测模型空间信息和图库。即，预测空间库，库结构继承“(2)找矿空间库”；

③提取预测空间信息和图库，转化成二维变量表，建立地质单元综合库，为.Dat、.xlc数据结构。

目录名：预测空间库\

                  \单元\地质单元.wp

                  \地质\地质单元的控矿地层、控矿岩体等

                  \化探\地质单元的单元素及组合元素异常

                  \重砂\地质单元的单矿物及矿物组合异常

                  \航磁\地质单元的航磁控矿构造层等

                  \重力\地质单元的重力控矿构造层等

                  \综合\地质单元的综合信息预测空间信息和图库、地质单元综合数据库(预测空间库所有信息集成)。

建库内容：用户提供地质单元，或者***利用“(3)找矿模型”建立地质(模型+预测)单元,然后以地质单元分布图与“(2)找矿空间库”进行空间叠加分析，集成建立以地质单元为集成单元的综合信息预测模型空间信息和图库，包括单元地质、单元化探、单元重砂、单元航磁、单元重力的空间信息和图库，以及合并集成的单元综合数据库。库结构为.Dat、.xlc数据结构。

单元:地质单元分布图,如预测银矿的“银地质单元.wp”

地质：地质单元提取的地层控矿、岩体控矿等地质面文件，数据集

化探：地质单元提取的化探异常单元素点线、多元素组合异常点面文件，数据集

重砂：地质单元提取的重砂异常单矿物点线、多矿物组合异常点面文件，数据集

航磁：地质单元提取的航磁线性构造、环形构造、局部异常，数据集

重力：地质单元提取的重力线性构造、环形构造、局部异常，数据集

综合：以地质单元为空间集成单元，集成的综合数据库，数据集。

建库实施：设置预测空间库。调用用户提供的地质单元，或***利用“(3)找矿模型”建立预测单元,并与模型单元合并，建立地质单元；然后利用地质单元与“(2)找矿空间库”进行空间叠加分析,建立综合信息预测模型的空间信息和图库；对其空间信息集成,建立地质单元综合信息预测空间库。即为单元综合数据库，为.dat、.xls文件结构。

(5)预测模型

对单元综合数据库进行筛选、化简，转化成二维变量表，建立综合信息预测模型，为.dat文件及.xlc表结构。

目录名：预测模型\

      \综合\模型单元储量

              简化的地质单元控矿地层、岩体等变量

              简化的地质单元单元素及组合元素异常变量

              简化的地质单元单矿物及组合矿物异常变量

              简化的地质单元航磁控矿构造层等变量

              简化的地质单元重力控矿构造层等变量

              简化的地质单元综合信息矿产预测变量

      \方法\多元统计方法库

      \预测\不同多元统计方法预测模型的输入及预测结果的输出。

建库内容：将“单元综合数据库”转化成二维地质变量表(变量矩阵)；简化地质变量(行、列、加权)后，建立一个用于多种不同多元统计方法预测模型所需的地质变量总集合，也就是本发明的空间建模最终目标-预测模型；按不同多元统计方法对预测模型的数据要求，对“地质变量总集合”进行数据模型的标准化，建立各种多元统计(定位、定量)的综合信息预测模型，按多元统计不同方法展开综合信息矿产预测。

建库实施：设置预测模型。①建立综合信息预测模型，***对单元综合数据库内容进行地质变量筛选、简化(行、列、加权)，建立一个包括不同多元统计方法预测需要的地质单元变量总集合—综合信息预测模型；②依据用户选用的不同多元统计方法，***进一步建立(或由用户建立)相应的预测模型变量矩阵(ASII明码数据文件)，作为地质多元统计方法输入的数据模型。③***进行统计预测，得出预测结果，并自动生成存放预测结果的子目录，将其存放在“预测模型\预测\目录(按不同多元统计方法命名的子目录名)\”下。

具体实施方式二、结合图2至图17说明本实施方式，本实施方式为具体实施方式一所述的成矿预测中GIS与ES自动空间建模***的方法：

采用ES驱动GIS实现成矿预测自动空间建模的流程是：结合图16，首先自动建立ES初始数据库，然后结合ES数据库自动建立ES知识规则库，最后ES推理机利用知识库中的知识规则，根据当前ES数据库(数据库中的信息)，结合***下图库中文件，实现完成成矿预测自动空间建模。本实施方式以预测银矿建模为例论述。

1、建模***ES数据库

本实施方式所述的***数据在计算机中设计以目录/文件的结构形式存放GIS数据，因而集成图库中文件内容的信息，需要搜索目录/文件名相应存放文件的(地址码)位置，自动检索存在的文件，作为ES数据之一；另一类重要数据类型是过程函数，其功能作用是对图库文件进行自动空间分析、集成空间信息实现空间建模，功能的实现是通过执行综合信息矿产预测专家知识、数学模型和GIS二次开发库三者结合研发编制的智能程序。这两类数据是组成ES数据库的主体。如在预测银矿的空间建模中：

库目录下存放含银矿的地层文件(Ag地层.wp)：找矿模型\地质\Ag地层.wp；

对“Ag地层.wp”空间集成的过程函数(Ag地层jc)：找矿模型\地质\Ag地层jc。

数据库是存放用户已知的一些事实以及由推理机推出的一些事实。本***建立的每级库目录是事实，不同级目录下存放文件是事实，目录下没有存放文件也是一个事实；推理机推得没有存放文件的中间层目录或者推得已经存放了文件的最底层目录也是一个事实。

