大数据时代随着数据的爆发式增长,在带来可供研究的海量数据的同时,也带来巨量的噪声和冗余数据。在地学领域,由于研究方向和技术方法手段的多样化,产生了数据量巨大和类型众多的地学数据集合。在地学信息的研究过程中,经常碰到地学信息孤岛,分图幅地学数据边界系统误差和地学文档的非结构化问题。在对地学数据进行信息的提取和挖掘之前,必须根据研究目的对地学大数据进行预处理,使冗余、复杂的大数据转为结构化、准确、可用的数据。本文以地学大数据的预处理技术为切入点,从地学数据交互标准与语义、数据调平、地质图接边和文本结构化等四个研究方面,分析阐述目前地学大数据挖掘方面存在的问题及主要的解决手段,同时也对多元数据融合在大数据中的应用进行了阐述。希望通过本文对地学大数据预处理技术的探讨,能对地学大数据的挖掘有所帮助。