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龙图腾网获悉福建省地质工程勘察院申请的专利一种群发性浅层土质滑坡灾害风险区自动化识别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：CN120495925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510992041.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种群发性浅层土质滑坡灾害风险区自动化识别方法是由柳侃;杨毅鑫;唐雪峰;谢维;郭朝旭;翁峻择设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种群发性浅层土质滑坡灾害风险区自动化识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种群发性浅层土质滑坡灾害风险区自动化识别方法，包括滑坡风险区识别方法和区域内滑坡威胁房屋识别方法。首先，通过遥感技术获取区域的地形、土层结构、植被和岩土分布信息，采用遥感影像、红外线图像、激光雷达数据和合成孔径雷达数据进行数据采集和处理，生成高精度的数字高程模型和地质结构图。通过数据融合和分析，结合土层、地形、植被等信息，识别潜在的滑坡风险区，并对滑坡威胁区域内的房屋进行识别和评估。该方法提高了滑坡风险区和威胁房屋的识别精度，为滑坡灾害的预警与防治提供了高效、精准的技术支持。本发明具有自动化、高效、精确的优点，可广泛应用于滑坡灾害的实时监测、风险评估与应急管理中。

本发明授权一种群发性浅层土质滑坡灾害风险区自动化识别方法在权利要求书中公布了：1.一种群发性浅层土质滑坡灾害风险区自动化识别方法，其特征在于，包括滑坡风险区识别和区域内滑坡威胁房屋识别，所述区域内滑坡威胁房屋识别采用高精度数字高程模型DEM和房屋矢量数据，通过地理信息系统GIS软件实施自动化识别，识别出可能受威胁的房屋并圈定潜在风险区域，包括以下步骤： S1.获取高精度DEM数据，并准备房屋矢量数据； S2.生成坡度、高差和坡向图层； S3.对房屋拐点进行标记，计算高差值和坡度，判断切坡建房威胁房屋； S4.生成房屋边界的延伸线，分析延伸线与坡度、坡向的关系，识别群发性浅层土质滑坡威胁房屋； S5.将符合条件的房屋提取为受威胁房屋文件并输出，供后续现场调查与风险区划定使用； 其中，步骤S3包括： S31.房屋拐点提取:在房屋矢量数据中提取房屋的拐点，并为每个拐点提取周围的高差信息和坡度信息; S32.高差与坡度分析:对每个房屋拐点，计算该点的高差，以及该点的坡度;如果某个房屋的拐点有一个或一个以上的标记点，说明该房屋受到切坡建房的威胁，提取该房屋为威胁房屋; 步骤S4包括： S41.延伸线生成:根据房屋矢量数据的边界生成向外延伸的直线; S42.延伸线坡度与坡向分析:对每条延伸线计算其所经过的每个栅格的坡度、坡向、高差信息以及延伸线所经过的区域的坡度变化，识别潜在的滑坡危险区; S43.危险线判定:根据延伸线，判断靠近房屋的区域是否存在坡度超过25度的陡坡,即坡脚，并计算坡脚到房屋的距离;计算延伸线的方向角，并与延伸线所经过栅格的坡向进行夹角计算，判断是否满足滑坡发生条件,当某条延伸线符合判断标准时，判定为危险线； S44.受威胁房屋提取:如果某个房屋至少有一条危险线经过，则判定该房屋为受威胁房屋，生成受威胁房屋矢量数据。

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