(1)数据库(目录集、文件集)命名事实

①目录命名

***库：设成矿预测GIS与ES自动空间建模***命名为“成矿预测建模***”。下设五个模块对应五个一级目录(库)，分别存放空间数据。

一级库：地学图库、找矿空间库、找矿模型、预测空间库、预测模型共五个。一级库既是库名(目录名)也是模块(子***)名，***均按模块顺序执行调用建库。

二级、三级库分别以具体实施方式一中***的库结构与库内容及其建库实施中的目录及子目录命名建立。如：在找矿空间(信息和图)库中设有：

二级库：找矿空间库\

                  \地质

                  \化探

                  \重砂

                  \航磁

                  \重力

在(综合信息)找矿模型中设有：

二级库：找矿模型\

                \单元

                \地质

                \化探

                \重砂

                \航磁

                \重力

                \综合

……

②目录下文件命名

由目录和文件名字符串组成的文件名，可以将地学图库及空间建模过程中的海量文件分门别类地存放在计算机不同存储单元，便于识别、检束、查询和利用。如在地学图库(目录)下的文件命名：

地学图库\地质\地质图.wp(见图6)

地学图库\地质\银矿.wt(见图7)

……

在找矿空间库(目录)下的文件命名：

找矿空间库\地质\地层控矿图.wp(见图8)

找矿空间库\地质\岩体控矿图.wp

……

在找矿模型(目录)下的文件命名：

找矿模型\单元\银模型单元.wp

找矿模型\地质\银模型地层.wp

找矿模型\地质\银模型地层.dat

找矿模型\地质\银模型地层.xlc

找矿模型\地质\银模型岩体.wp

……

找矿模型\综合\银地质模型.dat

找矿模型\综合\银航磁模型.dat

……

找矿模型\综合\银综合信息找矿模型.dat

找矿模型\综合\银综合信息找矿模型.xlc。

(2)目录与文件命名规则

***以(目录+文件名)区别文件的分类以及各个不同内容的文件。目录与文件命名规则的设计，主要考虑在不同地学图库中的应用，以及地学空间自动建模的特点。

①从***的智能化、自动化考虑，除一级库名“地学图库”也可由用户提供地学图库的目录及文件名设定外，所有库名及文件名均由建模***统一自动设定。***一开始将自动搜索已存在的地学图库内容，自动建立***统一命名下的目录与文件名。

②目录层次不宜太深，一般不多于四级。

③目录及文件名越简洁，字符串越短越好。

④GIS和ES文件，如是同名文件，***自动分别定义文件名后缀(如.wp，.es)加以区别。

(3)数据库中数据(事实)的存放形式例举

地学图库\                     ：一级目录的1个事实

找矿空间库\                   ：一级目录的1个事实

找矿模型\                     ：一级目录的1个事实

地学图库\地质\                ：二级目录的1个事实

找矿空间库\地质\              ：二级目录的1个事实

找矿模型\地质\                ：二级目录的1个事实

找矿模型\航磁\                ：二级目录的1个事实

地学图库\地质\地质图.wp       ：二级目录(库)下的1个文件事实

地学图库\地质\银矿.wt         ：二级目录(库)下的1个文件事实

找矿空间库\地质\地层控矿图.wp ：二级目录(库)下的1个文件事实

找矿空间库\地质\岩体控矿图.wp ：二级目录(库)下的1个文件事实

找矿模型\单元\银模型单元.wp   ：二级目录(库)下的1个文件事实

找矿模型\综合\银地质模型.dat  ：二级目录(库)下的1个文件事实

……

(4)建立数据(事实)库

设计自动搜索***目录下的所有子目录和文件，并将目录和文件名保存到数据库中。搜索路径是先纵向后横向，包括递归搜索子目录，直到完成***下所有目录(包括子目录)和文件的搜索，结合图13。

如下是***搜索地学图库中文件叶节点，建立的ES初始数据库。其中，地质图(地质图.wp)、银矿床图(银矿.wt)、银化探异常(Ag.wt)和地球化学图(AgHt.wt)等文件及目录的字符串,均为***ES数据库中数据(事实)记录：

地学图库\地质\

地学图库\地质\地质图.wp

地学图库\地质\银矿.wt

……

地学图库\化探\

地学图库\化探\AG.WT

地学图库\化探\AGHT.WT

……

ES数据库存放***自动检索“地学图库”建立的一系列目录/文件名字符串事实，每个事实是库中的一个元素，是一有序排列的字符串集合，可用于类似控制策略的匹配推理。当然，一般专家***的数据库不一定只是一个，可以有多个或多种形式表示。

2.建模***ES知识规则库

(1)建模***的知识表示方法

本空间建模***设计采用产生式规则表示法与过程表示法结合表示知识的规则，以预测银矿为例论述：

1)产生式规则表示法

①常用规则

采用“如果(前提或条件部分)则(结论或操作部分)”常用知识表示法：

如果(前提1)且(前提2)且…(前提n)则(结论1)(结论2)…(结论m)

本***主要采用这种一般的规则表示。举例规则i：

如果(找矿空间库\地质\银异常.wt)且(地学图库\地质\地质图.wp)

则(找矿空间库\地质\地层控矿wp)(找矿空间库\地质\岩体控矿wp)；

规则i指：如果在目录“找矿空间库\地质\”下存在“银异常.wt”文件,并且在“地学图库\地质\”目录下存在“地质图.wp”文件，则可以对“地质图.wp”文件进行信息集成，触发“地层控矿wp”和“岩体控矿wp”两个过程函数，建立“地层控矿.wp”和“岩体控矿.wp”信息集成文件。

②元规则

元规则是负责规则集的调度、管理规则间的信息传递，引导推理路径，协调规则集的行动。元规则中使用的知识就是知识的知识，即元知识，进行的第一级推理即元规则推理。

元规则的结论部分可以是某条规则i，它指在规则的前提条件满足了，则触发某规则i，即执行规则i，这样的知识规则称为元规则。

③产生式***

用产生式规则对符号串作替换运算称为产生式***(Production system),***的知识库主要存储的是规则，又叫基于规则的***。它由三个基本部分组成：动态数据库、产生式规则和控制策略(推理机)，三者之间的关系用图14表示：

