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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利一种基于时空序列数据的地面沉降预测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：CN114255401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202111566594.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于时空序列数据的地面沉降预测方法是由高明亮;冷靖;宫辉力;陈蓓蓓;李小娟;周超凡;史珉;关金环设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空序列数据的地面沉降预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于时空序列数据的地面沉降预测方法，包括：获取预设地理区域的预设时间段内的SAR影像、轨道数据和DEM文件；基于所述SAR影像、所述轨道数据和所述DEM文件，得到按时间顺序排列的n个时序沉降数据集，每个时序沉降数据集包括m个预测点的历史沉降值；基于预测点i的历史沉降值和与预测点i具有空间关联性的预测点的历史沉降值对预测点i的未来时间节点的沉降值进行预测，i的取值为1到m。本发明能够提高预测的合理性和准确性。

本发明授权一种基于时空序列数据的地面沉降预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空序列数据的地面沉降预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S100，获取预设地理区域的预设时间段内的SAR影像、轨道数据和DEM文件； S200，基于所述SAR影像、所述轨道数据和所述DEM文件，得到按时间顺序排列的n个时序沉降数据集，每个时序沉降数据集包括m个预测点的历史沉降值； S300，基于预测点i的历史沉降值和与预测点i具有空间关联性的预测点的历史沉降值对预测点i的未来时间节点的沉降值进行预测，i的取值为1到m； 利用ConvLSTM模型对预测点i的未来时间节点的沉降值进行预测； S300进一步包括： S310，将n个时序沉降数据集分成n1个训练集和n2个测试集，并将所述n1个训练集按照设定时序长度L分成k1个训练组，以及将n2个测试集按照设定时序长度L分成k2个测试组； S320，构建ConvLSTM模型并设置超参数，利用k1个训练组对构建的ConvLSTM模型进行训练，得到训练后的ConvLSTM模型； S330，对训练后的ConvLSTM模型进行评估，将评估结果满足第一预设条件的模型确定为待测试ConvLSTM模型； S340，将k2个测试组输入所述待测试ConvLSTM模型中，得到测试结果； S350，将测试结果与k2个测试组对应的参考结果进行比较，如果比较结果满足第二预设条件，则将所述待测试ConvLSTM模型确定为目标ConvLSTM模型； S360，利用目标ConvLSTM模型对预测点i的未来时间节点的沉降值进行预测。

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