由于地质领域是无序的、复杂的和巨大差异的，人们需要了解的不单单是二维空间上呈现出来的平面地质体，人们更渴望也更需要了解能全面直观反映地质体空间构造的三维空间上的地址信息。为此，地质学家常常通过现代的物探、化探、遥感等手段来获取一些简单的信息。为了从更直观的角度呈现地质体的特征，帮助地质工作者更方便的研究各种地质现象，近年来，相关领域的科学工作者结合地理信息系统、计算机科学技术以及空间数据库技术等技术的研究与拓展应用，使得信息化在矿山开采及生产管理过程中，有着不言而喻和不可忽视的作用。信息技术势不可挡的发展和推波逐浪搬的广泛应用，为矿山工业带来了史无前例的勃勃生机，但同时也带来了意料之中的挑战，“数字矿山”便是在此种情况下诞生的。“数字矿山”是对数字化矿山(Digital Mine)的简称，是对矿山真实信息和真实三维形态的正确认识与真实场景再现。针对组成结构复杂的例如非层状矿体，一般很难将之简单描述为规则几何体。相较受制于应用推广问题的国外软件，Mincomine及GOCAD等，国内大多的相关研究都是基于矿体的面模型展开，而往往忽视了更为重要的矿体属性数据的内部分布状况。矿体属性数据的分布往往能体现其矿体形成的外因，因此本文着力研究依据块模型对矿体内部数据规律进行的三维模拟。其中对矿体内的不同块段品位的空间插值无疑对整个矿山预测和可视化模型建立具有重要意义。本文引入在空间散乱点插值中具有优势的径向基神经网络作为空间插值的基本模型。同时针对神经网络训练在全局收敛和收敛速度上的缺陷，采用改进的蚁群算法对其优化，实现全新的空间插值模型的构建。本文利用VC++与OpenGL开发环境，开发了基于改进的蚁群RBF空间插值法的矿体三维可视化软件平台，实现了斜井数据保存及离散化处理，矿体及地表遥感图像三维模型叠加仿真显示，模型体旋转、放缩、任意切割，模拟矿体任意切片，用户任意调整矿体边界品位及矿体自定义颜色填充等一系列人机交互功能。方便用户根据需要建模及从各角度进一步研究分析矿体。