GIS与矿产资源评价

　　一、引言

　　虽然各国研究程度不同、所用方法不同，搜集评价区尽可能多的信息（地质、地球物理、地球化学、遥感信息等），在成矿理论的指导下，提取成矿信息，对各种成矿信息进行综合分析，以确定成矿有利地区或找矿靶区并估算其资源量是矿产资源评价的基本任务。

　　地理信息系统-GIS作为对地球空间数据进行采集、存储、检索、建模、分析和表示的计算机系统，不仅可以管理以数字、文字为主的属性信息，而且可以管理以图形图像为主的空间信息。它通过各种空间分析方法对各种不同的空间信息进行综合分析解释，确认空间实体之间的相互关系，分析在一定区域内发生的各种现象和过程。在矿产资源评价领域，不管是进行区域成矿系统的研究，还是确定矿床的有利靶区，GIS不仅提供了在计算机辅助下对上述多源地学信息进行集成管理的能力、灵活的查询检索能力，而且可在经验与模型的指导下，通过各种空间分析方法对与成矿有关的各种空间信息进行综合分析解释，确定成矿的有利地区。

　　七十年代末，八十年代初（姜作勤，1999），地质学家们开始尝试在矿产资源评价中应用GIS技术。经过二十年的努力，在用于矿产资源评价的空间数据库的建立、工作程度不同地区的基于GIS的矿产资源评价方法的研究与应用、对多种成矿信息的综合分析方法的研究与应用、基于GIS的矿产资源评价专用软件的开发，以及如何合理地组织人力资源适应新技术的应用要求等方面取得了长足的进步。实践证明，GIS技术的应用形成了新一代的矿产资源评价方法（李裕伟，1998）。GIS不仅已经成为发达国家矿产资源评价的有力工具，在中国（姜作勤，1999）、巴西、南非、泰国、越南、印度尼西亚等（Markku Tiainen, 1998）许多发展中国家的应用也越来越深入。

二、地理信息系统GIS概述

　　1. 什么是地理信息系统
　　地理信息系统，简称GIS（Geographic Information System）。顾名思义，地理信息系统是处理地理信息的系统。地理信息是指直接或间接与地球上的空间位置有关的信息，又常称为空间信息。一般来说，GIS可定义为："用于采集、存储、管理、处理、检索、分析和表达地理空间数据的计算机系统，是分析和处理海量地理数据的通用技术"。从GIS系统应用角度，可进一步定义为："GIS由计算机系统、地理数据和用户组成，通过对地理数据的集成、存储、检索、操作和分析，生成并输出各种地理信息，从而为土地利用、资源评价与管理、环境监测、交通运输、经济建设、城市规划以及政府部门行政管理提供新的知识，为工程设计和规划、管理决策服务"（陈述彭，1999）。

　　人类生活在地球上，80%以上的信息与地球上的空间位置有关。GIS的出现是信息技术及其应用发展到一定程度的必然产物。地理信息系统萌芽于上世纪的60年代。1962年，加拿大的Roger F. Tomlinson提出利用数字计算机处理和分析大量的土地利用地图数据，并建议加拿大土地调查局建立加拿大地理信息系统（CGIS），以实现专题地图的叠加、面积量算、自然资源的管理和规划等；与此同时，美国的Duane F. Marble在美国西北大学研究利用数字计算机研制数据处理软件系统，以支持大规模城市交通研究，并提出建立地理信息系统的思想。70年代是地理信息系统走向实用的发展期。美国、加拿大、英国、西德、瑞典和日本等国对GIS的研究均投入了大量人力、物力和财力。到1972年CGIS全面投入运行与使用，成为世界上第一个运行型的地理信息系统；在此期间美国地质调查局发展了50多个地理信息系统，用于获取和处理地质、地理、地形和水资源信息；1974年日本国土地理院开始建立数字国土信息系统，存储、处理和检索测量数据、航空像片信息、行政区划、土地利用、地形地质等信息；瑞典在中央、区域和城市三级建立了许多信息系统，如土地测量信息系统、斯德哥尔摩地理信息系统、城市规划信息系统等。但由于当时的GIS系统多数运行在小型机上，涉及的计算机软硬件、外部设备及GIS软件本身的价格都相当昂贵，限制了GIS的应用范围。

　　80年代是GIS的推广应用阶段，由于计算机技术的飞速发展，在性能大幅度提高的同时，价格迅速下降，特别是工作站和个人计算机的出现与完善，使GIS的应用领域与范围不断扩大。GIS与卫星遥感技术相结合，开始用于全球性问题的研究，如全球变化和全球监测、全球沙漠化、全球可居住区评价、厄尔尼诺现象及酸雨、核扩散及核废料等(李德仁，1994)；从土地利用、城市规划等宏观管理应用，深入到各个领域解决工程问题，如环境与资源评价、工程选址、设施管理、紧急事件响应等。在这一时期，出现了一大批代表性的GIS软件，如ARC／INFO、GENAMAP、SPANS、MAPINPO、ERDAS、Microstation等，其中ARC／INFO已经愈来愈多地为世界各国地质调查部门所采用，并在区域地质调查、区域矿产资源与环境评价、矿产资源与矿权管理中发挥越来越重要作用。

　　90年代为GIS的用户时代，随着地理信息产业的建立和数字化信息产品在全世界的普及，GIS成为了一个产业，投入使用的GIS系统，每2～3年就翻一番，GIS市场的增长也很快。目前，GIS的应用在走向区域化和全球化的同时，己渗透到各行各业，涉及千家万户，成为人们生产、生活、学习和工作中不可缺少的工具和助手。与此同时，GIS也从单机、二维、封闭向开放、网络(包括Web GIS)、多维的方向发展。

　　我国地理信息系统方面的工作始于80年代初。地理信息系统进入发展阶段的标志是第七个五年计划的开始，地理信息系统研究作为政府行为，正式列入国家科技攻关计划，开始了有计划、有组织、有目标的科学研究、应用实验和工程建设工作。许多部门同时展开了地理信息系统研究与开发工作。1994年中国GIS协会在北京成立，标志中国GIS行业已形成一定规模。九五期间，国家将地理信息系统的研究应用作为重中之重的项目予以支持，1996年，为支持国产GIS软件的发展，原国家科委开始组织软件评测，并组织应用示范工程。这一系列的举措极大的促进了国产GIS软件的发展与GIS的应用。1998年，国产软件打破国外软件的垄断，在国内市场的占有率达25%。同年，在抽样调查25个省市19个行业的1000多个单位中，全部使用了地理信息系统(秦其明、袁胜元，2001)。地理信息系统在资源调查、评价、管理和监测，在城市的管理、规划和市政工程、行政管理与空间决策、灾害的评估与预测、地籍管理及土地利用，在交通、农业、公安等诸多领域得到了广泛的应用。 2. 地理信息系统的组成
　　GIS的应用系统由五个主要部分构成，即硬件、软件、数据、人员和方法。

　　2.1 硬件
　　硬件是指操作GIS所需的一切计算机资源。目前的GIS软件可以在很多类型的硬件上运行，从中央计算机服务器到桌面计算机，从单机到网络环境。一个典型的GIS硬件系统除计算机外，还包括数字化仪、扫描仪、绘图仪、磁带机等外部设备。根据硬件配置规模的不同可分为简单型、基本型、网络型。图1是典型的网络型GIS硬件配置(修文群，1999)，图2是一个典型的基本型GIS硬件配置，它是一般用户最常用的配置。


 

