在2021年12月，由徐亚东和朱云海负责的“贺州—郴州大地构造格局、资源背景调查”项目组整合中国地质大学（武汉）多学科方向，综合利用基础地质、地球物理、遥感地质、深度机器学习等数据，在湖南省选择1:5万鲤鱼塘幅开展智能填图试点。智能填图工作在野外地质调查、物探、化探和遥感等多元数据的基础上，利用云计算、大数据、人工智能等现代信息技术，使计算机辅助填图科学家优化地表覆盖较严重或工作人员无法进入的特殊区域，并自动完成部分地质填图工作。整体工作思路包括数据准备和预处理、两阶段智能成图策略、野外数据矫正、专家勾图、野外验证和智能成图等6个步骤。基于地表地质的剖面测量和地质路线调研将鲤鱼塘幅主要的地质体分为第四系、古近系、白垩系、泥盆—石炭系、震旦—寒武系和花岗岩侵入体等。基于地表地质、遥感地质和地球物理数据，对比发现地表地质和放射性gamma能谱总量可以反映出鲤鱼塘幅内5大地质体内容及其边界的特征，5类粗分的精确度达到了95.43%。将深度学习的方法应用到地质填图任务中，使用UNet，利用基础地质、遥感数据、放射性gamma能谱总量、
化极后磁异常、航磁资料小波多尺度分析的三阶细节等数据实现了智能地质填图的细分，测试结果将古近系—第四系细分为3类、白垩系区细分为6类、泥盆—石炭系区细分为7类、震旦—寒武系区细分为11类、花岗岩区细分为3类，整合得到细分为26分类的测试标签方案。最终26类地质结构的预测整体精度达到80.08%。野外人工标记的产状点和地质界线数据与预测结果基本是吻合的；在此基础上，填图专家进一步连图处理，即通过地质专业知识，将预测结果中不同位置的同地质类型连接起来，得到一张具有地质单元界线和特殊地质体识别内容的地质解译图；不断改进实验和持续校正，优化得到智能地质成果图。该方法可操作性强，在数据支撑基础上可实现推广应用，并可深化对基础地质的认识。
此外，基于5条大地电磁剖面反演获得上地壳电性结构，横向表现为高低阻相间分布的特征，表明郴州断裂带为深大断裂，和地表地质融合揭示出寒武系三维复合褶皱样式。在鲤鱼塘镇周边，综合对比分析水系流经地层岩性、地质构造、地形地貌以及水位高程GIS分析与地球物理等数据，预测区域演化可能发生河流袭夺现象，影响到程江下游的鲤鱼塘镇的城市居民生活用水和工农业生产；此外，水系下蚀作用的持续演化会加强对基岩白垩系红层的侵蚀而呈现更为壮观的丹霞地貌。结合相关研究，公开发表科研论文9篇，其中SCI论文3篇，EI论文4篇。
