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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基于统计筛选与深度学习的滑坡易发性评估系统及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：CN121280818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511842359.8，技术领域涉及：G06V10/766；该发明授权基于统计筛选与深度学习的滑坡易发性评估系统及方法是由伍宇明;何俞霄设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于统计筛选与深度学习的滑坡易发性评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于统计筛选与深度学习的滑坡易发性评估系统及方法，涉及滑坡易发性评估技术领域，该方法包括：构建滑坡影响因子的初始因子集合，并初始化备选因子集合；选取统计量值最大的因子，检验方差比及显著性，获得最优因子组合；将最优因子组合中的图层空间对齐堆叠，构建多通道输入特征张量；构建编码器‑解码器结构的空间回归神经网络，所述编码器以残差网络为主干，并适配多通道输入特征，解码器通过上采样操作与跳跃连接融合编码器的多尺度特征，输出易发性预测图；对多通道输入特征进行推理，生成滑坡易发性图，划分易发性等级，输出分区结果。本发明基于多种影响因子，支持不同区域、不同类型滑坡的易发性评估。

本发明授权基于统计筛选与深度学习的滑坡易发性评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于统计筛选与深度学习的滑坡易发性评估方法，其特征在于：该方法包括： S1、构建滑坡影响因子的初始因子集合，并初始化备选因子集合为空集； S2、基于空间分异性统计量对初始因子集合中的因子进行筛选；选取统计量值最大的因子，检验其方差比及显著性；若显著性水平达标且方差比满足优化条件，则加入备选因子集合；否则，与初始因子集合中其余因子进行地理交互编码，生成交互因子并加入备选因子集合；重复执行筛选过程，直至处理完所有因子，获得最优因子组合； S3、将最优因子组合中的图层空间对齐堆叠，构建多通道输入特征张量；基于有效像素区域生成统一二值掩膜，将特征与标签中的无效值填充为零并进行归一化； S4、构建编码器-解码器结构的空间回归神经网络，所述编码器以残差网络为主干，并适配多通道输入特征，所述解码器通过上采样操作与跳跃连接融合编码器的多尺度特征，输出同分辨率单通道易发性预测图；使用掩膜加权损失函数对所述空间回归神经网络进行训练； S5、选取验证集上损失最小的模型权重作为预测模型，对全域的所述多通道输入特征进行推理，生成滑坡易发性图，并划分易发性等级，输出分区结果。

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