2.2 软件
　　软件是指GIS运行所必须的各种程序。主要包括计算机系统软件和地理信息系统软件两部分。地理信息系统软件提供存储、分析和显示地理信息的功能和工具。主要的软件部件有：输入和处理地理信息的工具；数据库管理系统工具；支持地理查询、分析和可视化显示的工具；容易使用这些工具的图形用户界面(GUI)。
　　2.3 数据
　　数据是一个GIS应用系统的最基础的组成部分。空间数据是GIS的操作对象，是现实世界经过模型抽象的实质性内容确良。图3展示了GIS对现实世界的信息表达与分层。

　　一个GIS应用系统必须建立在准确合理的地理数据基础上。数据来源包括室内数字化和野外采集，以及从其他数据的转换。数据包括空间数据和属性数据，空间数据的表达可以采用栅格和矢量两种形式。空间数据表现了地理空间实体的位置、大小、形状、方向以及几何拓扑关系。



2.4 人员
　　人是地理信息系统中重要的构成要素，GIS不同于一幅地图，它是一个动态的地理模型，仅有系统软硬件和数据还不能构成完整的地理信息系统，需要人进行系统组织、管理、维护和数据更新、系统扩充完善以及应用程序开发，并采用空间分析模型提取多种信息。因此，GIS应用的关键是掌握实施GIS来解决现实问题的人员素质。这些人员既包括从事设计、开发和维护GIS系统的技术专家，也包括那些使用该系统并解决专业领域任务的领域专家。一个GIS系统的运行班子应有项目负责人、信息技术专家、应用专业领域技术专家、若干程序员和操作员组成。
　　2.5 方法
　　这里的方法主要是指空间信息的综合分析方法，即常说的应用模型。它是在对专业领域的具体对象与过程进行大量研究的基础上总结出的规律的表示。GIS应用就是利用这些模型对大量空间数据进行分析综合来解决实际问题的。如基于GIS的矿产资源评价模型、灾害评价模型等。

　　3. 地理信息系统的主要功能
　　一个GIS软件系统应具备五项基本功能，即数据输入、数据编辑、数据存贮与管理、空间查询与空间分析、可视化表达与输出。图4是一个典型的GIS功能框图。



3.1 数据输入
　　数据输入是建立地理数据库必须的过程。数据输入功能指将地图数据、物化遥数据、统计数据和文字报告等输入、转换成计算机可处理的数字形式的各种功能。对多种形式、多种来源的信息，可实现多种方式的数据输入，如图形数据输入、栅格数据输入、GPS测量数据输入、属性数据输入等。用于地理信息系统空间数据采集的主要技术有两类，即使用数字化仪的手扶跟踪数字化技术和使用扫描仪的扫描技术。手扶跟踪数字化曾在相当长的时间内是空间数据采集的主要方式。扫描数据的自动化编辑与处理是空间数据采集技术研究的重点，随着扫描仪技术性能的提高及扫描处理软件的完善，扫描数字化技术的使用越来越普遍。
　　3.2 数据编辑与处理
　　数据编辑主要包括图形编辑和属性编辑。属性编辑主要与数据库管理结合在一起完成，图形编辑主要包括拓扑关系建立、图形编辑、图形整饰、图幅拼接、图形变换、投影变换、误差校正等功能。

　　3.3 数据的存储与管理
　　数据的有效组织与管理，是GIS系统应用成功与否的关键。主要提供空间与非空间数据的存储、查询检索、修改和更新的能力。矢量数据结构、光栅数据结构、矢栅一体化数据结构是存储 GIS的主要数据结构。数据结构的选择在相当程度上决定了系统所能执行的功能。 　　 数据结构确定后，在空间数据的存储与管理中，关键是确定应用系统空间与属性数据库的结构以及空间与属性数据的连接。目前广泛使用的GIS软件大多数采用空间分区、专题分层的数据组织方法，用GIS管理空间数据，用关系数据库管理属性数据。图5是一个典型的地学数据分层管理概念模型，其中展示了空间图层及其属性的连接。




3.4 空间查询与分析
　　空间查询与分析是GIS的核心，是GIS最重要的和最具有魅力的功能，也是GIS有别于其他信息系统的本质特征。地理信息系统的空间分析可分为三个层次的内容：
　　l 空间检索：包括从空间位置检索空间物体及其属性、从属性条件检索空间物体；
　　l 空间拓扑叠加分析：实现空间特征（点、线、面或图像）的相交、相减、合并等，以及特征属性在空间上的连接；
　　l 空间模型分析：如数字地形高程分析、BUFFER分析、网络分析、图像分析、三维模型分析、多要素综合分析及面向专业应用的各种特殊模型分析等。
　　3.5 可视化表达与输出
　　中间处理过程和最终结果的可视化表达是GIS的重要功能之一。通常以人机交互方式来选择显示的对象与形式，对于图形数据，根据要素的信息密集程度，可选择放大或缩小显示。GIS不仅可以输出全要素地图，也可以根据用户需要，分层输出各种专题图、各类统计图、图表及数据等。
　
　　除上述五大功能外，还有用户接口模块，用于接收用户的指令、程序或数据，是用户和系统交互的工具，主要包括用户界面、程序接口与数据接口。由于地理信息系统功能复杂，且用户又往往为非计算机专业人员，用户界面是地理信息系统应用的重要组成部分，使地理信息系统成为人机交互的开放式系统。

　　4. 通用与专用GIS系统
　　4.1 通用地理信息系统
　　通用地理信息系统软件是指具有数据输入、编辑、结构化存储、处理、查询分析、输出、二次开发、数据交换等全套功能的GIS通用软件，是开发各种专用系统的基础与工具，又称通用GIS开发平台。国外的ARC/INFO、AtlasGIS 、INTERGRAPH，TITAN、GENAMAP、GRASS、ERDAS、ERMAPPER等，国产的MAPGIS、CITYSTAR、GEOSTAR等都属这类软件；
　　通用型地理信息系统平台通常均提供强大的二次开发功能，有的提供专用的编程环境，如ARCVIEW的AVENUE、MAPINFO的MAPBASIC、ARC/INFO的XML语言；目前更多的是提供更通用的DLL、ActiveX、JAVA等动态连接库或控件产品，如TITAN 、MAPGIS、MapObjects、MAPX等，利用计算机系统开发工具(各种高级程序设计语言)调用这些二次开发函数或控件可进行用户化开发的GIS产品，特别是用来开发各种专业型的地理信息系统。

　　4.2 专用地理信息系统
　　专用地理信息系统是利用GIS系统开发工具集，针对某一专业领域和业务部门的工作流程而开发的独立的GIS运行系统，旨在利用GIS工具有针对性地解决具体的问题。它符合专业领域或业务部门的工作流程，针对性强，是GIS产品向专业化发展的产物，对扩大GIS产品影响力具有重要作用。如中国地质大学基于MAPGIS所开发的：城市规划信息管理系统、通信管网及配线系统、土地详查信息系统、MAPCAD彩色地图编辑出版系统、矿产资源评价分析系统（MORPAS）等。