一般，动态数据库也被叫做当前数据库，它是产生式规则的注意中心。每个产生式的条件部分表示在启用这一规则之前动态数据库内必须准备好的条件。例如，前述产生式规则在触发(找矿空间库\地质\地层控矿wp)(找矿空间库\地质\岩体控矿wp)的结论之前，必须在当前数据库中已存有(找矿空间库\地质\银异常.wt)和(地学图库\地质\地质图.wp)文件的事实。执行产生式规则的操作，会引起动态数据库的变化，这就使得其它产生式规则的条件可能被满足。控制策略的作用是说明下一步应该选用什么规则，也就是如何应用规则。通常从选择规则到执行结论，要通过匹配(当前数据库和工作的条件部分)选用规则和执行结论部分等步骤。

本实施方式设计的产生式***的知识库和数据库都是自动建立的，在启用规则之前除必须在数据库中已存有条件的“目录\文件名”字符串事实之外，在执行结论时要求证***下图库中是否已有规则结论的结果文件存在：如果***下图库中不存在该规则结论的结果文件，它将在***下产生该规则的结论结果文件，然后转向执行下一条规则。在产生式***中，各个事实之间以及各条规则之间是相互独立的，***的结构具有模块化，这种模块化的***，有着简单、表示形式单一、便于增删、修改和扩充等特点。

2)过程表示法

过程表示法是指用一段子程序来表示某一类知识或某一个问题。本***中在某一个实际问题的推理过程中要用到路径搜索、文件的信息集成(数据挖掘)、数值计算等等，这时可把解决问题的过程编成子程序或过程，推理中用规则调用过程，问题就可得到解决。例，如规则i：

如果(找矿模型\单元\银模型单元.wp)且(找矿空间库\地质\地层控矿.wp)

则(找矿模型\地质\银模型单元wpjc)；

如果“银模型单元.wp”和“地层控矿.wp”文件存在，则触发过程函数“银模型单元wpjc”：对“地层控矿.wp”文件进行空间信息集成，建立“银模型地层.wp”信息集成文件。并将其中间结果和结果存为“银模型地层.wp”、“银模型地层.dat”、“银模型地层.xlc”3类文件，置于“找矿模型\地质\”目录下。该规则的结论过程函数完成了信息集成、文件转换和文件存储3项功能。

(2)***自动建立知识库

本建模***的知识规则库是表示了一个循序渐进的空间建模过程，***的ES知识库是指在成矿预测、资源评价中建立的综合信息找矿模型和预测模型的知识库。

1)***的知识获取

***自动建立知识规则：依据地学图库的分类、分层次存放在不同目录下的文件，本发明设计了***自动搜索目录下的文件名，自动生成各“目录”及“目录\文件名”的路径及文件名字符串，建立初始ES数据库中描述知识规则条件部分的事实字符串，如“地学图库\地质\银矿.wt”、“地学图库\化探\Ag.wt”等；再根据初始ES数据库中的“目录\文件名”的图形文件名及类型，自动识别是否已经有其相对应的空间信息集成结果文件名字符串在也在ES数据库存在，若无，则根据应集成结果文件的“目录\文件名”图形文件类型，自动建立相应的空间信息集成文件的过程函数。如建立上述条件下的矿化信息集成过程函数“找矿空间库\地质\银异常wt”；将地学图库中的图形文件作为条件部分，将过程函数作为结论部分，自动建立一条知识规则i：

如果(地学图库\地质\银矿.wt)且(地学图库\化探\Ag.wt)

则(找矿空间库\地质\银异常wt)；

如果在ES数据库中已存有空间信息集成结果文件“找矿空间库\地质\银异常.wt”字符串数据事实，则进行下一步的搜索，求证匹配“找矿空间库\地质\银异常.wt”为条件的空间信息集成结果文件是否在ES数据库中存在，若无，则建立下一条规则的过程函数，完成下一条知识规则的建立。如此类推，完成在ES初始数据库基础上的所有空间建模知识规则的建立。

***自动建立过程函数库：空间建模的关键是通过对图库文件的空间分析，空间集成找矿信息，而实现这一功能是由过程函数完成，因此集成建立由知识规则调用的过程函数库尤为重要。获得国家科技进步二等奖的综合信息矿产预测理论与方法体系，已广泛应用于中国矿产资源预测和评价领域，现已成为矿产资源预测和评价通行的理论与方法。在方法体系的地质、物探、化探、遥感综合解译、多元成矿信息提取、地质变量转换、建模等方法技术基础上，引入GIS与ES相结合技术，通过开发研制智能程序，建立过程函数来实现成矿预测自动空间建模过程。

2)***自动建立知识库

由图2GIS空间信息与图库构建的内容可知，图3的***ES知识库构建就是在地学图库基础上建立一系列知识规则，直至完成最终目标的预测模型知识库构建。***通过结合已建立的ES初始数据库，自动按序完成建立找矿空间库→找矿模型→预测空间库→预测模型的知识规则库。

***在地学图库的基础上自动建立知识规则库的设计方案是在ES数据库的条件下，通过搜索其图形文件应该建立相对应空间信息集成的结果文件为依据，将图形文件作为知识规则的条件部分，将空间信息集成建立结果文件的过程函数，作为建立知识规则的结论部分，建立知识规则，达到实现自动建立成矿预测空间建模知识库的目的。

①知识规则建库流程

本发明主要解决基于地学图库的成矿预测自动空间建模技术问题，***的空间建模过程就是空间建库过程，知识规则库建库流程就是一个按找矿空间库→找矿模型→预测空间库→预测模型顺序执行、建立各个阶段知识规则的建库流程(图15)。以预测银矿为例论述建库流程：

ⅰ.首先从ES数据库搜索获取“地学图库”的文件叶节点数据，例如，(地学图库\地质\地质图.wp)、(地学图库\地质\银矿.wt)、(地学图库\化探\Ag.wt)……等等，作为知识规则的条件部分；根据条件前提，得出结论部分应是预测银矿产生“找矿空间库”中相对应的控矿地层、岩体，物、化探等空间信息集成结果文件，例如，(找矿空间库\地质\地层控矿图.wp)、(找矿空间库\地质\岩体控矿图.wp)、(找矿空间库\地质\岩脉控矿图.wp)……等等，据此，以建立空间信息集成结果文件的过程函数，作为知识规则的结论部分，建立找矿空间库的知识规则。并将结论部分的空间信息集成结果文件(目录\文件名)字符串加入ES数据库,过程函数加入过程函数库，知识规则加入知识规则库。

