西藏盈合工程顾问有限责任公司武占祖获国家专利权
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龙图腾网获悉西藏盈合工程顾问有限责任公司申请的专利结合遥感技术的地质灾害识别方法及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:CN120544045B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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:202510681920.2,技术领域涉及:G06V20/10;该发明授权结合遥感技术的地质灾害识别方法及系统是由武占祖;余华;官宏元;万洪;田文亮;于欢;张乐乐设计研发完成,并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本结合遥感技术的地质灾害识别方法及系统在说明书摘要公布了:本申请实施例提供一种结合遥感技术的地质灾害识别方法及系统,首先获取目标区域的多时序遥感影像数据集,包括不同时间采集的遥感影像。随后,对数据集进行地形特征提取处理,得到地形特征集合,涵盖地表覆盖特征、坡度特征及高程变化特征,接着,对地形特征集合进行多时序变化分析,生成动态变化特征集合,利用地质灾害识别模型对动态变化特征集合进行异常区域识别,确定存在地质灾害风险的异常区域集合,最后,根据异常区域集合生成灾害预警信号,并发送至灾害监测终端,实现了对地质灾害风险区域的全面、动态监测与准确预警,提高了地质灾害监测与预警的准确性和效率。
本发明授权结合遥感技术的地质灾害识别方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种结合遥感技术的地质灾害识别方法,其特征在于,所述方法包括: 获取目标区域的多时序遥感影像数据集,所述多时序遥感影像数据集包含不同时间采集的遥感影像; 对所述多时序遥感影像数据集进行地形特征提取处理,得到所述目标区域的地形特征集合,包括: 对所述多时序遥感影像数据集中的每幅遥感影像进行辐射校正处理,得到标准化遥感影像集合; 对所述标准化遥感影像集合进行多波段融合处理,生成融合影像特征图; 对所述融合影像特征图进行地表覆盖分类处理,得到所述目标区域的地表覆盖特征,所述地表覆盖特征包括植被覆盖度、水体分布范围及裸地区域标识; 对所述融合影像特征图进行数字高程模型重建处理,生成高程数据矩阵; 基于所述高程数据矩阵计算坡度变化梯度,得到所述目标区域的坡度特征; 对所述多时序遥感影像数据集中的不同时间采集的遥感影像对应的高程数据矩阵进行差值计算,得到所述目标区域的高程变化特征; 所述地形特征集合包括地表覆盖特征、坡度特征及高程变化特征; 对所述地形特征集合进行多时序变化分析处理,生成所述目标区域的动态变化特征集合,包括: 对所述地表覆盖特征进行时间序列变化检测处理,提取植被覆盖度变化率、水体范围扩张收缩趋势及裸地区域迁移路径; 对所述坡度特征进行时间序列叠加分析处理,提取坡度梯度突变区域及持续侵蚀区域; 对所述高程变化特征进行时间序列差分处理,提取高程异常沉降区域及抬升区域,包括: 将不同时间的高程数据矩阵按时间顺序排列,生成高程时间序列数据集; 对所述高程时间序列数据集中的相邻时间点的高程数据矩阵进行逐像素差分计算,生成高程变化率图; 对所述高程变化率图进行阈值分割处理,将变化率超过预设阈值的像素标记为异常变化像素; 对所述异常变化像素进行空间聚类处理,生成高程异常沉降区域及抬升区域的空间边界; 将所述植被覆盖度变化率、水体范围扩张收缩趋势、裸地区域迁移路径、坡度梯度突变区域、持续侵蚀区域、高程异常沉降区域及抬升区域合并为动态变化特征集合; 调用地质灾害识别模型对所述动态变化特征集合进行异常区域识别处理,确定所述目标区域中存在地质灾害风险的异常区域集合,包括: 将所述动态变化特征集合输入至预训练的地质灾害识别模型,所述地质灾害识别模型包括特征融合模块和风险预测模块; 通过所述特征融合模块对所述动态变化特征集合进行权重分配和特征融合,生成综合风险特征图; 通过所述风险预测模块对所述综合风险特征图进行二分类处理,输出每个像素的地质灾害风险概率; 对所述地质灾害风险概率进行区域聚合处理,生成所述异常区域集合; 根据所述异常区域集合生成灾害预警信号,并将所述灾害预警信号发送至灾害监测终端。
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