　　5. 国内地学领域常用的地理信息系统软件
　　ARC/INFO是著名GIS厂商ESRI公司的代表产品。它是当今世界上最完整的GIS系统，它所包含的几千个GIS分析工具已经被各个领域所采用，千锤百炼后ARC/INFO也更加成熟，在全球地理信息系统市场上占有最大的市场份额。近年来，ESRI在不断强化传统产品，如UNIX ARC/INFO、PC ARC/INFO、ArcCAD、DAK的同时，又推出了几种全新概念和具有划时代意义的产品，包括：空间数据库引擎(SDE)、ArcView GIS3.2、NT ARC/INFO和MapObjects。最近又推出了ArcGIS8.1全新版本,它包括ArcGIS Desktop、ArcGIS Workstation、 ArcGIS SDE等。ESRI是目前唯一一个支持全系列操作系统的GIS厂商，其多层次、全系列的GIS产品能够满足每一个用户领域、每一个用户规模的需求。
　
　　ARCVIEW3.2是相应的一套桌面地理信息系统软件，但在功能上远远超越了桌面制图系统。它的可扩展的软件结构为GIS应用提供了一个具有伸缩性的软件平台。这一新的软件结构也使得ArcView队伍可以开发出一系?quot;插件"式的模块（如SPATIAL ANALYST、3D ANALYST、IMAGE ANALYST等），利用这些模块进行组合可以显著地扩展ArcView的功能，从而使桌面GIS发展到一个全新的水平。ArcView以Project为一个基本应用单元, 它由多种Document组成: （1）视图Views: 地图显示, 信息查询, 空间分析；（2）表格Tables: 数据库管理, 电子表格；（3）Charts: 统计图形制作；（4）图版Layouts: 地图组合设计, 以供绘制；（5）脚本编程Scripts(Avenue): 面向对象的程序设计、调试、开发工具。ARCVIEW使用方便、简单直观。
　
　　MAPGIS是中国地质大学信息工程学院开发的工具型地理信息系统软件。该软件是国家科技部向全国推荐的国产地理信息系统软件平台。使用简单，在国产GIS软件市场上占有较好的市场份额。MAPGIS不仅具有比较完善的制图功能，还具有如下特点：（1）海量无缝图库管理：提供建立图库、修改、删除及图库漫游等一系列操作；提供图幅输入、显示、修改等功能；图幅接边、图幅提取功能操作简单，可靠性高；（2）高性能的空间数据库管理：Client/Server结构，多用户访问管理；动态外挂数据库的联结；多媒体属性库管理；完善的安全机制。（3）完备的空间分析工具：可实现空间叠加分析，属性数据分析，DEM分析，网络化功能，TIN模型分析，三维绘制功能，多源图像分析与处理等；（4）方便的二次开发：支持C++、VB、Delphi、ActiveX等集成开发环境；可提供API函数层、C++类层、ActiveX控件层。

　　6. 地理信息系统与计算机辅助制图系统的区别
GIS是在地学学科与数据库管理系统(DBMS)、计算机图形学、计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助制图(CAM)等与计算机技术相关学科相结台的基础上发展起来的。

　　CAM是使用计算机技术进行几何图形的编辑和绘制的计算机系统。CAM的使用使众多行业和部门中的设计人员从制图板上和手工劳动中解放出来，因而受到广大设计人员、制图人员的青睐。CAM技术的发展对GIS的产生起了有力的促进作用，

　　GIS的出现进一步为CAM提供了现代化的先进技术手段，引起地图制图过程的深刻变化，成为现代地图制图主要手段。虽然GIS的发展与计算机辅助制图有着密切的关系，但二者之间存在许多根本性的不同。

　　l 目的不同。CAM的目的是制图，主要考虑信息的显示和表达，是传统地图的数字化再现。除正确的表达专业内容外，强调线划的圆滑、色彩的协调、图面的美观。而GIS的目的是空间数据的管理与分析，制图只是GIS的功能之一；
　　l 采用的技术不同，GIS通过严格的空间拓扑关系、空间及属性数据库的建立实现信息的管理、查询与分析。建立描述地质实体空间特征的图形元素之间的拓扑关系、建立与图形元素相连接的描述地质实体非空间特征的属性数据库是地理信息系统与单纯的计算机辅助制图系统的最本质的差别；
　　l GIS具有强大的空间查询和深层次的空间分析功能，提供对规划、管理和决策有用的信息。而CAM不具有空间分析功能；

三　基于GIS的矿产资源评价的发展

　　七十年代后期，地学领域的专家们就开始认识到了GIS在自然资源分析中的应用潜力。美国的缅因州地调所那时就组织了GIS应用试验项目。1982年USGS的地质处与测绘处联合启动了一个试验研究项目，设计、开发、应用和评价用于美国本土(阿拉斯加除外)矿产资源评价计划CUSMAP的GIS原型系统。根据由GIS得出的采用数字编码的地质、地球物理、地球化学、遥感、地形、矿产地数据的空间关系，建立可能发现的矿床类型的经验模型。试验分别在3个1°× 2°的图幅上进行。通过研究，确定了矿产资源评价对栅格、矢量与表格式数据处理能力及相互间的接口和在GIS内建立应用模型及表示评价结果的制图功能的需求（C.M. Trautwein 等,1988）。到1988年12月，在由CUSMAP演变而来的全国矿产资源评价计划－NAMRAP中大约有11个矿产资源评价项目涉及了新技术的应用。

　　GIS在矿产资源评价中的应用不仅在USGS，而且在各州的地调所也得到了相当程度的重视。1988年9月美国科学院、USGS和美国地质学会联合召开了题为集成技术和地学应用的GIS讨论会，会上发表了多篇关于矿产资源评价的论文。Maine, Illinois, Calorado 和Kentucky 等州都作了很好的工作（Colin Treworgy and Margaret Bargh, 1989；Robert G. Marvinney,1988 ；Robert R. Pool et al，1988）。 加拿大地调所（GSC）八十年代中后期开展了用GIS进行矿产资源潜力填图的研究。GSC著名的地质统计学专家G.F. Bonham Carter 和F.G. Agterberg 等人在1988和1989年发表的"集成地质数据集进行NOVA SCOTIA地区的金矿勘探"和"GIS在新布伦斯瑞克北部矿产资源评价中的应用"（G.F. Bonham Carter et al, 1988, G.P. Watson et al, 1989）论文中，提出用条件概率与贝叶斯规则相结合的证据加权法实现二元模式图的综合的新方法。在资源评价中，首先将GIS的空间分析与定量模拟结合起来。这种方法经多次改进，已作为基于GIS的矿产资源评价的主要方法在世界各国得到了广泛的应用。

　　与北美相比，澳大利亚开展此项工作的时间要晚一些。澳大利亚地调所（AGSO）的前身矿产资源局1988年成立了由GIS技术与应用专家组成的自然资源信息中心（NRIC）。资源评价处同年启动了一个以综合大量不同类型的空间数据为目的的研究项目（姜作勤，1992 ）。近几年的文献表明，GIS不仅被广泛应用于建立矿产资源评价的基础－矿产省的GIS数据集（Lesley Wyborn 等人， 1995），用于澳大利亚的镍红土矿、镍硫矿、脉金矿、红土金矿、含金刚石的金伯利岩及铅锌矿的矿产资源潜力评价（Lyle A. Burgess, 1997）、(Margaretha Scott,1999)、(J.C.Gum & A.C.Burtt, 1999)。而且在矿产资源评价的方法研究、开发矿产资源评价专用系统方面也有许多进展。特别是提出了在已知矿床很少的情况下应用GIS进行资源评价的方法（Lesley Wyborn et al，1995）。

　　GIS不仅在发达国家的矿产资源评价中发挥了重要作用，在发展中国家的应用也越来越深入。身兼地质调查所职能的南非地学委员会GSSA于九十年代中后期开始在矿产资源评价中应用GIS，主要是实现多源地学信息的集成管理，建立了管理多源地学信息的集成的、模块化的组合数据库系统GEODE (C.J.Vorster,1996)，也进行了基于GIS的矿产资源评价的应用研究。笔者2000年访问开普敦地调所时，其海洋地学部的有关专家就介绍了他们应用GIS评价金刚石成矿有利地区的研究。GSSA已拥有一批地理信息系统开发与空间数据库设计的专家(http-GSSA, 2000)。

