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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利地表形变发生对应的地下水位阈值识别方法和装置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：CN119577396B 。

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：202411751622.8，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权地表形变发生对应的地下水位阈值识别方法和装置是由周超凡;陈蓓蓓;宫辉力;高晓丹;高明亮;鲍梦萱;李晓娟;朱家骏设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本地表形变发生对应的地下水位阈值识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种地表形变发生对应的地下水位阈值识别方法和装置，包括：步骤S1、获取不同含水层组地下水位和PS点沉降速率；步骤S2、根据不同含水层组地下水位和PS点沉降速率，量化多时间段不同含水层水位变化与地表形变的时空响应特征，识别不同含水层组水位变化对地表形变的响应阈值。采用本发明的技术方案，量化分析不同含水层组地下水位变化与地表形变之间的时空响应特征，识别地下水位阈值，为区域地面沉降调控提供科学依据。

本发明授权地表形变发生对应的地下水位阈值识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种地表形变发生对应的地下水位阈值识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取不同含水层组地下水位和PS点沉降速率； 步骤S2、根据不同含水层组地下水位和PS点沉降速率，量化多时间段不同含水层水位变化与地表形变的时空响应特征，识别不同含水层组水位变化对地表形变的响应阈值； 步骤S2包括： 步骤S21、将不同含水层组地下水位作为自变量、PS点沉降速率作为因变量，采用随机森林机器学习算法，得到不同含水层组地下水位对地表形变的预测影响； 步骤S21包括： S211、利用PS-InSAR处理SAR影像，获取地表形变信息： 用配准后的N+1幅覆盖研究区的单视复数影像，选取其中一幅作为主图像，其余N幅影像作为副图像，分别与主图像的PS点对应像素的相位值相减，得到N幅差分干涉图，每幅差分干涉图中的每个像元均包含五个相位分量： 其中，为平地相位；为地形相位；为形变相位；为大气延迟相位；为系统噪声和其他误差引起的噪声相位； S212、基于ArcGIS，预处理输入随机森林RF回归模型的地表形变数据和地下水位数据； S213、利用上述预处理数据，构建RF回归模型； 所述RF回归模型以不同含水层水位作为特征变量，PS点形变速率作为目标变量，获得预测的目标变量结果： 其中T为总树的数量，是通过取平均值得到最终的预测结果，为PS点的形变速率； S214、利用模型的特征重要性指标评估不同含水层水位变化对地表形变的贡献，得到不同含水层水位变化对地表形变的影响； 步骤S22、根据不同含水层组地下水位对地表形变的预测影响，通过SHAP可解释机器学习方法，得到多时间段不同含水层水位变化与地表形变的时空响应特征，识别地下水位阈值； 步骤S22包括： 步骤S221、计算不同含水层组地下水位对地表形变的预测影响的shapley值： 步骤S222、根据shapley值对影响因素的重要性进行排序，得到不同含水层水位变化与地表形变的时空响应特征： 根据PS点shapley值的绝对值最大时对应的含水层水位，提取PS点的经纬度；遍历每个样本点，获取在空间上，对每个样本点在空间上对地表形变的影响最大对应的含水层水位； 步骤S223、基于shapley值，利用SHAP的单因子依赖关系，识别不同含水层水位变化对地表形变的响应阈值。

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