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龙图腾网获悉江西省国土空间调查规划研究院申请的专利基于深度学习的图斑智能识别与风险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：CN120182317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510656199.1，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于深度学习的图斑智能识别与风险预警方法及系统是由梁永刚;刘建华;胡国超;邹胜武;戴昌根;熊昭俊;周荩伦设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的图斑智能识别与风险预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的图斑智能识别与风险预警方法及系统，涉及图斑智能识别与风险预警技术领域，本发明包括图斑智能识别模块、变迁风险指数评估模块、图斑关联分析模块和风险预警模块；所述图斑智能识别模块用于智能对各待分析三维遥感影像图中的图斑对象和各图斑对象的边界进行识别；所述变迁风险指数评估模块用于对各图斑对象的变迁风险指数进行评估；所述图斑关联分析模块用于对目标图斑对象的关联图斑对象进行寻找；所述风险预警模块用于对各图斑对象的风险预警等级进行分析。本发明基于图斑变迁参数在一定程度上简化了对图斑数据的处理复杂度，以及实现对图斑对象的全局风险预警。

本发明授权基于深度学习的图斑智能识别与风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的图斑智能识别与风险预警系统，其特征在于：所述系统包括图斑智能识别模块、变迁风险指数评估模块、图斑关联分析模块和风险预警模块； 所述图斑智能识别模块通过卫星遥感技术对目标区域进行周期性拍摄，对不同时期得到的目标区域的多源数据进行数据处理和三维建模，得到若干幅三维遥感影像，采用分水岭算法对三维遥感影像进行栅格分割，得到若干幅待分析三维遥感影像，智能对各待分析三维遥感影像图中的图斑对象和各图斑对象的边界进行识别； 所述变迁风险指数评估模块根据各图斑对象的边界信息，对各图斑对象的边界变迁数据进行分析，基于异常边界变迁数据，对各图斑对象的变迁风险指数进行评估； 所述图斑关联分析模块根据各图斑对象的异常边界变迁数据对各图斑对象的实时变迁类型进行确定，并对目标图斑对象进行采集，结合目标图斑对象与目标图斑对象的相邻图斑对象之间的异动趋势重合情况，对目标图斑对象的关联图斑对象进行寻找； 所述图斑关联分析模块包括变迁类型判断单元、异动重合分析单元和关联分析单元； 所述变迁类型判断单元判断图斑对象i的变迁方向角是否在[η,π-η]范围内，若不在，则表示图斑对象i的变迁类型为水土流失，若在，则在图斑对象i的变迁尺度与变迁体积的变化率相同时，判断图斑对象i的变迁类型为植被覆盖，在图斑对象i的变迁尺度与变迁体积的变化率不同时，判断图斑对象i的变迁类型为土地利用类型变化，其中，η表示角度数且0°≤η≤30°，π=180°，i=1,2,…,m，表示初始遥感影像中各图斑对象对应的编号，m表示图斑对象总数； 所述异动重合分析单元对变迁类型为水土流失的图斑对象进行采集，在采集的图斑对象中随机选取一个图斑对象，对选取图斑对象的相邻图斑对象进行寻找，相邻图斑对象指待分析图斑对象与选定图斑对象之间的最短距离在设定范围内且两图斑对象上任意一点之间的连线均不经过其他图斑对象，根据选取图斑对象与相邻图斑对象关于变迁方向角和变迁尺度的重合情况，对选取图斑对象与相邻图斑对象之间的异动重合系数进行预测，具体方法为： 对选取图斑对象在L时刻的变迁尺度与选取图斑对象在L-t时刻的变迁尺度之间的差值SL-t→L进行计算，对expSL-t→L与expSL-2×t→L-t之间的比值sL-2×t→L进行计算，得到选取图斑对象在[L-2×t,L]时间段内的异动趋势，若sL-2×t→L≥1，则表示选取图斑对象在[L-2×t,L]时间段内的异动趋势为正向异动，若sL-2×t→L≥1，则表示选取图斑对象在[L-2×t,L]时间段内的异动趋势为正向异动，若0＜sL-2×t→L＜1，则表示选取图斑对象在[L-2×t,L]时间段内的异动趋势为反向异动，其中，exp（）表示以e为底的指数函数且e=2.73，L表示实时时间； 判断选取图斑对象与相邻图斑对象在[L0,L]时间段内的实时异动趋势是否相同，根据D1=[Hn-1]×exp-F对选取图斑对象与相邻图斑对象的第一异动影像系数进行计算，其中，H表示选取图斑对象与相邻图斑对象在[L0,L]时间段内实时异动趋势相同的次数，F表示相同的异动趋势在时间上的离散程度，L0表示目标区域的初始拍摄时间，n表示待分析三维遥感影像图总数； 判断选取图斑对象变迁方向角的终边与相邻图斑对象变迁方向角的终边是否相交，若不相交，则选取图斑对象与相邻图斑对象的第二异动影像系数D2=0，若相交，则选取图斑对象与相邻图斑对象的第二异动影像系数D2=1-exp-γ，其中，γ表示选取图斑对象变迁方向角的终边与相邻图斑对象变迁方向角的终边相交时对应的夹角度数值； 根据K=l1×D1+l2×D2对选取图斑对象与相邻图斑对象之间的异动重合系数进行预测，其中，l1、l2均表示比例系数且l1+l2=1； 所述关联分析单元在选取图斑对象与相邻图斑对象之间的异动重合系数大于选定阈值时，将相邻图斑对象作为选取图斑对象的关联图斑对象，在选取图斑对象与相邻图斑对象之间的异动重合系数小于等于选定阈值时，不将相邻图斑对象作为选取图斑对象的关联图斑对象，遍历选取图斑对象的所有相邻图斑对象，对选取图斑对象的关联图斑对象进行寻找； 所述风险预警模块用于对各图斑对象的风险预警等级进行分析，并根据分析结果对各图斑对象的风险预警时间进行确定。

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江西省国土空间调查规划研究院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市西湖区团结路66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”。