　　巴西在矿产资源评价中应用GIS的发展过程不很清楚，但在去年召开的第31届国际地质大会上，巴西就发表了14篇有关的论文。应用GIS进行评价的矿种不仅包括金、铜、铅、锌、银等金属矿(Franca-Rocha and et al,2000)、(Perrotta, M.M and et al，2000)、(Barreto Neto, A.A,2000)、(Da Cunha and De Oliveira, 2000)、(Araujo, C.C and et al, 2000)，还涉及了石墨等非金属矿 (Guimaraes,F.R.,2000)。GIS被用于多源地学信息的管理、建立矿产资源评价数据库和进行分析评价等方面。评价所用的空间分析方法涉及到了目前普遍应用的主要方法，并将GIS对地质和构造的分析与矿体的3维模型集成在一起加强勘探(Heemann, R. and Strieder, A.J., 2000)。

　　在发展中国家中，我国应用GIS进行矿产资源评价是比较早的，与发达国家相比，开始的也不晚。1986年，由地矿部遥感中心主持，长春地院、中国地质大学、地矿部矿床所等单位参加，开展了"遥感图象与其他地学数据综合图象处理技术及应用研究"，系统地研究了地质勘查数字图象处理与综合的主要技术环节，并应用自行开发的多种图形图象软件包在安徽铜陵、湖南香花岭、新疆哈密等六个地区开展了不同矿种的矿产资源评价应用试验。 　　"八五"期间，中国地质大学（武汉）物探系、物化探所、原部石油海洋地质局江陵综合研究队、成都理工学院通过各种项目的实施都进行过应用GIS进行多源地学信息系统综合成矿预测的研究(姜作勤，1999)。

　　1995年4月，地调局为提高预测水平和找矿效果，在川西扬子地台西缘部分地区4个1:200000图幅立项开展地理信息系统应用的试验研究。其目的是在GIS技术的支持下，研究区域地、物、化、遥等多源地学信息的综合管理、数字地质图库数据库的分层标准，矿产资源评价的空间分析方法以及采用新技术的工作方法和流程，以提高预测水平和找矿效果。1998年5月，项目按预期目标完成了任务，建立了目标图层综合的数学模型，在ARC/INFO上开发了证据加权法软件模块（李裕伟，1998）。这些工作的完成，使GIS在矿产资源评价中的应用由试验、研究阶段开始向实际评价工作深入。

　　值得指出的是，"九五"开始，为了进一步推动GIS在矿产资源评价领域中的应用，原国家科委及地矿部又立项研究开发基于GIS的矿产资源评价的工具软件。
　　　

　家科委"九五"科技攻关项目96-914要求：在先进的矿产勘查理论和数学地质方法的指导下，以成矿区带找矿靶区的优选和评价为重点，研究矿产资源评价的空间分析方法；在工具型地理信息系统软件MAPGIS系统的基础上，开发一套适用于矿产资源评价的专用软件系统。所开发的系统MORPAS采用数据仓库、数据挖掘等技术，实现了对多源地学信息的集成管理及对数据中潜在模式的提取(胡光道，2001)。
　　赵鹏大教授也在"九五"期间将GIS技术应用于地质异常圈定和成矿预测。总结出应用GIS可进行的研究：区域"成矿可能地段"分析、组合异常的"找矿可行地段"分析、组合异常的"找矿有利地段"分析、多源信息的"潜在资源地段分析"以及多源信息的"远景矿体地段"分析(赵鹏大，2001)；
　地矿部重点科技项目"基于GIS的固体矿产资源评价系统"目的是研究基于GIS的矿产资源评价中的成矿信息提取及评价方法模型，开发相应的资源评价系统。所开发的系统包括地、物、化、遥单专题的成矿信息提取及成矿信息的综合能力，可支持用户针对不同的评价对象采用不同的评价方法(宋国耀等，1999)；
　地矿部重点科技项目"大型、特大型金矿床密集区综合信息成矿预测地质信息系统"，简称AuGIS。项目以山东省大型、特大型金矿密集区为研究对象，根据王世称教授的评价思想，在MAPGIS平台上进行二次开发，形成大型、特大型金矿床密集区综合信息成矿预测地质信息系统。 虽然上述系统还只是原型系统，但是一种良好的开端。

　　二十一世纪初，矿产资源评价越来越依赖于地质学家和工程师有效地获取、存储、管理、分析和解释大量增加且种类繁多的多维空间信息的能力。随着数据资源的不断积累、预测方法研究的深入、GIS软件功能的增强、高性能硬件设备价格的大幅度快速的下降，GIS必将在矿产资源评价的实际工作中发挥越来越大的作用。
四、GIS在矿产资源评价中的作用

　　1. 基于GIS的矿产资源评价的优势(与传统工作方式相比) 矿产资源评价涉及的所有信息几乎都直接或间接地与空间位置有关，都属于地理信息的范畴。离开空间位置谈地质体、构造、岩性、采样、样品分析、物化探异常，谈矿产资源评价就没有意义。矿产资源评价的过程就是信息的搜集、整理、处理、成矿信息的提取、综合分析、成矿区带或找矿靶区的确定以及成果表示的过程。作为空间信息管理系统的GIS其应用可贯穿于矿产资源评价的整个过程，表现出传统方法不可比拟的优越性。
　　1.1 将搜集到的各种图形信息(图件)、文字描述信息、数字数据通过合理、有效的空间数据库进行管理可大大提高矿产资源评价的效率 　　

　合理、有效的空间数据库建立起来以后，可实现灵活的图形信息与属性的双向查询检索，即可从图形检索其各种属性，也可根据地质体的各种专题属性检索相应的图形，还可以根据多种属性进行组合条件检索。如可在地质图空间数据库中根据地层、岩性、构造等属性检索出相应的地质体；还可从表示地质现象的点(矿床、钻孔、采样点等)、线(断层、线性构造、河流等)以及面(地层、岩体、异常区等)检索它们的属性；
　于每一个成矿标志都有一个定量化条件，地质学家可用这些条件检查数据库的每一部分，有利于提高研究的深度。 数据库的建立与灵活的检索功能是提高矿产资源评价效率的最根本的保证。
　　1.2 GIS提供的空间分析(叠加、包含、相邻关系、缓冲区、地形分析)及空间信息计算(面积、周长，距离等)等功能，实现了传统方法难以进行的对各种地质体的多种空间关系的定量分析 这种空间分析对于研究地质现象之间的制约关系与相互作用进而提取与矿床或矿化有关的地质标志和信息较为有效(陈秋明，2001)。

　　GIS的叠加功能可形象地理解为计算机化的透图台，是资源评价用得最多的空间分析功能。不同图形信息的叠置既可用于地质成矿信息的提取，也可用于多种成矿信息的综合分析。当然，这种透图台的功能比传统透图台的功能要强大得多。传统资源评价综合分析的最简单方法是使用透图台对多种评价图件进行直接叠置。这种方法一次最多能操作3张图件，而且由于叠置的结果很难形成中间结果保存、利用，因此也很难对更多的图件进行操作。所有GIS软件都提供的空间叠加分析功能，可非常容易地实现图形叠置，而且由于叠加分析的中间结果可根据用户的需要进行保存，因此原则上可实现无限制的叠置，可方便地对更多的因素或条件进行研究，减少盲目性。计算机化的透图台的优越性还表现在对多种信息不是简单的叠加，还可通过综合分析的方法反映信息之间的关系（见综合分析方法一节）。

　　缓冲区分析是通过计算在点、线、面实体周围自动形成满足一定距离要求的区域，通常用于确定影响范围，是资源评价应用比较多的另一个空间分析功能。如对已知矿床与控矿构造(断层或褶皱轴)的空间距离进行统计分析可确定最佳控矿距离，再用该距离对控矿构造进行缓冲区分析即可分析两侧不同宽度范围的矿化点分布规律，从而判断矿床与断层、褶皱轴的相关关系及构造控矿最大影响域或确定矿化有效区带。

　　此外，数字化的地形分析功能能自动提取地表梯度信息，计算坡度、坡向、划分汇水盆地图系和河流网，这种地形表面分析对研究地球化学元素在地表各介质环境中的聚集、扩散和迁移有特别的功效。