ⅱ.根据已建立ES数据库中“找矿空间库”的“目录\文件名”，如，“找矿空间库\地质\地层控矿图.wp”、“找矿空间库\地质\岩体控矿图.wp”、“找矿空间库\地质\岩脉控矿图.wp”……等等作为知识规则的条件部分；相对应地，其结论部分又应是“找矿模型”中预测银矿相对应的控矿地层、控矿岩体、物探、化探等空间控矿信息集成文件，如，地层控矿的(找矿模型\地质\银模型地层.wp)、(找矿模型\地质\银模型地层.dat)、(找矿模型\地质\银模型地层.xls)。该阶段由用户提供(或建立)的“找矿模型\单元\银模型单元.wp”作为知识规则的条件部分之一，结合“找矿空间库\地质\地层控矿图.wp”、“找矿空间库\地质\岩体控矿图.wp”、“找矿空间库\地质\岩脉控矿图.wp”……等等组成不同知识规则的不同条件部分，建立一系列不同规则的结论部分应产生相应信息集成结果文件的知识规则开始，直至建立“找矿模型”中最后的知识规则结论部分的信息集成结果文件应是综合信息找矿模型的(找矿模型\综合\银综合找矿模型.dat)、(找矿模型\综合\银综合找矿模型.xls)的知识规则结束。同理，将其结论部分的结果文件添加到ES数据库，过程函数添加到过程函数库，自动生成的规则添加到知识规则库。

ⅲ.下一步建库流程是根据ES数据库中“找矿模型”的数据，建立以地质单元为集成单元的“预测空间库”的知识规则。首先是***提供一个能同时显示综合信息找矿模型内容的图形编辑环境，在综合信息找矿模型的引导下进行人机交互圈定银矿的预测单元，合并模型单元，建立地质单元；然后是利用地质单元自动集成“找矿空间库”中预测银矿相应的控矿地层、控矿岩体、物探、化探等空间控矿信息，集成建立“预测空间库”的知识规则，其知识规则的条件部分是地质单元和“找矿空间库”中被集成的图形文件存在，结论部分是空间信息集成结果文件的过程函数。因此，ES数据库中又添加了结果文件字符串，过程函数库又添加了过程函数，如，地层控矿的(预测空间库\地质\银单元地层.WP)、(预测空间库\地质\银单元地层.dat)、(预测空间库\地质\银单元地层.xls)，岩体控矿的(预测空间库\地质\银单元岩体.WP)、(预测空间库\地质\银单元岩体.dat)、(预测空间库\地质\银单元岩体.xls)，直至建立预测空间库的(预测空间库\综合\银单元综合库.dat)、(预测空间库\综合\银单元综合库.xls)等等。“预测空间库”的信息内容源于“找矿空间库”，是对“找矿空间库”的第二次自动空间集成，但此时集成的空间信息已经有了地质单元的内涵。

ⅳ.最后是建立“预测模型”的知识规则。在“预测空间库”的(预测空间库\综合\银单元综合库.dat)基础上(结合表1：银单元综合库.xls，)，按一般多元统计要求，建立一个能满足各种多元统计预测模型数据要求的标准数据库。规则的前提为只要“预测空间库”的(预测空间库\综合\银单元综合库.dat)数据文件存在，规则的结论过程函数则是***输出一个综合信息预测模型(预测模型\综合\银综合预测模型.dat)、(预测模型\综合\银综合预测模型.xcl)，它是一个经过化简处理并能适应建立各种统计方法数据模型要求的数据集。

表1

综上，经过对ES初始数据库中地学图库文件的自动搜索，作为知识规则的条件部分，将相对应空间信息集成结果文件的过程函数作为知识规则的结论部分，建立了知识规则库中“找矿空间库”的知识规则，同时扩展了ES数据库；再将其ES数据库中扩展了的数据作为“找矿模型”知识规则的条件前提，将其相应空间集成的结果文件的过程函数作为知识规则的结论部分，又进一步扩展知识库和ES数据库的内容。如此循序渐进，继而建立“预测空间库”和“预测模型”的知识规则，完成知识规则库的自动建立。

②过程函数库的设计

ES驱动GIS空间信息集成、成图、建库、建模等一系列工作都是由执行知识规则结论部分的过程函数来实现。只有知识规则的条件前提成立，过程函数才能被触发执行，因此过程函数的设计涉及到知识规则的条件和结论两部分内容。

条件部分可归纳为几种被空间信息集成的文件：a.区文件，b.线文件，c.点文件；d.数据及表文件。

结论部分可归纳为集成的几种结果文件：a.区文件，b.线文件，c.点文件；d.数据及表文件。

结论部分过程函数的GIS空间叠加分析可分为：a.合并分析，b.相交分析，c.相减分析，d.判别分析，以及空间叠加分析的组合功能；其他数据处理等。过程函数来自于GIS综合信息矿产预测20年的开发积累，本发明建立空间信息自动集成的过程函数依据为：

