简介： 本申请公开了一种多模态数据中间层融合全连接地质图预测模型的处理方法，包括：对证据数据进行补值和归一化处理；根据训练采样点坐标从处理后的证据数据中读取数据信息；获取训练采样点基础数据与遥感数据；判断所述数据是否一次性读入内存，如果是，直接输入模型训练，如果否，从数据存储路径分组输入模型训练。本发明的优点是：不但把原始数据转化为高维特征表达，还将基础数据特征与遥感数据特征进行特征融合，并利用全连接神经网络最大化的获取基础数据和遥感数据在高维空间上的共性特征，大大提高了提高预测对象的能力、精度，使填图单位岩性在空间的分布形态和展布方向、分布位置、地质对象之间的相邻关系可以以准确性最大化体现和表达。