深度学习算法在地质图像识别与解释中的应用研究
张昕晖 白俊卿

西安石油大学，陕西西安，710065；

摘要：随着科技的迅猛发展，深度学习在图像识别领域展现出了前所未有的潜力，尤其在地质学中的应用引起了广泛关注。地质图像作为地质勘探、资源开发以及环境监测等领域的重要数据载体，其识别与解释的准确性直接影响着决策的科学性与经济效益。然而，传统的地质图像分析方法往往依赖人工特征提取和经验判断，处理效率低、精度有限，且在复杂地质背景下容易出现误判。深度学习，作为一种能够自动从数据中提取特征并进行多层次抽象的技术，提供了新的解决方案。通过卷积神经网络（CNN）等深度模型，地质图像中的潜在信息得以更加精确地捕捉和解读，极大地提升了识别效率和精度。但与此同时，深度学习在应用中仍面临数据标注不足、模型泛化能力差以及噪声干扰等挑战。基于此，探索深度学习在地质图像识别中的优化策略，成为当前亟待解决的关键问题，且具有深远的研究意义和实际价值。

关键词：深度学习；地质图像；应用研究

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