地质调查数据处理与找矿靶区预测是现代矿产勘查技术体系的核心环节，其发展高度依赖于多源异构数据的系统化组织、结构化表达与智能化分析能力。随着观测手段不断丰富、数据维度持续扩展，传统经验驱动的找矿模式已经难以满足对成矿规律精细化刻画与靶区定位精准化表达的需求。本书立足于地质数据全生命周期管理视角，构建从原始数据获取、质量管控、空间集成，到特征提取、知识建模、智能预测，再到靶区圈定、成果表达与平台支撑的完整技术链条。

全书首先厘清地质调查数据的来源构成、结构属性与质量内涵，强调空间性、时序性、不确定性及尺度依赖性等本质特征，确立以完整性、一致性、精度可溯性为基础的数据标准化框架。数据预处理部分聚焦空间、地球物理与地球化学三类典型数据流，分别建立拓扑修复、场分离、背景值建模等针对性技术方法，为后续信息提取提供高质量输入。在信息提取层面，突出遥感解译的光谱识别能力、构造要素的量化表征能力以及成矿地质体的规则建模能力，推动地质认知从定性描述向结构化知识表达跃升。预测建模部分覆盖经典统计方法与现代机器学习范式，强调模型选择需匹配数据特性与地质问题本质，尤其注重规则引导下的混合建模策略，兼顾预测性能与地质可解释性。实践环节着重预测单元组织、因子筛选、样本构建与验证机制的设计原则，确保模型输出具备勘查部署可行性。最后，面向技术规模化应用，提出支持数据流水线处理、模型即服务调用与分布式资源调度的集成平台架构，并探讨数字孪生、大语言模型辅助、协同感知等前沿方向对地质智能处理范式的潜在影响。

本书内容体系严密、逻辑递进，各环节均以提升地质数据价值转化效率为目标，强调方法原理与地质实质的统一，技术实现与业务需求的衔接，理论建模与工程落地的协同，旨在为从事矿产勘查、地质信息处理与空间智能分析的专业人员提供系统性参考。