　　1.3 GIS为物化探和遥感数据的空间可视化创造了条件，使评价更直观 人们可将物化探异常投影到数字地形之上来直观地表达各种异常与地形的变化关系（Grunsky＆smee，1999），再比如，通过GIS矢量模型结合地质图与地球化学样品的空间分布，可对地球化学数据进行正规化处理，这样可以消除不同岩性对地球化学背景数据的影响（Harris et al，1999）。
　　
　　1.4 空间分析方法使成矿信息的综合更加合理 根据地质模型及各种数据处理方法分别从地质、地球物理、地球化学、遥感等类信息中提取成矿信息后，如何综合分析这些成矿信息，形成最终的尽可能接近实际的评价结果，是矿产资源评价中需要解决的十分关键的问题。目前常用的布尔逻辑、证据权法、代数方法、模糊逻辑、神经网络都是综合定量的空间关系生成单幅评价图的方法。这些方法虽然都有各自的局限性，但却反映了多种成矿信息之间的关系。随着空间分析方法研究的不断深入，资源评价综合分析的精度会越来越高，评价结果也会越来越接近实际。 　　1.5 计算机辅助评价成果图件的输出可大大提高制图效率 可以说，GIS被广泛应用之前，计算机辅助制图是计算机技术对地质领域最大的贡献。它实现了从纸质图件的数字化、交互式编辑修改直至输出具有出版质量的彩色图件全过程的计算机化，使制图工序从传统手工方式的十几道减少到6道，大大缩短了图件准备与出版时间。根据用户的经验，对于新编图件，可提高效率3 ~ 5倍，成本降低约三分之一。数字制图技术已从根本上改变了传统的工作流程。多数重要的GIS软件如ARC/INFO、INTEGRAPH、我们自主开发的MAPGIS等都具有优秀的制图功能，GIS与制图技术相结合，使评价结果图件的输出时间大大缩短。

　　1.6 所建的数字数据库可反复使用 数据库一旦建立，其中的数字数据即作为一种资源存储在计算机内。当在同一地区进行深入的研究，或进行其他涉及库中信息的研究时，即可应用数据库的管理功能，检索出所需的信息。反复利用数字数据，实现数据共享是数字数据库的基本特点。这种数据共享可提高应用的效率并降低成本。 　　综上所述，GIS技术所提供的多源地学信息的管理能力、灵活的查询检索能力、空间分析方法以及计算机辅助制图的能力不仅大大提高了矿产资源评价的效率，而且有利于发挥地质学家的主观能动性。数据库建立以后，如何利用数据库中的数据取决于地质模型。而作为整个评价工作基础的地质模型随地质学家的经验、专长和智慧而变。一旦地质模型改变，通过 GIS所提供的上述功能，可迅速形成另一套评价专题图件。这样，就有可能使地质学家变换思路，尝试不同的评价方法，产生不同的评价结果（李裕伟，1998）。专家们也可在这个过程中，反复补充和精炼模型。实际上，应用GIS进行矿产资源评价不仅可加深对可用地质数据的理解，而且可加深对地质模型本身的理解。专家们可在交互式地对多源地学信息进行对比、综合及分析中获得新的启发或认识，完善与总结规律。这也是传统的工作方式很难或无法实现的，是基于GIS矿产资源评价方法的最大优点。据有经验的地质学家估计，采用传统手工方式，编制一套评价图件需几个月甚至半年的时间，因此，即使有了新的想法，常常因时间或经费等原因而无法实现。

　　2. 正确认识GIS在矿产资源评价中的作用
　　2.1 基于GIS的矿产资源评价的效果从根本上仍然取决于评价专家 GIS技术的优势是提供集成管理多源地学数据、方便地建立模型及进行模拟的能力，是使数据的分析更有效和定量化。但是必须明确，在资源评价中GIS只是为矿产资源评价的专家们提供了前所未有的评价工具与手段。它既不能代替专家，也不能解决数据或数据库本身存在的问题，从而本身也无法取得科学意义上的突破（John L. Dwyer and J. Thomas Nash, 1991）。实际上，预测过程既是知识驱动又是数据驱动。如果所分析的数据是不完全或有质量有问题，预测结果就不会好。如果缺乏对预测矿床特点的认识，预测的结果也不会好。矿产预测评价中起决定作用的是各领域专家，评价的每一步都需要有经验的专家参与。 　　2.2 关于提高效率的问题 前面已经提到过，资源评价效率提高的基础是合理有效地建立数据库。而数据库的建立既需要技术，又需要花费大量的时间。数据库的设计者不仅需要对评价目标有深刻的理解，正确地确定数据的内容，同时要掌握空间数据库的设计技术，解决数据质量所引起的数据集成问题。数据的准备占整个评价的大部分时间，这早已被人们认识。就是说，效率的提高要在数据库建立的基础上。因此，对于缺少数字数据资源的评价，加上数据准备的时间，整体时间可能比传统方式还要长。当然，如果有了数字数据的积累，在此基础上进行矿产资源评价，不仅效率会大大提高，所需费用也会大幅度降低。据USGS对几十个在数据库基础上完成的GIS应用项目费用的统计，平均降低70%。

五、基于GIS的矿产资源评价方法与流程

　　根据研究区的工作程度的差别，用于矿产资源预测的空间分析方法可大致分成两类：经验的和理论的。前者利用已知矿床，后者利用矿床和成因模型。在工作程度较高，数据比较丰富的地区，可采用数据驱动的经验方法；在没有已知矿床或已知矿床很少的情况下，信息由遥感和地球物理数据推断而来，模型仅以地学专家的概念想法存在时，数据驱动的方法就不能使用，而只能采用简单的分级和以知识为基础的方法。

　　经验模型法主要是研究区域矿床与多元地质找矿信息的关系，通过定量分析方法，建立起区域成矿有利度和资源潜力值与多参数地质信息的统计规律，根据经验模型进行区域评价。它强调对各种找矿信息的充分挖掘与综合，因此，科学找矿的各种勘探手段所获取的成矿信息得到了最大程度的利用。经验模型法根据预测区信息数据资料水平及预测任务，又可细分为不同的方法，如完全从多元地学数据出发，统计研究区的定量找矿标志组合的证据加权法（Agterberg，F.P.,1989，1994），以及从已知矿床模型出发，以特征分析为基础的矿床综合评价法。经验模型法的缺陷是，需要一定数量的统计样本单元(肖克炎，2001)。

　　1. 搜集资料：搜集研究区内与成矿有关的地质、矿点分布、地下岩性和构造、地球化学、航磁、重力等地球物理和遥感等资料。如有可能，在缺乏资料的地区，补充采集资料。据此进行综合研究确定现代地质环境；

　　2. 确定矿床类型：根据下列两个方面的研究确定在上述地质环境中可能形成的矿床类型。将研究区内的地质环境与全球范围内已知的某种矿床类型有关的或与研究区内已知的矿床矿点的地质环境对比；

　　3. 建立找矿模型：建立这些矿床的描述性模型。列出所有的地质、地球物理、地球化学、遥感等找矿标志；

　　4. 模型的定量化与转换：从每一个描述性模型中，选择出能确定该类型矿床存在与否的重要标志和一般性标志，并将其定量化，包括单个空间关系的确定和量化以及多个空间关系集成的量化，确定空间分析的方法并转换成GIS可以表示和处理的形式；

　　5. 建立空间数据库：用第一步所搜集的信息建立数据库(空间数据库与属性数据库)，并用GIS实现集成管理与灵活检索.。建库时要解决现存数据的集成问题：比例尺、定位与投影方式、数据精度与格式等；

