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龙图腾网获悉安徽省国防科技情报研究所;安徽工业经济职业技术学院申请的专利一种水利河湖四乱问题的研判方法、系统及设备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：CN120336915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510404403.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种水利河湖四乱问题的研判方法、系统及设备是由吴德安;王德高;刘诗雨;任宾;刘佳珺;胡技飞;段剑伟;燕鸿;孟庆海;孔丽;韩伟杰设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水利河湖四乱问题的研判方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水利河湖四乱问题的研判方法、系统及设备，具体涉及水利河湖研究判定领域，包括构建多源异构数据集并提取动态环境特征生成目标水域的特征数据集；在边缘计算节点部署轻量化识别引擎对特征降维生成四类轻量化特征包；通过时空关联分析生成多维决策图谱；最终驱动可视化预警平台实现四乱问题动态可视化。一种水利河湖四乱问题的研判方法、系统及设备通过将时空偏差控制在阈值内，实现了多源数据的自动对齐与高效融合，显著降低了人工干预需求与预处理计算资源消耗；通过辐射校正系数与动态权重分配策略，减少了模型参数调整频率；通过时空关联分析，为决策制定提供了多维度科学依据，优化了治理效率。

本发明授权一种水利河湖四乱问题的研判方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种水利河湖四乱问题的研判方法，包括： S1：通过无人机搭载多光谱传感器获取目标水域的实时影像，并同步接收卫星遥感数据、地理信息系统矢量数据及包含光照强度、植被覆盖指数和水文参数的实时环境感知数据，构建所述目标水域的多源异构数据集； S2：对所述多源异构数据集进行动态环境特征提取，以生成所述目标水域的特征数据集：通过动态环境特征提取模型生成抗干扰环境特征图，抗干扰环境特征图包括辐射校正多光谱特征层、动态掩膜特征层及时序变化特征层；将抗干扰环境特征图的各层数据进行融合，生成特征数据集； 其中，所述动态环境特征提取模型为包含光照强度补偿层、植被遮挡注意力机制层及水文周期特征嵌入层的复合神经网络架构，其中：所述光照强度补偿层通过光照强度计算辐射校正系数，对多光谱影像进行自适应亮度补偿；所述植被遮挡注意力机制层根据植被覆盖指数生成遮挡区域掩膜，并动态分配特征提取通道的注意力权重；所述水文周期特征嵌入层将水文参数编码为周期性特征向量，并与卫星遥感数据进行特征级融合； S3：在边缘计算节点预先部署轻量化识别引擎，对所述特征数据集进行区域分割与特征降维，生成四类轻量化特征包； S4：将所述四类轻量化特征包与历史治理数据库进行时空关联分析，生成所述目标水域的多维决策图谱；其中，所述时空关联分析包括： S401：将系统运行数据库中存储的历史治理数据中的不同流域数据划分为源域与目标域，其中源域数据包含完整四乱问题标注，目标域数据为当前流域的轻量化特征包； S402：通过线性加权策略将源域治理的历史评分映射至目标域的概率空间，通过KL散度损失函数对齐源域与目标域在概率空间中的分布； S403：将目标域的概率空间通过时间卷积网络，获取风险权重矩阵； S404：将目标水域的四乱问题概率分布向量与风险权重矩阵按季度维度加权，生成多维决策图谱，多维决策图谱包括乱占、乱采、乱堆及乱建问题类型对应的风险等级、处置优先级及关联地理网格编码与季度时间戳； S5：基于所述目标水域的多维决策图谱驱动可视化预警平台，实现所述目标水域的四乱问题动态可视化。

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安徽省国防科技情报研究所;安徽工业经济职业技术学院，其通讯地址为：230600 安徽省合肥市包河区屯溪路251号世纪云顶大厦；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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