本书从数据处理与建模的视角，进行了多类型、多尺度的研究与探索。涵盖了当前主流的地质数据模态，包括钻孔数据、剖面数据、地质图数据、地球物理数据、地质文本数据以及遥感影像等，涉及从区域级到矿区级的多种尺度和层次。本书具体探讨了基于机器学习的地质岩性预测、地层划分、三维地质体建模以及不确定性评估等问题。这些研究为地质建模的自动化和精细化提供了全面的技术参考。本书从地质建模的应用视角，深入阐述了不同应用场景下机器学习方法的构建过程。通过详细的案例分析，展示了如何有效应用机器学习技术，突出其在提高建模精度和效率方面的优势。