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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于多模态学习的滑坡风险评估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：CN116740559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310530759.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多模态学习的滑坡风险评估方法是由刘若辰;时晓萌;吕浩源;王凯锐;李卫斌;王蓉芳设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态学习的滑坡风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态学习的滑坡风险评估方法，主要解决现有方法无法处理多模态数据，进而导致滑坡风险评估精度低的问题。其实现方案是：对高分遥感子图对应的数字高程模型进行提取；对高分遥感子图进行语义分割提取滑坡风险点的边缘；计算提取出的数字高程模型所对应的坡度图、坡向图；从坡度图、坡向图中提取各自对应的特征序列；对待评估高分遥感子图进行居民点检测和道路检测；将高分遥感子图、坡度图、坡向图进行图像嵌入；将特征序列进行序列嵌入；将居民点和道路的检测结果进行点嵌入；将嵌入后的数据输入到视觉自注意力模型中，得到滑坡风险评估等级。本发明提高了滑坡风险点评估的评估精度，可以用于地质灾害的预警。

本发明授权基于多模态学习的滑坡风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态学习的滑坡风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 1从高分遥感影像中提取需要用到的高分遥感子图IMG，从数字高程模型中提取所有高分遥感子图IMG对应的高度数据，构成与高分遥感子图IMG一一对应的区域数字高程模型DEM； 2对高分遥感子图IMG进行滑坡风险点的语义分割，得到滑坡风险点的分割结果Rseg，并将其与高分遥感影像中的地理坐标投影信息相结合，以获取滑坡风险点边缘E； 3利用区域数字高程模型DEM分别计算高分遥感子图IMG对应的原始坡度图S′和原始坡向图A′，并按照滑坡风险点边缘E进行裁切，获得后续可用的坡度图S和坡向图A； 4对坡度图S进行16×16的最大池化处理，获取坡度图S对应的特征序列FS； 5对坡向图A进行16×16的平均池化处理，获取坡向图A对应的特征序列FA； 6将高分遥感子图IMG进行居民点的检测，获得检测结果Rb，并将有居民点的Rb记为1，没有居民点的Rb记为0； 7对高分遥感子图IMG进行道路的检测，获得检测结果Rr，并将有道路的Rr记为1，没有道路的Rr记为0； 8对上述滑坡风险点的语义分割结果Rseg、坡度图S、坡向图A进行图像数据的嵌入操作，获得图像数据的相关特征Fimg； 9对上述坡度图的特征序列FS、坡向图的有特征序列FA进行序列数据的嵌入操作，获得序列数据的相关特征Fseq； 10对上述居民点的检测结果Rb、道路的检测结果Rr进行点数据的嵌入，获得点数据的相关特征Fpｏi； 11将上述三种相关特征Fimg、FSeq及Fpoi输入到现有的视觉自注意力模型中进行评估，得到滑坡风险点的滑坡风险等级。

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