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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学重庆研究院;中铁十七局集团有限公司;哈尔滨工业大学;中国地质大学(武汉)申请的专利一种基于梯度决策树的山体边坡勘测数据两级融合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：CN116108399B 。

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：202310061911.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于梯度决策树的山体边坡勘测数据两级融合方法是由张征;凌贤长;唐亮;陈宏伟;邱瑞;丛晟亦;田爽;周峰;郝国成;张熙阳;毛小刚;张钟远;邱梦瑶设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梯度决策树的山体边坡勘测数据两级融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于梯度决策树的山体边坡勘测数据两级融合方法，所述方法包括如下步骤：S1：处理山体边坡勘测数据，按照数据结构特征将数据统一标准化，构建勘测数据特征统一标准化表征方法；S2：关联互补地球物理场属性特征与斜坡体空间几何特征，实现勘测数据浅层初次融合；S3：探究高维数据潜在空间特征与低纬数据潜在表观特征；S4：结合S2得到的数据，实现山体边坡勘测数据深层特征融合；S5：优化数据，提高数据融合效率与精度，实现山体边坡勘测数据多级层次化智能融合。本发明通过建立山体边坡勘测数据智能解析与融合技术，解决了传统深度学习算法在处理多模态数据泛化性低的问题。

本发明授权一种基于梯度决策树的山体边坡勘测数据两级融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度决策树的山体边坡勘测数据两级融合方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤S1：处理山体边坡勘测数据，按照数据结构特征将数据统一标准化，构建勘测数据特征统一标准化表征方法； 步骤S2：关联互补地球物理场属性特征与斜坡体空间几何特征，实现勘测数据浅层初次融合，具体步骤如下： 结合神经网络建立融合框架，依据数据格式提取勘测数据标准化处理细节，设置融合因子和评价指标，结合分辨率选择锐化参数，融合勘测得到的高空间分辨率全色图像与低空间分辨率的多光谱图像的空间和光谱信息，以达到光谱分辨率与空间分辨率之间的平衡； 步骤S3：探究高维数据潜在空间特征与低纬数据潜在表观特征，具体步骤如下： 在全色锐化光谱成像的基础上，基于数据空间特征、坐标特征、深度数据特征，充分挖掘融合数据的高纬和低纬特性与层次特征，建立区分获取数据与目标数据的判别结构并训练、补偿数据弥补多源数据空间信息损失和光谱失真的问题； 步骤S4：结合步骤S2得到的数据，依据梯度提升决策树替代深度神经网络处理勘测信息，实现山体边坡勘测数据深层特征融合，具体步骤如下： 首先，提取光谱影像和遥感影像的特征向量作为决策树的输入向量，在决策树中对不同类型数据进行平滑处理，规定统一的文本向量编码，提取统一向量区域特征，减少额外噪声信息干扰；其次，调节输入向量与规定的中心向量的误差值确定决策权值，将光谱与遥感两类数据融合；最后，在决策树输出端选取高置信度基准点定义数据输出属性，依据置信基准更新输出数据，提高决策树的鲁棒性； 步骤S5：优化数据，提高数据融合效率与精度，实现山体边坡勘测数据多级层次化智能融合。

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哈尔滨工业大学重庆研究院;中铁十七局集团有限公司;哈尔滨工业大学;中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：400000 重庆市渝北区龙兴镇两江大道618号；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”。