岩性调查是地质调查的三大核心内容之一，是区域地质背景和矿产资源赋存环境的基石。当前，我国仍有超过一半的陆域面积尚未开展1比5万比例尺区域地质/矿产调查。特别地，在地质找矿已从低山区转到人迹罕至的中高山区-深切割区的大背景下，大比例尺岩性信息空白区无法满足新一轮地质找矿突破战略行动的强烈需求，急需加大空白区域大比例尺岩性调查力度，发挥遥感解译在地质矿产调查工作中的“千里眼”和“先头兵”作用。近年来，随着海量、多源、异构数据的快速增长、遥感数据分析技术的飞速发展和智能计算技术的突飞猛进，利用深度学习技术开展以智能提取为特征的岩性遥感解译成为研究热点。本报告从地质遥感智能解译理论和解译方法两个方面展开，特别是如何充分利用地质知识引导深度学习模型的构建，提出了一些策略，并取得了良好效果，解决了仅利用遥感图像的像元空谱特征难以适配岩性的复杂地质特征的问题，为地质找矿战略突破行动提供技术支撑。
 

岩性，深度学习，遥感