　　6. 成矿信息的提取：根据量化后的模型，首先通过对专题数据的处理，如应用GIS的空间与属性双向检索的功能处理地质数据、对其他专题数据进行处理，如坡度、坡向的运算、物探、化探数据异常的确定，遥感数据的解译等得出参与综合分析的单个条件的空间信息；

　　7. 根据所选的空间分析方法，应用GIS进行综合分析得出最终结果确定找矿有利地区或靶区；

　　8. 预测资源量或储量：根据确定的特征信息与成矿模型、预测模型计算资源量；

　　9. 编制成果图件：实际上，在确定找矿靶区之后，预测的成果图件已经基本完成。此时可根据输出的要求进行制图整饰。 图6表示了上述过程。



图 6 经验法基于GIS的矿产资源评价流程  

从搜集资料到第三步建立矿床的描述性模型与传统的综合评价方法是相同的(如果建立了矿床模式或模型系统，如PROSPECTOR，在此阶段，也可用来辅助确定矿床模型)。
　　成因概念法则是通过以地质矿床理论为基础出发点，在总结和研究矿床模型的基础上综合勘查资料，研究区域矿床生成规律，系统、全面地考察矿床形成机制，研究控矿的关键因素标志，从而完成区域矿产资源评价。

　　1995年，AGSO提出了在已知矿床较少的地区应用GIS进行矿产资源评价的三步法（Lesley Wyborn et al，1995）：

　　1. 总结澳大利亚矿床的知识，提出了矿化系统的概念。从系统的能量、热源、矿源、运移路径、矿床定位和边缘带等六个方面研究形成矿床的全部必要条件，并将它们转换成可用GIS图形表示的条件；矿床首先应被考虑为从区域到矿田不同尺度的"矿化系统"，然后分解成局部的、矿田的、区域的不同尺度图形条件。对于矿床生成的必要条件（如氧化流体、温度、母岩组份），必须转化为能够为GIS 所能表达的特征（如蚀变带、变质组份、交代岩体类型等）。这样，在一个"矿化系统"范围内，就有可能运用矿床模型发现更多的矿床，特别是与已知矿床类型相同的矿床；

　　2. 开发高质量的地学GIS应用数据库系统，应用第一步得出的条件在数据库中提取成矿信息。数据库的设计要有利于上述提取过程； 　　3. 开发利用GIS数据进行资源评价的方法与软件。该方法不依赖于对最小数目的矿床或矿点的统计分析。AGSO已开发了3种不同的、但又互为补充的软件模块。第一种特定模拟模块，用于特定矿化系统及其有关的矿床类型；第二种是交互式模拟模块，用户可交互式圈定有潜力地区的分布图；第三种成因模拟模块，用于研究已知矿化区或重要的地球物理异常。允许用户选择感兴趣的区域，并通过GIS对所有专题的内容进行研究，确定其特定的控矿条件，然后用这些条件识别其他具有类似条件的区域。这实际上是用GIS辅助研究矿床模型的软件模块。

　　该方法更强调从区域而不是具体的矿床类型的角度进行评价。它的关键问题是怎样将矿床模型知识与GIS空间数据库联系起来，用GIS可以理解与处理的形式表达，而不是用自然语言描述或用温度值，压力和流体化学的数值表达。只有当数字化地图及数据库被有效地建立。只有当矿床模式的矿化系统用GIS中的图形表达，在GIS平台上发展的方法学才不会受局限(肖克炎，2001)。

　　无论采用哪种方法，基于GIS的矿产资源评价的主要任务都是在对研究区的资料充分研究的基础上，确定合适的数据源、建立合理有效的GIS数据库、成矿信息的提取（单因素空间关系的确定和量化）以及对多种成矿信息的综合分析（多种空间关系集成）。

六、矿产资源评价中成功应用GIS需要解决的关键问题

　　对评价区的地质和成矿规律的认识是矿产资源评价的前提。在这个前提下，应用GIS进行成功的矿产资源评价还与所掌握数据的种类与质量、所建数据库是否灵活有效、空间分析方法的使用是否合理等因素有关。
　　1. 丰富的高质量的空间与非空间数据集是成功评价的基础

　　地理、地质、地球物理、地球化学、遥感等不同方法所获取的信息是地质体不同性质的反映，充分利用一切可能利用的信息提高矿产资源评价的准确性早已写入规范。基于GIS的矿产资源评价在，其信息内容的取舍原则无疑是一致的。如果进行区域性成矿系统评价，数据库中就要包括区域中可能与成矿有关的全部信息。如果评价某类矿床，就要选择与该类矿床有关的信息。

　　1.1 以地形图的内容为主的基础地理信息
　　系统的空间框架是进行多源地学信息综合分析的定位基础。如果在现代地理底图上表示历史地质数据，要确保底图要素与地质实体之间正确的空间关系。

　　1.2 地质信息是矿产资源评价的最基础信息
　　尽管综合分析已成为明显的趋势，实践证明，系统的地质填图和大量的野外观察所取得的信息对找矿仍然是十分重要的。而且地质信息是地球化学、地球物理和遥感信息等其他信息提取、解译和综合的基础。地层、岩性、构造、岩浆岩、变质带、蚀变、矿床或矿点等都是重要的与成矿有关的地质信息。不同尺度的构造体系（包括断裂体系和褶皱体系）是典型的控矿地质因素。地层岩性的多样性和复杂性是影响元素聚集成矿的重要因素。不同类型的热液矿床通常与不同的蚀变矿化类型相联系。 　　1.3 地球化学信息在矿产勘查中占有举足轻重的地位
　　地球化学信息在战略上可应用地球化学模式鉴别地球化学块体、地球化学域及地球化学省的存在，在战术上地球化学模式可用于识别矿田、矿床和矿体。

　　1.4 应用重磁信息解决地质问题的优势是重磁场具有深穿透性
　　重磁信息是地下地质体重力和磁性的反映，利用物质的物理性质对推测隐伏地质异常如隐伏基底（可能的矿源）、隐伏构造、隐伏岩体和隐伏矿床等都具有重要作用。


　　

　　1.5 遥感信息已被广泛地应用于矿产勘查与评价
　　遥感信息对快速优选找矿有利地段具有独特的优势，尤其是在工作程度较低的边远地区进行战略性矿产勘查时更加突出。在资源评价中应用的遥感影像目前多是用于提取线形和环形构造信息；由于遥感影象主要反映了研究区景观特征，即地表或浅部的地质异常特征。因此，遥感信息与重磁信息的有机结合（浅部信息与深部信息的结合）对减少成矿预测的不确定因素，提高找矿效率具有重要意义(陈永清，2001)。

　　在矿产资源评价中，所掌握的与评价目标有关的信息越丰富，对评价越有利。对于任何一项评价任务，都要在充分利用现有数据如1:200000和1:500000地质图数据库、化探、重力、航磁数据库的基础上，针对评价目标补充有关信息。

　　2. 数据质量问题 数据及其质量是GIS应用的生命线。

　　数据不足或质量不满足要求都会直接导致应用的失败。需要考虑两个方面的数据质量问题，一是现存数据的利用，二是新采集的数字数据的质量保证。

　　在资源评价中不可避免地涉及对现存数据的利用。一般说来，现存数据是由不同的单位、为了不同的目的、采用不同的采集与分析处理方法获取与存储的。因此，必然形成同一地区的相关数据具有不同的比例尺、不同的精度、不同的投影方式以及不同的存储格式。这不仅造成数据集成管理的困难，而且使空间数据的综合分析难以进行。即使同一比例尺，不同专业（如地质或地球物理）或相同专业在不同时期生成的图件，其内容也会存在差别，也无法直接进行空间分析。如果应用GPS技术采集空间位置数据，也需要进行配准才可使用。地调局所建的与资源评价有关的数据库虽然每一个库都有标准，但这些库也是不同时期建立起来的，目的也不仅仅为资源评价，不仅在数据内容的语义、数据编码等方面不同，而且，由于建库时根本没有考虑数据的综合分析问题，所用的地理底图信息都有差别。因此，在应用GIS技术进行综合分析之前，必须根据评价的要求采用多种方法对数据进行预处理，如投影变换、格式转换等。对于专业内容的矛盾要由熟悉研究区的专业人员决定处理方法，采用交互式的方法进行调整。通常，数据的准备工作占据了基于GIS的资源评价工作的大部分时间。 新采集的数字数据一定要根据综合分析的要求，确定数据的质量要求，并在数据生成的全过程进行空间与属性数据的质量控制，包括完整性、一致性、定位精度、专题信息的精度等。

