矿致异常信息识别方法研究是航空γ能谱测量数据后处理的核心技术之一,针对目前航空γ能谱测量中矿致异常信息识别方法普遍基于统计分析,而频率尺度解析尚未大范围应用这一问题,提出一种频率域分形逐层滤波法异常识别方法,此方法以多重分形理论为基础,在频率域下对航空γ能谱实测核素比活度数据进行功率谱分析,并通过多重分形理论定量计算功率谱的截止频率,并依据计算结果对原始数据进行逐层滤波,确定识别矿致异常信息的最佳频段。采用内蒙某测区1:50 000航空γ能谱试生产飞行数据(测区包含已探明金属矿点)对该方法进行验证。结果表明:利用分形逐层滤波法对原始信号的功率谱数据进行逐层滤波,矿致异常信息在各个分形频段内均有信号响应,但飞行误差引起的假异常信号只存在于中、低频段内,采用中高频段带通滤波将其分离和剔除,在f2～f3频率区间(0.308 01～0.406 15 Hz)可有效分离背景噪声和识别已知矿点的矿致异常,且能剔除飞行时域批次性导致的条带状假异常。