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龙图腾网恭喜应急管理部国家减灾中心(应急管理部卫星减灾应用中心)申请的专利一种基于机器学习的森林火灾风险预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119942711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510413164.5，技术领域涉及：G08B17/00；该发明授权一种基于机器学习的森林火灾风险预测方法及系统是由阿多;廖永丰;赵飞;刘旭;佟静;王志强;韩鹏;张妮娜;王曦;张士超;裴媛;刘蓓蓓;闫雪;刘菁菁;费伟设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的森林火灾风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的森林火灾风险预测方法及系统，包括将指定时间段内预设森林的监测数据源的数据，作为待分析数据；提取所述待分析数据和所述参考数据源的时空分布特征，根据相似度对所述时空分布特征进行比区域划分，将相似度高于相似阈值的所述待分析数据所处的区域作为候选区域，反之作为模糊区域；基于所述待定数据源对所述模糊区域进行自相关性分析，将自相关性高于自相关阈值的所述模糊区域添加到所述候选区域，对所述环境数据和所述人类活动数据进行时变影响分析获得火灾驱动系数；根据所述火灾驱动系数和所述候选区域构建森林火灾风险预测模型，根据火蔓延规律优化所述森林火灾风险预测模型，输出预测结果。

本发明授权一种基于机器学习的森林火灾风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的森林火灾风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：将指定时间段内预设森林的监测数据源的数据，作为待分析数据；所述监测数据源包括参考数据源和待定数据源；所述参考数据源的火灾风险规律高于所述待定数据源；所述数据包括环境数据、图像数据、历史火灾数据、人类活动数据、遥感数据；所述环境数据包括气象数据、植被数据、地形数据；提取所述待分析数据和所述参考数据源的时空分布特征，根据相似度对所述时空分布特征进行区域划分，将相似度高于相似阈值的所述待分析数据所处的区域为候选区域，反之为模糊区域；基于所述待定数据源对所述模糊区域进行自相关性分析，将自相关性高于自相关阈值的所述模糊区域添加到所述候选区域，对所述环境数据和所述人类活动数据进行时变影响分析获得火灾驱动系数；根据所述火灾驱动系数和所述候选区域构建森林火灾风险预测模型，根据火蔓延规律优化所述森林火灾风险预测模型，将待预测数据输入所述森林火灾风险预测模型，输出预测结果。

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