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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于多源InSAR数据融合与深度学习的植被茂密区滑坡监测方法和监测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：CN120656069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511148736.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多源InSAR数据融合与深度学习的植被茂密区滑坡监测方法和监测系统是由张雪芹设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源InSAR数据融合与深度学习的植被茂密区滑坡监测方法和监测系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多源InSAR数据融合与深度学习的植被茂密区滑坡监测方法和监测系统，方法包括：数据获取步骤，获取目标区域的多源InSAR数据；形变解译步骤，使用预设MT‑InSAR方法对多源InSAR数据的目标区域进行形变解译处理，得到形变速率数据；区域形变特征识别步骤，使用预设多源InSAR融合优化监测策略对形变速率数据进行融合分析处理，得到第一时段的区域形变检测数据，并且对区域形变检测数据进行区域边界勾画处理，得到区域形变特征数据；区域形态特征识别步骤，将待识别光学遥感影像输入至基于深度学习构建的滑坡分类器模型，以输出滑坡形态识别数据；滑坡监测分级步骤，根据区域形变特征数据和滑坡形态识别数据，得到滑坡监测数据。

本发明授权一种基于多源InSAR数据融合与深度学习的植被茂密区滑坡监测方法和监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源InSAR数据融合与深度学习的植被茂密区滑坡监测方法，其特征在于，所述方法包括： 数据获取步骤，获取目标区域的多源InSAR数据；其中，所述多源InSAR数据包括第一时段的Sentinel-1A数据、第一时段的ALOS-2PALSAR-2ScanSAR数据和第一时段的LiCSAR数据； 形变解译步骤，使用预设MT-InSAR方法对所述多源InSAR数据的目标区域进行形变解译处理，得到形变速率数据；其中，所述形变速率数据包括与Sentinel-1A数据、ALOS-2PALSAR-2ScanSAR数据和LiCSAR数据分别对应的第一形变速率数据、第二形变速率数据和第三形变速率数据； 区域形变特征识别步骤，使用预设多源InSAR融合优化监测策略对所述第一形变速率数据、所述第二形变速率数据和所述第三形变速率数据进行融合分析处理，得到所述第一时段的区域形变检测数据，并且对所述区域形变检测数据进行区域边界勾画处理，得到区域形变特征数据； 区域形态特征识别步骤，将待识别光学遥感影像输入至基于深度学习构建的滑坡分类器模型，以输出滑坡形态识别数据； 滑坡监测分级步骤，根据所述区域形变特征数据和滑坡形态识别数据，得到滑坡监测数据；其中，所述滑坡监测数据包括高危滑坡点数据和中危滑坡点数据； 其中，所述滑坡监测分级步骤具体为： 将所有区域形变特征数据和滑坡形态识别数据进行叠加相交，将重合区域确定为高危滑坡点数据； 将重合区域之外的数据确定为中危滑坡点数据。

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