买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国能榆林能源有限责任公司;西安煤科透明地质科技有限公司申请的专利一种基于遥感数据融合的地质灾害分析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：CN119919792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411803181.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于遥感数据融合的地质灾害分析方法及系统是由李亚军;魏慧渊;尹旭;呼书迪;宋波;林旭东;陈诚;李波;刘强;唐炳辉设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感数据融合的地质灾害分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于地质灾害分析技术领域，公开了一种基于遥感数据融合的地质灾害分析方法及系统。该方法获取灾害遥感数据内的影响因子数据信息，基于获取的灾害遥感数据内的影响因子数据信息，利用多影响因子融合方法获取地质灾害综合分析模型，并获取地质灾害综合分析图像；基于地质灾害综合分析图像，获取受灾害影响的区域综合特征，并进行可视化示出；所述区域综合特征包括受灾害影响区域的地表地貌变化特征。本发明基于遥感数据多影响因子融合分析地质灾害，获得了准确的分析信息，为地质灾害的监控或预测进一步提供了高精度的数据信息。

本发明授权一种基于遥感数据融合的地质灾害分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感数据融合的地质灾害分析方法，其特征在于，该方法包括： S1：获取灾害遥感数据内的影响因子数据信息，该影响因子数据信息包括：崩塌、滑坡、泥石流、地裂缝、水土流失、土地沙漠、沼泽化、土壤盐碱化，以及地震、火山、地热害图像信息； S2：基于获取的影响因子数据信息，利用多影响因子融合方法获取地质灾害综合分析模型，并获取地质灾害综合分析图像； S3，基于地质灾害综合分析图像，获取受灾害影响的区域综合特征，进行可视化示出；该区域综合特征包括受灾害影响区域的地表地貌变化特征； 步骤S2具体包括： 步骤一：输入灾害遥感数据内影响因子图像训练样本A和灾害遥感数据内影响因子图像测试样本B，分别用于地质灾害综合分析模型训练和地质灾害综合分析模型评估； 步骤二：对于灾害遥感数据内影响因子图像训练样本A初始像素标记进行正态性检验； 步骤三：根据当前地质灾害区段灾害遥感数据内的各影响因子消息树数目，以作为融合像素标记，建立每颗灾害遥感数据内的各影响因子消息树，融合当前地质灾害综合分析模型的损失函数偏差； 步骤四：当前地质灾害综合分析模型融合结束后，计算当前地质灾害区段下融合偏差，，为待融合数据像素标记，为当前地质灾害区段对训练样本A的预测值，表达式为： ； 式中，为学习速率，为当前地质灾害区段对训练样本A的预测值累加，为当前地质灾害区段内第棵灾害遥感数据内的各影响因子消息树在训练集上的预测值，并更新待融合数据值； 步骤五：对于灾害遥感数据内影响因子图像训练样本A融合偏差进行正态性检验； 步骤六：当灾害遥感数据内影响因子图像测试样本B上评估函数在指定的早期演化停止阶段数目内损失函数不再下降，则地质灾害综合分析模型训练停止，得到地质灾害综合分析模型最佳迭代阶段数目，完成地质灾害综合分析模型训练，跳转至步骤七，否则灾害遥感数据内影响因子图像测试样本B上损失函数继续下降，跳转至步骤四，继续阶段迭代； 步骤七：预测灾害遥感数据内的各影响因子测试集，根据地质灾害综合分析模型最佳迭代阶段数目，得到灾害遥感数据内的各影响因子测试集预测结果，表达式为： ； 式中，为阶段像素标记预灾害遥感数据内的各影响因子图像演变的反灾害遥感数据内的各影响因子图像演变，为影响因子，为阶段灾害遥感数据内的各影响因子消息树的预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国能榆林能源有限责任公司;西安煤科透明地质科技有限公司，其通讯地址为：719000 陕西省榆林市高新技术产业园区建业大道莱德大厦；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。