　　3. 多源地学信息的管理-应用GIS进行矿产资源评价的空间数据库的设计问题

　　应用GIS进行资源评价的效率在很大程度上与所建的数据库质量成正比。预测中出现的问题一是缺乏地质知识，二是不合理的数据库设计。数据库设计的原则是开发一种结构，使其达到最大的查询能力。

　　用于矿产资源评价的多源地学信息的管理有两种情况，一是建立区域综合信息系统，全面管理所有的数据。在进行资源评价时，检索出所需的信息，在GIS中进行空间分析。二是评价项目自己管理与评价有关的综合地学信息，建立相应的数据库。

　　有两种管理空间信息的方法，一是目前市场上大多数GIS软件支持的用GIS管理空间信息，用关系数据库管理属性信息的方法。另一种新方法是采用面向对象的技术，将空间信息和属性信息的管理纳入主流信息技术，即用关系数据库管理系统同时管理空间与属性信息。一些著名的数据库软件公司如ORACLE、INFORMAX等都通过扩展其数据库管理软件的数据管理范围提供空间与属性信息一体化管理。由于所增加的功能并没有与原有的结构化数据管理完全、有机的融为一体，特别是在如何组织空间数据的存储结构以利于提高检索速度、减少存储量以及实现数据查询优化等方面还需作更多的工作(方裕，2001)，而用于矿产资源评价的地学信息种类多，内容复杂，特别强调查询功能灵活与有效，新的方法是否能够满足这种管理的需要，我们还缺乏必要的研究，因此，本文主要针对目前流行的方法阐述用于矿产资源评价的多源地学信息的空间数据库设计所涉及的问题。

　　3.1 地理定位控制
　　统一的地理定位控制是多源地学信息空间定位、拼接、配准及综合分析的基础，在应用GIS对多源地学信息进行基础管理、综合分析时尤为重要。众所周知，空间位置是用坐标表示的，坐标值依赖于坐标系及参照系统。试想采用不同的坐标系或坐标系相同，但参照系统不同的数据直接进行综合会产生什么结果。地理定位控制主要指位置的平面控制和高程控制系统，涉及基准参照系统、坐标系统以及地图投影等问题。这是建立应用GIS进行的矿产资源评价空间数据库必须解决的问题，即统一参照系统、坐标系及投影方式。如果现存数据在上述方面不同，要通过变换或转换进行统一。

　　3.2 空间数据的组织
　　这里的地学空间数据的组织指确定数据存储的空间单元。通常有两种方法，一是以图幅为单位存储，然后拼接；二是按整个评价区(按行政区划存储，如省级数据库也属这类)存储。基于GIS的矿产资源评价空间数据的组织一般以评价区为单位。

　　3.3 专题信息的存储方式
　　资源评价涉及的地、物、化、遥等专题可用矢量方式、栅格方式存储、也可以原始数据(地球化学分析数据)或经过一定处理后的数据(如重力地改后的数据)存储。由于成矿信息的提取方式不同，应用GIS进行综合的方法不同等原因，其存储方式会有差别。在建立评价数据库时，要根据处理及分析的需要，确定各种专题信息的存储方式。如在GIS中，地质图的信息适合用矢量型数据结构-点、线、面存储，而地球化学样品分析数据的存储方式就不这么简单，它的确定具有典型的意义。这些分析数据可直接存储在关系数据库中，也可根据样品位置信息生成GIS的点图层，通过属性表存储分析数据，还可以将处理过的单元素异常图或综合异常图作为GIS的多边形图层存储。由于资源评价的模型不同，专家们对地球化学数据的理解与使用不同，采用的处理方法也不同，因此，只要有可能应存储样品分析的原始数据，由系统提供丰富的处理功能，以便根据评价要求实时进行灵活的处理。处理结果以带有属性的矢量数据或栅格数据的形式参与空间分析与运算。GIS点图层的存储方式由于对属性数据的存储是以文件形式而不是数据库，会影响成矿信息提取的效率。在得不到原始数据还要进行资源评价的时候，也可将其他系统的处理结果根据评价要求以编码多边形的方式或以栅格形式存入GIS中。对矿产地、重力、航磁、遥感等数据也要作相应的选择；

　　3.4 信息的分类编码
　　如前所述，基于GIS的数据管理将具有完整拓扑关系的空间信息-图形图像与属性信息有机地联系在一起，实现了属性与空间信息的双向检索。空间信息与属性信息之间是否能够实现高效、灵活的检索，主要取决于空间与属性信息科学、合理的分类编码，这是建立空间数据库要解决的另一个主要问题。

　　分类是将具有不同属性或特征的信息区别开来的过程，是确定分层与属性编码的基础。分类一般有两种方法，即线分类法和面分类法。线分类法是一种层级分类法，将数据逐次分成有层级的类目，类目间构成并列和隶属的关系，形成串、并结合的树形结构。地质矿产信息由于具有层次关系，常采用线分类。例如，将其分为基础地理、地质、地球物理、地球化学、遥感等大类，这些大类又可分为更细的类，如地质信息又可分为地层、构造、岩性等。另一部分代码可采用面分类法。该法根据分类对象各自的特征，分成互不相关的面，面之间不存在从属关系，因而不存在交叉和重复，而且顺序固定(阎正等，1998)。

　　编码是将信息分类的结果用一种计算机易于识别处理的符号体系表示出来的过程，是人们统一认识、统一观点、交换信息的一种技术手段(蒋景瞳，1998)。

　　在矿产资源评价中，对于可能作为检索条件的属性，应采用编码的方法。在为相应的点、线和面赋属性时，必须对地层、岩性（包括结构修饰）、年代（相对与绝对）、矿物学或蚀变、沉积学或成因、构造地层环境、与相邻地层单元的关系等进行编码。编码要考虑空间的准确度及专题信息（如编码要反映特殊构造像正断层、逆断层、平移断层等，而不仅是一般的特征），要满足支持空间及相关处理的需要(John L. Dwyer and J. Thomas Nash, 1991)。如果作为检索条件的字段采用自由文本描述，由于地质上同名异物、异物同名的现象太多，而且同一现象有多种不同的说法，检索条件很难给定，即使勉强给定，也很难得出完整的检索结果，常常会出现漏检的现象。如果不编码，就必须对描述的语言进行标准化，虽然从理论上讲是可以的，但由于错字、白字也会降低检索的准确度。

　　对于具有层次结构的可能作为检索条件的属性，不仅要编码，而且要尽可能采用层次编码的方法。其好处是容纳更多的信息，便于计算机检索。典型的实例是年代地层的分类编码。地层可分为宇、界、系、统、阶等，代表不同的地层年代。它们之间具有层次的隶属关系，采用层次编码的方法可准确反映这种隶属关系，实现有效的检索。如检索中生界的地层，通过代码，不仅可将属性值为中生界的地层，而且可将直接隶属的白垩系、侏罗系和三叠系的地层检索出来，其间接隶属的上白垩统、下白垩统、上侏罗统、中侏罗统等也可检索出来。相反，如果不采用层次编码，上述检索很难实现。