ⅰ.从文件名及文件后缀识别文件的内容和类型；

ⅱ.从文件的属性内容识别提取的字段；

ⅲ.继承被信息集成的文件名作为主题名字符串来自动命名过程函数名与信息集成结果文件名，使文件的内容与名称保持一致性和可追溯性；

ⅳ.根据信息集成不同阶段、集成的信息类型、提取的字段含义、叠加与集成结果的文件类型，决定集成的方式和过程，构建GIS空间叠加分析及组合功能；

ⅴ.为确保空间信息集成的灵活性和实用性，提取的属性字段设计为缺省自动提取和用户选择提取两种方式；

ⅵ.对被用于空间信息集成建模的“地学图库”文件，也同样设计***缺省自动全部集成和用户确认批量集成两种方式；

ⅶ.过程函数中设计知识规则库、ES数据库与过程函数库的自动添加功能，结果文件内容所属目录(库)的自动保存功能。

为便于***的管理，设计存放过程函数体程序的库，作为与知识库和数据库相关联的组成部分，由规则执行时调用。

③知识规则库的建立

设，预测银矿的知识库有o条知识规则：

1,2,3,…i,i+1,i+2,…j,j+1,j+2,…k,k+1,k+2,…l,l+1,l+2,…m,m+1,m+2,…n,n+1,n+2,…o

ⅰ.建立“找矿空间库”的知识规则

规则i：

如果(地学图库\地质\银矿.wt)且(地学图库\化探\Ag.wt)

则(找矿空间库\地质\银异常wt)；成矿预测地质、矿床、主成矿元素不可缺。

规则i+1：

如果(找矿空间库\地质\银异常.wt)且(地学图库\重砂\辉银矿.wt)

则(找矿空间库\地质\银异常wt)；

规则i+2：

如果(找矿空间库\地质\银异常.wt)且(地学图库\地质\地质图.wp)

则(找矿空间库\地质\地层控矿wp)(找矿空间库\地质\岩体控矿wp)；

规则i+3：

……

说明：①规则i条件部分“如果(地学图库\地质\银矿.wt)且(地学图库\化探\Ag.wt)”，是指如在地学图库同时存在银矿床(银矿.wt)和银化探异常(Ag.wt)文件；则执行结论部分“则(找矿空间库\地质\银异常wt)”，触发“银异常wt”过程函数，在“找矿空间库\地质\”目录下建立银矿床和化探Ag异常的叠加合成文件“银异常.wt”。

②规则i+1条件部分“如果(找矿空间库\地质\银异常.wt)且(地学图库\重砂\辉银矿.wt)”，是指如在找矿空间库存在“银异常.wt”文件，并且同时在地学图库存在银重砂异常(辉银矿.wt)文件；则执行结论部分“则(找矿空间库\地质\银异常wt)”，触发“银异常wt”过程函数，在“找矿空间库\地质\”目录下重新建立银异常和银重砂异常的叠加合成“银异常.wt”文件。此时的“银异常.wt”文件是“银矿.wt”、“Ag.wt”、“辉银矿.wt”3个文件在GIS下空间叠加的结果文件。

③规则i+2条件部分“如果(找矿空间库\地质\银异常.wt)且(地学图库\地质\地质图.wp)”，是指如在找矿空间库存在“银异常.wt”文件，并且同时在地学图库存在“地质图.wp”文件；则执行结论部分“则(找矿空间库\地质\地层控矿wp)(找矿空间库\地质\岩体控矿wp)”，触发“地层控矿wp”和“岩体控矿wp”两个过程函数，在GIS下进行空间叠加分析，并在“找矿空间库\地质\”目录下建立“银地层控矿.wp”和“银岩体控矿.wp”两个空间信息集成结果文件。

ⅱ.建立“找矿模型”的知识规则

规则j：

如果(找矿模型\单元\银模型单元.wp F)且(找矿空间库\地质\银异常.wt)

则(找矿模型\单元\银模型单元wp)；F：“非”或“空”的意思。规则指在“找矿模型\单元\”目录下不存在“银模型单元.wp”文件，则触发过程函数“银模型单元wp”，建立“银模型单元.wp”,保存到该目录下。

规则j+1：

如果(找矿模型\单元\银模型单元.wp)且(找矿空间库\地质\银地层控矿.wp)

则(找矿模型\地质\银模型单元wpjc)；集成结果文件：银地层模型.wp(.dat,.xlc)。

规则j+2：

如果(找矿模型\单元\银模型单元.wp)且(找矿空间库\地质\银岩体控矿.wp)

则(找矿模型\地质\银模型单元wpjc)；集成结果文件：银岩体模型.wp(.dat,.xlc)。

规则j+3：

……

规则k：

如果(找矿模型\地质\银？？模型.dat)则(找矿模型\综合\模型zh)；将“找矿模型\地质\”下所有数据(.dat)文件合并，并转换成‘银地质模型.dat(.xlc)’文件，转存到“找矿模型\综合\”目录下。这里“？？”为某类文件名的字符通配符。

规则k+1：

……

规则l：

如果(找矿模型\综合\银？？模型.dat)则(找矿模型\综合\模型zh)；将“找矿模型\综合\”下所有数据(.dat)文件，包括：银地质模型、银化探模型、银银重砂模型、航磁模型、银重力模型进行合并，合并后保存为‘银综合模型.dat(.xlc)’文件,存放该目录下。

规则l+1：

如果(找矿模型\综合\银综合模型.dat)则(找矿模型\综合\模型hj)；过程函数“模型hj”采用数学方法对“银综合模型.dat”进行化简处理，保留权系数较大以及定性的地质变量转存为“银综合找矿模型.dat(.xlc)”，即预测银矿的综合信息找矿模型。

ⅲ.建立“预测空间库”的知识规则

规则l+2：

如果(预测空间库\单元\银地质单元.wp F)且(找矿模型\综合\银综合找矿模型.dat)(则(预测空间库\单元\银地质单元wp)；规则指在“预测空间库\单元\”目录下不存在“银地质单元.wp”文件，而且在“找矿模型\综合\”下已建立了银综合找矿模型，则触发过程函数“银地质单元wp”，建立“银地质单元.wp”,保存到相应的目录下。

规则l+3：

如果(预测空间库\单元\银地质单元.wp)且(找矿空间库\地质\地层控矿.wp)

则(预测空间库\地质\银地质单元wpjc)；集成结果文件：银单元地层.wp(.dat,.xlc)。

规则l+4：

如果(预测空间库\单元\银地质单元.wp)且(找矿空间库\地质\岩体控矿.wp)

