前言在煤炭资源开发领域，煤田地质勘探与测量工作意义重大，它们为煤炭资源的精 准定位、储量评估及安全高效开采提供关键依据。传统上，地质勘探与测量工作相对 独立开展，各自产生的数据在格式、精度、维度等方面存在差异，犹如信息孤岛，难 以充分发挥整体价值。 随着科技的飞速发展，数据融合技术应运而生。它能将来自不同源头、具有不同 特征的数据进行有机整合，挖掘出数据间潜在的关联与规律，为各行业决策提供更全 面、准确的信息支持。在煤田领域，地质勘探数据与测量数据的融合成为必然趋势， 这不仅能提升对煤田地质构造认知的准确性，还能优化煤炭资源储量计算，为开采方 案的制定提供更可靠的依据，有效降低开采风险与成本，提高煤炭资源的开发效率与 经济效益。 数据融合技术从萌芽至今，历经多个发展阶段，理论体系不断完善，应用领域持 续拓展。从早期简单的数据拼接，到如今的借助人工智能、大数据等前沿技术实现的 深度融合，该技术在煤田行业的应用也日益深入。 本书围绕煤田地质勘探与测量数据融合技术展开，详细阐述数据获取、处理、匹 配、融合模型构建等核心环节，还介绍了空间分析、大数据等相关技术在其中的应用， 以及数据安全与隐私保护的重要举措。期望本书能为相关从业者提供系统全面的知识 参考，助力煤田行业在数据融合技术推动下实现高质量发展。