空间预测是地球科学研究领域极具科学意义和应用价值的课题, 精准的定量预测可以为矿产资源定位和地质灾害防治提供具有重要意义的参考, 特别是随着地学信息获取渠道的日益丰富和信息体量爆炸性地增长, 定量化预测不仅成为可能, 也是空间预测发展的必然趋势。本书以成矿预测和滑坡预测这两个空间预测领域的热点问题为研究主题, 系统介绍了分形分析、 Fry分析、 距离分布分析、 证据权重法、 机器学习、 深度学习等一系列空间定量分析和预测方法, 并通过应用实例阐明了根据预测任务和研究区实际选择合理方法、 建立定量评估体系的过程, 探讨了结合地质、 地理、 水文、 地球物理、 地球化学、 遥感等多源地学信息建立空间预测输入数据集的方法, 论证了预测模型在建立和应用过程中的评估标准和完善方案, 并通过以上研究内容建立了一套完整的空间定量预测的思路框架和实施体系。
本书可以作为资源勘查、 数学地质和地理信息系统等相关专业研究生的学习参考书, 也可供从事矿产勘查、 地质灾害防治和GIS空间分析应用等方面工作的科技人员使用。