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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种滑坡灾害易发性与危险性耦合评价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：CN119988888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510453091.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种滑坡灾害易发性与危险性耦合评价方法是由石岩;刘智龙;王达;邓敏设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滑坡灾害易发性与危险性耦合评价方法在说明书摘要公布了：本发明实施例中提供了一种滑坡灾害易发性与危险性耦合评价方法，属于数据处理技术领域，具体包括：根据目标区域的多源数据提取滑坡灾害因子特征并进行预处理；将栅格特征数据进行区间划分并计算每个区间的滑坡事件频率；根据栅格特征数据中的降雨栅格数据计算预设时间区间内累计降雨量的局部莫兰指数来识别降雨空间分布中的异常区域；根据滑坡事件频率和降雨异常因子进行基于贝叶斯优化的易发性‑危险性耦合评价；基于孕灾特征最优权重，输入目标区域每个栅格实时的静态孕灾特征区间索引，得到易发性评价结果图，以及，将每个栅格实时的特征向量输入危险性评价模型，得到危险性评价结果图。通过本发明的方案，提高了评估精准度和适应性。

本发明授权一种滑坡灾害易发性与危险性耦合评价方法在权利要求书中公布了：1.一种滑坡灾害易发性与危险性耦合评价方法，其特征在于，包括： 步骤1，根据目标区域的多源数据提取滑坡灾害因子特征并进行预处理，得到栅格特征数据； 步骤2，将栅格特征数据进行区间划分并计算每个区间的滑坡事件频率； 步骤3，根据栅格特征数据中的降雨栅格数据计算预设时间区间内累计降雨量的局部莫兰指数来识别降雨空间分布中的异常区域，得到降雨异常因子； 步骤4，根据滑坡事件频率和降雨异常因子进行基于贝叶斯优化的易发性-危险性耦合评价，得到孕灾特征最优权重和危险性评价模型； 所述步骤4具体包括： 步骤4.1，基于滑坡事件频率，根据设定的初始权重向量将不同类型特征的频率结合，得到其对应的权重系数，在每个像元上综合各特征区间得分与相应特征的权重系数，得到表征地质环境脆弱程度的易发性因子； 步骤4.2，随机生成每个像元的日期，然后将符合预设条件的像元形成负样本集合，并将其与所有滑坡事件构成的正样本拼接组合成危险性模型评价样本，其中，所述预设条件为像元对应的降雨异常因子为0且易发性因子小于易发阈值； 步骤4.3，根据动态因子特征、降雨异常因子和易发性因子构建危险性特征集，其中，所述动态因子特征为降雨栅格数据； 步骤4.4，根据危险性模型评价样本中每个样本数据的坐标和日期从危险性特征集中索引并获取对应的特征值并其按预设比例划分为训练集和测试集； 步骤4.5，利用训练集训练随机森林模型，并计算训练好的模型在测试集上的精度指标； 步骤4.6，根据精度指标中的准确率和F1分数构建目标函数，以最小化目标函数值为优化目标，通过贝叶斯优化迭代求解目标函数，得到孕灾特征最优权重和最优易发性阈值； 步骤4.7，将最优易发性阈值作为新的易发阈值并再次执行步骤4.2至步骤4.5，得到危险性评价模型； 步骤5，基于孕灾特征最优权重，输入目标区域每个栅格实时的静态孕灾特征区间索引，得到易发性评价结果图，以及，将每个栅格实时的特征向量输入危险性评价模型，得到危险性评价结果图。

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