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龙图腾网恭喜南京工业大学;重庆大学产业技术研究院申请的专利一种融合多源异构遥感数据的滑坡演化阶段预警判据确定方法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：CN119888522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510389922.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种融合多源异构遥感数据的滑坡演化阶段预警判据确定方法是由郭双枫;屈云飞;王哲;荣浩熙;葛垚;肖丹燕;廖承周;高鹏翔设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多源异构遥感数据的滑坡演化阶段预警判据确定方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合多源异构遥感数据的滑坡演化阶段预警判据确定方法，涉及滑坡灾害监测预警与滑坡判识技术领域。包括如下步骤：获取SAR影像并预处理，得到预处理后的SAR影像；将预处理后的SAR影像经Stacking‑InSAR技术与SBAS‑InSAR技术处理后获取地表形变数据；提取滑坡地表破裂特征，得到地表破裂信息；基于地表形变数据和地表破裂信息，整合多源数据建立时序样本库；基于时序样本库，利用Apriori算法挖掘变形与破裂关联关系，联合哈希编码策略提炼特征，确定滑坡演化过程中的判识因素。本发明能够实现有效提升滑坡早期识别效率，为滑坡灾害预警防治提供有力支撑。

本发明授权一种融合多源异构遥感数据的滑坡演化阶段预警判据确定方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多源异构遥感数据的滑坡演化阶段预警判据确定方法，其特征在于，其包含如下步骤： 获取SAR影像并预处理，得到预处理后的SAR影像； 将预处理后的SAR影像经Stacking-InSAR技术与SBAS-InSAR技术处理后获取地表形变数据； 用UAV摄影测量及LiDAR数据提取滑坡地表破裂特征，构建三维虚拟实景模型，得到地表破裂信息； 基于地表形变数据和地表破裂信息，整合多源数据建立时序样本库； 基于时序样本库，利用Apriori算法挖掘变形与破裂关联关系，联合哈希编码策略提炼特征，确定滑坡演化过程中的判识因素； 基于时序样本库，利用Apriori算法挖掘变形与破裂关联关系，联合哈希编码策略提炼特征，确定滑坡演化过程中的判识因素，包括： 基于时序样本库，采用空间关联规则挖掘—Apriori算法对监测的变形数据进行处理、分析，挖掘滑坡时空演化机制与影响因素之间的关联关系； 所述影响因素包括地形形态、结构特征、地质构造、裂缝类型、扩展情况； 将每个滑坡监测点或区域作为一个事务；每个事务包含该监测点或区域的变形速率数据以及对应的地形形态、结构特征、地质构造、裂缝类型、扩展情况影响因素的数据； 通过对数据的初步统计分析，了解各项集在数据集中出现的频率，选取一个值开始设定最小支持度阈值，在所有的数据样本中，一个项集出现的频率至少要达到最小支持度阈值才会被考虑为有意义的项集； 逐步调整支持度阈值；根据设定的最小置信度阈值，筛选出置信度大于等于最小置信度的关联规则，得到处理后的项集； 针对处理后的项集中的地表形变数据和地表破裂信息，采用特征提取方法提取特征，对于地面变形数据提取的特征包括形变速率的变化趋势、变形区域的空间分布特征；对于地表破裂信息提取的特征包括地表裂缝的几何特征、地形坡度和坡向； 对提取的特征进行哈希编码，将高维的特征向量映射到低维的哈希空间，将不同类型数据经过哈希编码后得到的哈希值进行联合，构建联合哈希编码； 在联合哈希编码的基础上，进行共生分析，挖掘不同数据之间的内在联系和协同关系，通过计算联合哈希编码向量之间的相似，构建相似度矩阵；基于相似度矩阵，运用聚类算法对数据进行聚类，将具有相似特征的样本聚为一类，得到共生分析的结果； 结合共生分析的结果，进行协同表示学习，得到低维表示； 从协同表示学习得到的低维表示中，筛选出对滑坡演化具有重要影响的特征，作为滑坡演化过程中的判识因素。

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