　　采用标准编码的另一个好处是便于信息共享。即使是评价项目获取的数据，如果采用国家标准编码，今后也可在不同的应用中共享。有许多数据库包括自由文本字段，或采用非层次式编码，或是属性数据库太复杂，包括多个关系或层次式联接的表，每个查询都需要对多个数据库搜索，大大降低了系统的效率。

　　3.5 空间信息的分层
　　目前流行的许多GIS软件都将图层作为基本的处理单元，拓扑关系、位置和距离计算、编辑、叠加、缓冲和网络分析等都是面向图层，在图层一级进行的(方裕，2001)。在地学领域应用最多的GIS软件ARC/INFO等都采用这种方法。建立用于资源评价的空间数据库一定要确定分层方案，将数据按逻辑类型或专业属性分成不同的层进行组织管理。关于分层有以下几点需要强调。

　　3.5.1 层是个相对的概念
　　同一数据在不同的应用中分层可能有很大的差别。如地形信息，在数字地形数据库中，它可被分为地貌、水系、交通、植被、控制点等层，而在资源评价中，如果不涉及地形分析，可将其作为一个参考信息层。

　　3.5.2 要区分物理存储层与用户在评价过程中所涉及的层
　　用户在操作过程中可能涉及十几甚至几十个层的操作，但在物理存储时，层的个数可大大减少。用户应用过程中涉及的层可以通过对相关空间信息的属性进行检索得到新的图层。澳大利亚的专家们将它们称为主图层和导出(或派生)图层，如：某一具体地层的图层可在多边形图层中，经对多边形属性编码的识别，检索出符合要求的多边形并形成新的图层。

　　3.5.3 分层的原则

　不同专题的数据如地质、地球物理、地球化学、遥感等要分成不同的层；
　仅用于图形显示和输出而不参与空间分析的信息如图框、标题、注记等可作为辅助图层；
　构成一个或多个多边形边界的线元素应与相应的多边形存在同一层内。如将两个多边形分开，可能进入第三个多边形的断层，其空间信息应与多边形一起存储，以便进行结构分析。在一个逆冲断层的上盘选取单个多边形是这种分析的一个实例(Bruce and et al, 1998)；
同一专题的数据是否分层、分成多少层很难有一致的原则，取决于建库的目的及数据的使用。基础数据库分层不可过多，以保证最大的灵活性与应用范围。由于矿产资源评价的空间数据库，考虑到检索的效率，所有与资源评价相关的空间要素要与可查询的属性一起存储。单一文件属性数据库与合理编码的信息最适合资源预测图件的生成（Carl M. Knox-Robinson & David I. Groves.1997）。

4. 找矿信息的量化与转换
　　基于GIS的矿产资源评价要解决的主要任务之一是将成矿信息变成GIS可以理解、处理的形式，这就是基于GIS的资源评价找矿信息的量化问题。GIS可以理解处理的形式主要指将成矿信息用具有空间拓扑关系的点、线、面及相应的属性描述的图层表示。地球物理(重力、航磁等)、地球化学、遥感信息经一定的数学方法处理，得出或推断出与成矿有关的图形信息，如一定取值范围的地球化学异常图、地球物理等值线图、构造图等。根据评价模型，将上述图形信息中参与综合分析的部分赋以属性生成GIS的多边形或线图层存储。
　　
　　对于地质信息，如前所述，通过GIS提供的属性检索、空间信息的量算以及叠加、缓冲等空间分析功能，可帮助完成从地质信息提取成矿信息的过程，当然，也要形成参与空间分析的图层。

　　5. 基于GIS的矿产资源评价的空间分析方法
　　这里所说的空间分析方法是指对与成矿有关的各种地学空间信息进行综合分析的方法，是将由多个图层表示的成矿信息综合成一个评价(预测图层)的方法，是决定GIS应用水平的关键。不管是采用经验的还是理论的方法，其主要目的都是定量化地表示相关的专题空间关系，最终对若干个专题空间关系进行综合分析生成一幅预测图。多数以GIS为基础的矿产预测重点研究对多个专题关系进行综合分析的方法。 　　布尔逻辑、代数方法、贝叶斯、模糊逻辑和神经网络是几种常用的方法。五种方法的特点如表1所示（Carl M. Knox-Robinson & David I. Groves.1997）。 布尔逻辑和算术方法最好在矢量GIS中实现，在栅格或四分树系统中实现困难也不大。其余三种方法最好在栅格或四分树GIS中实现，虽然也可在矢量型GIS中实现，但性能会受到较大的影响。

　　G.P. McRae等人通过在新南维尔士州中西部进行矿产资源潜力评价，对证据加权法与模糊逻辑两种方法进行了分析的比较（G.P. McRae et al，1997）。证据加权法的优点：数据驱动，避免权数选择的主观性;易于编程、易于组合多图件模式。缺点是用于分析的图件必须是条件独立的；先验和后验概率的值总是被低估，因为在矿产预测中，它们依赖于响应变量的个数。而在勘探程度较低的地区，未发现的矿床可能很多。由于这种方法将缺乏数据与缺乏不利条件等同，因此，不适合在勘探程度低的地区使用。

　　模糊逻辑法是模型驱动的方法，对模糊逻辑描述的可能性进行估算。模糊集的成员用0 ~ 1之间的连续数值表示。在矿产预测模型中，用来预测矿化属性的概率被赋予0.1 ~ 0.9。该方法的优点：单个图层用连续值表示，结果更直观易懂；权数的改变更好地反映了模型条件，而且易于实现。缺点：在模型驱动的方法中，依赖于专家的观点；该方法也不适用于勘探程度低的地区。与证据加权一样，数据的缺乏等同于有利条件的缺乏。但是由于该方法赋予权数的区域更广，可在一定程度上弥补上述缺点。


表1 综合定量的空间关系生成单幅预测图的常用方法
方法 数据类型 说 明
布 尔 离 散 专题关系被定量化为显示区域高（1）或低（0）的二值有利程度。对所包括的定量化的关系进行"与"操作，生成对所有组成专题都有利的区域。另一种方法是只用简单相加的方法组合这些专题图。在这种情况下，如果输入N个图层，预测的结果图就有N＋1个状态。后者的缺点是每个专题都同等对待。
贝叶斯 离 散 专题关系被定量化为显示区域或高或低的有利程度。但这些区将根据相应专题的重要程度赋予统计权数。然后用贝叶斯的条件概率理论对所包括的定量化的关系进行综合，生成预测图。这种方法输出概率结果，考虑了不同空间关系对成矿的不同作用。但是，应用该方法的统计假设条件并不是总成立的。而且，矿床的大小没有考虑。
算 术 离 散 该方法是布尔法的扩展。专题的空间关系不是仅定量化为二值，而是多值。然后用算术的方法综合这些关系。每个专题的作用及矿床大小都可考虑在内。
模糊逻辑 连 续 模糊逻辑方法也是布尔方法的扩展。实际上，布尔逻辑是模糊逻辑的子集。在模糊逻辑中，空间关系被定量化为连续的表面。0意味着完全无关（即低significance），1意味着完全相关（即高significance）。许多模糊逻辑操作都可用于综合多种空间关系，包?quot;与"、"或"。Gamma函数是综合数据集的常用操作。  
神经网络 连 续 人工神经网络（ANN）并不用于将上述定义的空间关系综合成一幅预测图，而是进行分类的工具。建立一个包括矿床大小、距最近断层的距离、走向、局部接触密度、最近的接触类型、基岩等内容的数据库。这些信息与对已知是贫瘠地区的相似度量信息一起由ANN进行处理，建立输入（度量信息）与输出（矿床大小）的关联。一旦经过训练，ANN就可以用于确定研究区任何一点的有利程度。现在的问题是开发用于处理从图件的输入到合理输出的全过程的ANN。