则(预测空间库\地质\银地质单元wpjc)；集成结果文件：银单元岩体.wp(.dat,.xlc)。

规则l+5：

……

规则m

如果(预测空间库\地质\银单元？？.dat)则(预测空间库\综合\单元zh)；

将“预测空间库\地质\”下所有数据(.dat)文件合并，并转换成‘银单元地质.dat(.xlc)’文件，置于“预测空间库\综合\”目录下。

规则m+1：

……

同理，利用过程函数“单元zh”在其他并行目录下进行文件的合并与转存，集成“预测空间库\综合\”目录下的各结果文件：‘银单元化探.dat(.xlc)’、‘银单元重砂.dat(.xlc)’、‘银单元航磁.dat(.xlc)’、‘银单元重力.dat(.xlc)’。

规则n：

如果(预测空间库\综合\银单元？？.dat)则(预测空间库\综合\单元zh)；

将“预测空间库\综合\”下所有数据(.dat)文件合并，并转换成‘银单元综合库.dat(.xlc)’文件,该文件内容包括：‘银单元地质.dat(.xlc)’、‘银单元化探.dat(.xlc)’、‘银单元重砂.dat(.xlc)’、‘银单元航磁.dat(.xlc)’、‘银单元重力.dat(.xlc)’。它是以地质单元为信息集成单位的综合信息预测空间库，称为地质单元综合数据库，简称单元综合库。

ⅳ.建立“预测模型”的知识规则

规则n+1：

如果(找矿模型\单元\银模型单元.wp)且(地学图库\地质\银矿.wt)

则(预测模型\综合\模型单元cl)；“模型单元cl”过程函数集成结果文件“银模型单元储量.wp(.dat,.xlc)”，置于“预测模型\综合\”目录下。

规则n+2：

如果(预测空间库\综合\银单元地质.dat)(则(预测模型\综合\预测hj)；

“预测模型\综合\模型hj”过程函数化简、集成结果文件“银地质预测模型.dat(.xlc)”，存放于“预测模型\综合\”下。预测变量的化简可公用同一个过程函数“预测hj”,因为此函数过程体能依据不同的规则条件前提，根据入口实参的不同实现类似相同的功能。

同理，经过过程函数的化简处理，可建立银的化探、重砂、航磁、重力预测模型，自动建立的知识规则如下：

规则n+3：

如果(预测空间库\综合\银单元化探.dat)则(预测模型\综合\预测hj)；

规则n+4：

如果(预测空间库\综合\银单元重砂.dat)则(预测模型\综合\预测hj)；

规则n+5：

如果(预测空间库\综合\银单元航磁.dat)则(预测模型\综合\预测hj)；

规则n+6：

如果(预测空间库\综合\银单元重力.dat)则(预测模型\综合\预测hj)；

规则n+7：

如果(预测模型\综合\银？？预测模型.dat)则(预测模型\综合\模型zh)；

“预测模型\综合\模型zh”过程函数合并各类预测变量后，在“预测模型\综合\”下保存命名为‘银综合预测模型.dat(.xlc)’文件。

至此，已完成知识规则库的自动建立。为验证模型，可再设“预测模型\方法\”和“预测模型\预测\”两个子目录：“预测模型\方法\”为多元统计方法库，如特征分析、聚类分析、数量化理论等；“预测模型\预测\”下是不同多元统计方法预测模型的输入、以及预测结果的输出。

规则n+8：

如果(预测模型\综合\银综合预测模型.dat)则(屏幕显示：“多元统计方法列表”：“请确认统计方法选项”)(激活“预测模型\方法\”下选中的具体方法)。

3.建模***的实现

在ES中，基于知识库中已有知识，从已有事实推出新的事实(或叫结论)的过程，被称为基于知识的推理，推理的实现构成推理机。推理机是一组程序，求解问题的推理机构，由它控制、协调整个***，并根据当前输入的数据(数据库中的信息)，利用知识库中的知识，按一定的推理策略，去解决当前的问题。

本发明设计的推理机是利用知识库中的知识规则，匹配ES数据库中的数据(事实),触发过程函数驱动GIS产生新的数据(事实)，他跟一般推理机不同之处是数据的类型不同、推理的方式不同、推理的策略也有所区别。

(1)推理数据

推理用数据的类型主要包括目录型变量、文件型变量和过程型变量。目录型变量、文件型变量对应***下的目录路径和文件名；过程型变量对应过程函数库中的过程函数和方法库中的统计数学模型，即要驱动的模型名。***的ES数据不是一个简单的事实，是GIS图库和与建库过程相关的多项多类型组成的字符串数据。

目录类型：由图库的不同分类库组成的层次类型结构，描述文件存放的目录路径。如“地学图库\”、“地学图库\地质\”、“找矿空间库\”、“找矿空间库\地质\”等等；

文件类型：由不同类库目录下的“目录\文件名”字符串组成，以文件后缀区分不同类型的文件。如“地学图库\地质\地质图.wp”、“地学图库\地质\银矿.wt”、“找矿空间库\地质\地层控矿图.wp”、“找矿空间库\地质\岩体控矿图.wp”、“找矿模型\综合\银综合模型.dat”、“找矿模型\综合\银综合模型.xlc”等等；

函数类型：过程函数的名称与类型一般是根据被空间分析集成文件的类型、提取的内容、集成的方式和结果文件的类型共同组成的“目录\过程名”字符串变量。如“找矿空间库\地质\地层控矿wp”、“找矿模型\地质\银模型单元wpjc”、“找矿模型\综合\模型zh”、“预测模型\综合\预测hj”等等。根据过程函数的分类，可公用和重用同一过程函数，如“地层控矿wp”、“银模型单元wpjc”、“模型zh”、“模型hj”、“预测hj”等等。只需通过识别规则条件部分的“目录\文件名”字符串，结合过程函数的字符串，自动提取组合成为过程函数的调用实参，实现过程函数的功能。

