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龙图腾网获悉甘肃省科学院地质自然灾害防治研究所申请的专利一种基于多源遥感数据的滑坡灾害早期预警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：CN121191290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511280582.8，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权一种基于多源遥感数据的滑坡灾害早期预警方法及系统是由何双;李祖刚;张国信;刘乾灵;黄永庭;刘韬设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源遥感数据的滑坡灾害早期预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于地质灾害防治领域，公开了一种基于多源遥感数据的滑坡灾害早期预警方法及系统，其中方法包括：通过从多源数据来源中获取关于滑坡灾害的原始信息；对原始信息进行分辨率对齐，得到标准化数据集；基于标准化数据集，构建多源数据融合模型；利用多源数据融合模型，生成灾害风险的动态分布图；利用动态分布图，完成滑坡灾害早期预警。本发明通过多源遥感数据融合与深度学习耦合，实现了分钟级、米级精度的滑坡风险动态监测，显著提升了预警时效与准确率，减少了误报与漏报，为防灾减灾提供了可靠决策支持。

本发明授权一种基于多源遥感数据的滑坡灾害早期预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源遥感数据的滑坡灾害早期预警方法，其特征在于，所述方法包括： 通过从多源数据来源中获取关于滑坡灾害的原始信息； 对所述原始信息进行分辨率对齐，得到标准化数据集； 基于所述标准化数据集，构建多源数据融合模型；步骤包括：采用三维卷积神经网络与物理约束的耦合架构：先以3-DCNN为主体，对经过分辨率对齐后的多源数据进行端到端的学习；网络前端使用三层连续的空-谱-时卷积块，每块由卷积核完成局部时空特征提取，卷积核尺寸分别为3×3×3、5×5×3、7×7×5，步长依次递减，确保在扩大感受野的同时不丢失细粒度信息；卷积后的特征图通过批归一化与PReLU激活，缓解梯度消失并加速收敛；随后引入跨源注意力门控模块，利用可学习的查询向量对卫星、无人机和地面特征进行加权融合； 利用所述多源数据融合模型，生成灾害风险的动态分布图；步骤包括：将过去二十四小时内的全部概率张量在时间轴上堆叠，构成一个四维时空体；输入轻量级的门控循环单元网络，输出未来一小时内风险指数随时间变化的连续曲线；与外部驱动场进行耦合，实现外部触发强度-内部失稳概率的实时耦合；采用自适应核密度估计对指数场进行空间平滑，并进行颜色映射； 利用所述动态分布图，完成滑坡灾害早期预警。

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甘肃省科学院地质自然灾害防治研究所，其通讯地址为：730000 甘肃省兰州市城关区定西南路211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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