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龙图腾网获悉北京青藤科技股份有限公司申请的专利一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处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：CN119399241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510007039.4，技术领域涉及：G06T7/20；该发明授权一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理方法是由费旭然设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感影像处理技术领域，公开了一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理方法，包括以下步骤，步骤100，采集运动估计信息和冰川动物栖息地信息；步骤200，将运动估计信息编码为第一图结构数据；步骤300，将第一图结构数据输入运动估计模型，第一输出层输出表示冰川的运动模式分类的结果，第二输出层输出表示冰川的表面特征移动的结果。本发明综合分析冰川运动模式和表面特征移动的结果，可更全面地理解冰川的动力学特征、物质平衡状态、对环境变化的响应以及对区域水资源的影响。

本发明授权一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100，采集运动估计信息和冰川动物栖息地信息；运动估计信息包括光学和SAR卫星影像信息、卫星影像成像信息、冰川信息与底床信息；冰川动物栖息地信息包括动物种类、动物栖息位置、动物栖息面积和动物数量； 其中卫星影像成像信息包括：卫星轨道参数、成像几何信息、成像卫星的地面控制点信息； 冰川信息：冰川边界、冰川表面高程、冰川表面速度、冰川厚度、冰川质量平衡、川表面温度、冰川表面反照率和冰川表面形态； 底床信息：基岩地形、基岩高程、基岩坡度、基岩粗糙度、基岩类型、基岩温度和基岩应力； 步骤200，将运动估计信息编码为第一图结构数据，第一图结构数据包括节点和连接节点的边，一个节点表示卫星影像图像、冰川、底床或卫星； 表示同一个卫星影像图像中的冰川的节点和表示底床的节点之间存在边； 表示卫星影像图像中的冰川的节点和表示前一个时间戳的卫星影像图像中的冰川的节点之间存在边； 如果表示卫星影像图像中的冰川的节点和表示前一个时间戳的卫星影像图像中的冰川的节点的相似度超过设定的阈值，则判断二者之间存在边； 如果表示卫星影像图像中的底床的节点之间相似度超过设定的阈值，则判断二者之间存在边； 卫星影像图像和卫星之间存在边； 构建第二图结构数据，第二图结构数据包括节点和连接节点的边，一个节点表示一个动物或栖息地； 表示动物的节点与所有表示栖息地的节点之间存在边，连接同一个表示栖息地的节点中的所有动物对应的节点之间存在边，所有表示栖息地的节点之间存在边； 将每个节点的冰川动物栖息地信息分别编码为序列数据，序列数据包括n个序列单元，第t个序列单元表示第t个时刻的一个节点的冰川动物栖息地信息； 步骤300，将第一图结构数据输入运动估计模型，运动估计模型包括第一隐藏层、第一输出层和第二输出层，其中第一隐藏层输入第一图结构数据，输出第一隐藏状态到第一输出层，第一输出层输出冰川的运动模式分类结果，第一隐藏状态输入到第二输出层，第二输出层输出冰川的表面特征移动的结果； 将序列数据、第一输出层的输出结果和第二输出层的输出结果一同输入至栖息地评估模型，栖息地评估模型包括第二隐藏层、第三隐藏层、第四隐藏层、第五隐藏层、第一特征融合层和第三输出层，其中第二隐藏层输入序列数据，输出的第二隐藏状态，第一输出层的输出结果和第二输出层的输出结果分别输入至第四隐藏层和第五隐藏层，再将第四隐藏层和第五隐藏层输出的第四隐藏状态和第五隐藏状态与第二隐藏状态一同输入至第一特征融合层中，第一特征融合层输出第一融合状态，输出的第一融合状态输入至第三隐藏层，第三隐藏层输出第三隐藏状态至第三输出层，第三输出层输出表示核心区面积变化率的结果； 栖息地评估模型运行两次，第一次运行时第一特征融合层输入第二隐藏状态和缺省特征，缺省特征的大小与第二隐藏状态一致，第一输出层输出初始的物种核心区面积变化率； 第二次运行时第一特征融合层输入第二隐藏状态、第四隐藏状态和第五隐藏状态，第三输出层输出用于当前的物种核心区面积变化率； 步骤400，根据输出的运动模式分类的结果和冰川的表面特征移动的结果，评估出冰川对环境变化的敏感性、冰川的稳定性和潜在风险或冰川变化对区域水资源的影响。

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