(2)推理方式

本发明控制知识的选择和运行不同于一般专家***，在调用知识规则推理时对条件部分和结论部分都要与***GIS下的图库进行关联推理。

1)匹配条件部分数据(文件名事实)

匹配条件部分“目录\文件名”字符串在ES数据库存在否，文件在***图库下存在否。

首先匹配条件部分在ES数据库存在，再判识该条件部分的文件在***图库下存在，则触发规则结论部分的过程函数；如果判识该条件部分的文件在***图库下不存在，则逐条查找知识规则库中规则，是否有建立该规则的条件部分文件的前规则存在，直至找到建立该规则条件部分事实的前知识规则，然后通过前规则集成建立结果文件作为该规则的条件文件，存放于***图库下；只有当规则的条件部分都满足后,才能触发执行该规则结论部分的过程函数；如查遍知识库没有发现建立某条规则条件部分文件的前知识规则存在，则询问用户“是否重新建立该规则的条件部分“目录\文件名”。

2)触发结论部分的过程函数

当过程函数被触发时，它执行如下三种情况之一：

首先判识过程函数的集成结果文件在***下图库存在与否，若***下图库已存有结果文件，则进一步判断该结果文件是否与该规则的条件部分的任一文件同名，若同名，则执行该过程函数进行空间分析、重新集成建立同名的结果文件，然后转向执行下一条规则；否则，退出过程，执行下一条规则。如果在***下图库不存在该过程函数建立的结果文件，则进行空间信息集成、建立结果文件，存放于***下图库中，再进行下一条规则的推理，直至知识库中所有知识规则推理完毕。

(3)推理策略

在ES数据库和知识规则库的基础上，设计采用基于知识的正向推理，即采用数据驱动策略。由ES初始数据库中的地学图库图形文件作为数据出发，运用知识库中的知识规则，搜索、匹配、驱动(触发)选择对象(过程函数或目录\文件的字符串变量)进行空间分析集成，建立相应目录下的空间信息集成文件。

***设计推理机采用数据驱动推理策略去解决成矿预测空间建模问题，启动推理前除预测铁矿外，在地学图库中至少应有矿产图、地质图、主成矿元素异常图。推理策略是:在成矿预测空间建模***中置入空间建模信息(地学图库、预测矿种文件的目录及文件名路径)，按序启动完成“建数据库”、“建知识库”后，触发“空间推理”，***自动开始推理：从知识库中取出规则的前提进行匹配，触发过程，在GIS环境下对图形文件进行空间分析与信息集成。***的推理搜索路径是：①先纵向：地学图库\地理\→地学图库\地质\→地学图库\化探\→地学图库\重砂\→地学图库\航磁\→地学图库\重力\；②后横向：地学图库→找矿空间库→找矿模型→预测空间库→预测模型(见图17推理网络图)。在ES数据库和***图库下完成知识规则的推理数据(事实)的搜索匹配。

以预测银矿(银矿.wt)建模为例,***对知识库中知识规则依次(按序)进行匹配推理：

①推理开始

规则i

如果(地学图库\地质\银矿.wt)且(地学图库\化探\Ag.wt))

则(找矿空间库\地质\银异常wt)；

***开始推理规则的条件和结论：

匹配条件部分：***在ES数据库搜索到“地学图库\地质\银矿.wt”的数据(事实)存在和在地学图库中银矿床点文件“银矿.wt”也存在；同样，***也匹配搜索到主成矿银元素异常文件“Ag.wt”在ES数据库和***图库下存在。

执行结论部分：在规则的条件前提满足后，***触发结论的过程函数“找矿空间库\地质\银异常wt)”：***首先在ES数据库搜索到“找矿空间库\地质\银异常.wt”的字符串数据，进一步搜索该过程函数的结果文件“银异常.wt”是否已经存在于***的图库下：若不存在，则执行该过程函数进行空间分析、集成建立银异常结果文件“银异常.wt”，然后转向执行下一条规则；若***图库下已存有结果文件，则进一步判断该结果文件是否与该规则的条件部分的任一文件同名，若同名，则执行该过程函数进行空间分析、重新集成建立同名的结果文件，然后转向执行下一条规则；否则，退出过程，执行下一条规则。

②推理进程

在整个推理过程中遵循先纵向后横向的推理进程，它也是自动建立知识库时知识规则的一个顺序排列。当执行完以地学图库目录下的所有文件为条件部分的所有规则后，***同时建立了与此相关的下一推理节点“找矿空间库”的文件：

规则i+2

如果(找矿空间库\地质\银异常.wt)且(地学图库\地质\地质图.wp)

则(找矿空间库\地质\地层控矿wp)(找矿空间库\地质\岩体控矿wp)；

规则i+3

……

以此类推，再建立下一推理节点找矿模型→预测空间库→预测模型等的GIS下空间信息集成文件。

③推理结束

本研究的目标是通过以矿产资源体为单元的综合信息找矿模型，建立以地质体为单元的综合信息成矿预测模型，它是一个用于多元统计方法进行定位、定量预测的地质变量集合。当执行完知识库中最后规则：

规则n+7

如果(预测模型\综合\银？？预测模型.dat)则(预测模型\综合\模型zh)；

当综合集成了“预测模型\综合\”目录下的地质、化探、重砂、航磁、重力的找矿信息，建立了综合信息预测模型“银综合预测模型.dat(.xlc)”文件，推理便可结束。

本实施方式所述的***运行硬件环境：主机：CPU486以上或其兼容机，内存64兆以上；硬盘：40GB以上；显卡：高分辨率彩色监视器及其相应的图形适配卡(EGA、CGE、VGA、TVGA等)。输入设备：扫描仪(市面上销售的各种扫描仪(MAPGIS接收扫描后的Tif文件))；输出设备：各种带Windows驱动的绘图仪、支持HPRTL的喷墨绘图仪、带Windows驱动的各种打印机及各种带标准PostScriptRIP的照排机。

Claims (8)

