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龙图腾网获悉山东省国土空间生态修复中心(山东省地质灾害防治技术指导中心、山东省土地储备中心)申请的专利基于遥感图像语义分割的矿山复绿监理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：CN120494292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510681150.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于遥感图像语义分割的矿山复绿监理方法是由彭康宁;李森;李壮;魏茂杰;李恺凇;迟大恒;景文萱设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感图像语义分割的矿山复绿监理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生态环境数据监测技术领域，更进一步地，涉及基于遥感图像语义分割的矿山复绿监理方法。所述方法包括：步骤1：基于矿山的原始生态指标，为每一个矿山景观斑块建立一张六列的时序矩阵；步骤2：在每一个监测时刻，对时序矩阵通过最小化K‑L散度迭代完成约束非负矩阵分解，目标是将时序矩阵矩阵拆解成潜在生态功能模块权重矩阵与潜在生态功能模块指标贡献矩阵的乘积；步骤3：用各矿山景观斑块的面积对资源‑负债平衡度进行加权平均，以评价矿山生态修复的效果。本发明实现了对矿山生态修复过程的动态、精细、结构化监测与评估。

本发明授权基于遥感图像语义分割的矿山复绿监理方法在权利要求书中公布了：1.基于遥感图像语义分割的矿山复绿监理方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：基于矿山的原始生态指标，包括：资源类指标与负债类指标，为每一个矿山景观斑块建立一张六列的时序矩阵；其中，时序矩阵的前三列中的元素均为资源类指标，构成资源列，代表资源属性，后三列中的元素均为负债类指标，为负债列，代表负债属性； 步骤2：在每一个监测时刻，对时序矩阵通过最小化K-L散度迭代完成约束非负矩阵分解，目标是将时序矩阵拆解成潜在生态功能模块权重矩阵与潜在生态功能模块指标贡献矩阵的乘积，并令潜在生态功能模块权重矩阵与潜在生态功能模块指标贡献矩阵都保持非负；针对每个潜在生态功能模块，计算其资源收益与负债残留，得到资源收益与负债残留的比值，作为资源-负债平衡度； 步骤3：用各矿山景观斑块的面积对资源-负债平衡度进行加权平均，作为修复成效的主体部分；同时，把各矿山景观斑块之间的结构连通度作为放大因子，把景观破碎度作为惩罚项引入同一表达式，计算全域监理评价指数，以评价矿山生态修复的效果； 资源类指标包括：土壤有机质密度、植被盖度和坡面稳定度；所述负债类指标包括：重金属综合污染指数、年均潜在水土流失量和景观破碎度；为使得资源类指标的数值始终为正，负债类指标的数值始终为负，同时消除量纲差异，先获取每个原始生态指标的全时空最大值，再对每个原始生态指标做对数压缩并按最大值归一化； 在时间时，矿山景观斑块的时序矩阵中的每个元素为： ； 其中，，当，代表资源列；，当，代表负债列；，代表该列为土壤有机质密度；，代表该列为植被盖度；，代表该列为坡面稳定度；，代表该列为重金属总污染指数；，代表该列为年均潜在水土流失模数；，代表该列为景观破碎度；为在时间时，矿山景观斑块的在时序矩阵中对应的列的原始生态指标；为在时间时，矿山景观斑块的在时序矩阵中对应的列的原始生态指标； 设矿山景观斑块的数量为，则潜在生态功能模块的数量通过对进行向下取整运算得到； 设潜在生态功能模块权重矩阵为，潜在生态功能模块指标贡献矩阵为，则通过如下公式对时序矩阵通过最小化K-L散度迭代完成约束非负矩阵分解： ； 且存在如下等式关系： ； 其中，表示在时间时，矿山景观斑块在潜在生态功能模块上的权重；表示在时间时，潜在生态功能模块的指标贡献； 在时间时，潜在生态功能模块的资源收益为： ； 在时间时，潜在生态功能模块的负债残留为： ； 在时间时，矿山景观斑块的资源-负债平衡度为： ； 全域监理评价指数为： ； 其中，为矿山景观斑块的面积；为矿山景观斑块的结构连通度，为邻接矩阵，为矿山景观斑块的质心距离，为所有邻接对的平均距离；为矿山景观斑块的全域平均连通度；为在时间时，矿山景观斑块的景观破碎度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省国土空间生态修复中心(山东省地质灾害防治技术指导中心、山东省土地储备中心)，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路42号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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