基于MSGeoMamba的毛登-白音地区地物化遥一体化成矿预测

大兴安岭南段是中国重要的锡银铅锌铜多金属成矿带，毛登-白音地区位于该成矿带的重要组成部分，深部隐伏矿床的勘查潜力巨大。然而，厚覆盖层和隐伏矿床的存在严重制约了传统勘查方法的有效性。本文系统收集了毛登-白音地区的地质、地球物理、地球化学及遥感蚀变数据，构建了包含18个预测变量的多源地学信息数据库，并按成因类型将其归并为地质构造、地球物理、地球化学和遥感蚀变4个分支。在此基础上，创新性地将遥感蚀变矿物异常（高铝绢云母、绿泥石、高岭石、碳酸盐类矿物等7种蚀变矿物）纳入矿产预测体系，并提出了面向多源地学数据的深度学习框架——MSGeoMamba（面向矿产远景预测的分组跨源融合曼巴网络）。该模型以多尺度CNN特征提取模块独立提取各分支局部异常组合特征，以改进的空间-通道双流Mamba模块（SpaMamba+SpeMamba）进行序列状态建模，并通过创新设计的跨源融合Mamba模块（CrossSourceMamba，CSM）利用注意力机制和状态空间模型（SSM）实现多源地学信息的自适应融合，最终输出成矿概率图。采用10次重复分层随机训练-验证实验评估模型性能，AUC值为0.9766±0.0173，分类准确率为0.9113±0.0421，F1值为0.9162±0.0345，Top 40%网格单元捕获约96%的已知矿点。对比模型和消融实验表明，MSGeoMamba在概率排序能力和多源证据结构化表达方面具有较好稳定性；稳定性与空间独立性检验显示，空间分离和负样本重采样会降低评价指标并增大结果波动，提示随机划分下的高AUC应结合样本条件谨慎解释；证据层编码敏感性分析表明，不同编码方式下模型性能总体接近，预测结果对二值边界变化未表现出明显失稳。基于模型输出的成矿概率图，综合分析毛登-白音地区成矿地质条件，共圈定2个矿产远景靶区，建议优先开展勘查验证工作。