1.成矿预测中GIS与ES自动空间建模***，GIS被用于产生空间数据库，并作为空间分析和显示的工具；ES用于产生面向应用领域的数据库和知识库，通过ES推理机匹配规则驱动GIS空间建模；所述的空间建模***设计统一界面；包括找矿空间库、找矿模型、预测空间库和预测模型；

所述找矿空间库，包括找矿空间信息和图库，是指将地学图库中地质、物探、化探的空间信息和图库与矿产图、化探、重砂异常进行成矿规律及控矿因素的空间分析后，提取集成并建立地质、物探、化探综合的找矿空间信息和图库；

所述找矿模型，由地质、物探和化探的找矿模型组成，以典型矿床的模型单元作为集成单元,以找矿空间库作为集成对象，建立综合信息找矿模型的空间信息和图库；并从综合信息找矿模型空间信息和图库中提取、集成空间信息，将提取的信息转化为控矿变量，并将所述的控矿变量作为找矿标志，组成综合信息找矿模型；

所述预测空间库，以地质单元为集成单元,以找矿空间库为集成对象，进行空间叠加分析,建立综合信息预测模型的空间信息和图库；对综合信息预测模型空间信息和图库进行提取，建立满足不同预测模型的预测变量库；

所述预测模型，用于根据多元统计方法对综合信息预测模型的数据要求，将预测变量库进行数据模型的标准化处理，简化地质变量后，建立不同预测模型的变量矩阵，即建立综合信息预测模型。

2.根据权利要求1所述的成矿预测中GIS与ES自动空间建模***，其特征在于，还包括图库管理下的图库管理功能模块和建立地学图库模块，两者功能设计为在同一个界面中实现，所述图库管理功能模块，采用菜单文件、工程文件分层分类管理***下的地学图库和空间建模过程产生的中间及最终结果的空间信息和图库，统一实现***下图库的查询、浏览、编辑和修改；在只有地学数据的情况下，在图库管理下增设地质、化探、重砂、航磁、重力解译建立地学图库的功能模块，按地学图库的分类，进行地学资料处理、解译建立空间信息和图库，构建地学图库。

3.根据权利要求1或2所述的成矿预测中GIS与ES自动空间建模***的建模方法，采用ES驱动GIS实现成矿预测自动空间建模；其特征是，该方法由以下步骤实现：

步骤一、自动建立ES数据库；

对所述地学图库信息进行自动检索建立以目录/文件名为字符串事实的初始ES数据库，并根据初始ES数据库，建立空间信息集成结果文件的目录/文件名的字符串，添加到初始ES数据库，完成ES数据库的构建；

步骤二、自动建立ES知识规则库；

利用初始ES数据库，结合空间信息集成结果文件与被集成文件两者的关联关系，一一建立对应的过程函数；同时，将集成结果文件的目录/文件名的字符串事实添加到初始ES数据库，所述过程函数加入到过程函数库，将被集成文件的目录/文件名作为知识规则的条件部分，过程函数作为知识规则的结论部分，自动生成规则添加到知识规则库，自动建立ES知识规则库；

步骤三、自动ES推理；

采用数据驱动策略，利用ES知识规则库，匹配ES数据库中的数据，搜索、匹配、驱动选择过程函数或目录/文件名的字符串进行空间分析集成，并建立相应目录下的空间信息集成结果文件，实现基于GIS与ES自动空间建模。

4.根据权利要求3所述的成矿预测中GIS与ES自动空间建模方法，其特征在于，步骤一中建立初始ES数据库，包括设定***自动搜索路径，具体为：

A、设置搜索对象为地学图库；

B、查找地学图库下的文件或目录，并判断是否找到文件或目录，如果是，则执行步骤C，如果否，结束本级目录搜索；

C、如果是文件，将目录/文件名字符串保存在数据库，返回步骤B；如果是目录，将目录名字符串保存到数据库，并将目录名字符串设置为新的搜索路径，返回步骤B。

5.根据权利要求3所述的成矿预测中GIS与ES自动空间建模方法，其特征在于，在步骤二中，***根据初始ES数据库，自动按顺序完成建立找矿空间库，找矿模型，预测空间库和预测模型的知识规则，建立ES知识规则库。

6.根据权利要求5所述的成矿预测中GIS与ES自动空间建模方法，其特征在于，步骤二中，自动按顺序完成建立找矿空间库，找矿模型，预测空间库和预测模型的过程为：将初始ES数据库中目录\文件名字符串作为知识规则的条件部分，将所述初始ES数据库中目录\文件名字符串相对应找矿空间库的空间信息集成结果文件的过程函数作为知识规则的结论部分，建立知识规则库中找矿空间库的知识规则，同时将结论部分空间信息集成结果文件字符串加入初始ES数据库，过程函数加入过程函数库，知识规则加入知识规则库；然后将所述加入初始ES数据库中的结论部分空间信息集成结果文件字符串作为找矿模型知识规则的条件部分，将找矿模型中相应空间集成的结果文件的过程函数作为知识规则的结论部分，建立找矿模型中的知识规则，并进一步扩展初始ES数据库和过程函数库的内容；依次递推建库，直到建立预测空间库和预测模型的知识规则，完成ES知识规则库的自动建立。

7.根据权利要求3所述的成矿预测中GIS与ES自动空间建模方法，其特征在于，步骤三中，***采用数据驱动策略，利用ES知识规则库，匹配ES数据库中的数据，实现自动ES推理，具体过程为：

运用ES知识库中的知识规则，以ES数据库中的地学图库图形文件作为初始数据，按序进行找矿空间库、找矿模型、预测空间库和预测模型的空间建模，匹配、驱动选择对象进行空间分析集成，自动建立相应目录下的空间信息集成结果文件。

8.根据权利要求7所述的成矿预测中GIS与ES自动空间建模方法，其特征在于，推理搜索路径是：先纵向，后横向的方式在ES数据库和***图库下完成知识规则的推理数据的搜索匹配。