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龙图腾网获悉长春工程学院申请的专利基于KDE-Vine Copula的黑臭水体富营养化风险评估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：CN119293651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411841318.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于KDE-Vine Copula的黑臭水体富营养化风险评估方法是由马晶;姚冠宇;邵亚璇;毕强;毛久常;赵世军设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于KDE-Vine Copula的黑臭水体富营养化风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于KDE‑VineCopula的黑臭水体富营养化风险评估方法，所述方法通过黑臭水体识别模型进行初步判别，利用SEaTH算法识别特征重要性，构建多维特征空间，根据最优支持向量原理对初步识别结果优化，利用径向基函数估计边缘分布，选取拟合效果最优Copula函数，构建VineCopula树结构对黑臭水体富营养化风险进行评估。相较于原有参数法构建边缘分布，KDE不局限于任何分布的假设，能够最大化满足随机变量分布形式，即拟合效果更好。总体上，本发明的方法综合了多种水质参数构建富营养化风险评估模型，为水质状况评价提供了新途径。

本发明授权基于KDE-Vine Copula的黑臭水体富营养化风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于KDE-VineCopula的黑臭水体富营养化风险评估方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤1、遥感影像特征优化及黑臭水体识别： 利用黑臭水体识别模型对黑臭水体进行初步判别，通过SEaTH算法识别特征重要性，构建多维特征空间，与最优支持向量理论结合对初步识别结果优化； 步骤2、边缘分布的构建： 将Chl-a、TSS、SD水质参数反演结果分别作为一维指标序列，基于核函数选用KDE方法对其进行平滑估计，即根据已有数据样本对总体一维分布进行推断： 式中，表示任意一个样本值，为某一水质监测指标，如果模拟序列中小于的数目为，为样本容量，表示对应的累积频率； 步骤3、VineCopula函数的选择： 在步骤2构建的边缘分布的基础上，在二维随机变量状态下根据平方欧式距离判别Copula函数拟合效果、可适用性，在高维随机变量中，选用树结构简化计算，根据每条边AIC确定最优Copula函数，进而建立最优Copula联合概率分布模型； 步骤4、求解联合概率分布： 根据步骤3建立的最优Copula联合概率分布模型求解联合概率分布，以此综合分析水体富营养化风险。

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