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龙图腾网获悉四川省石棉县恒达粉体材料有限责任公司申请的专利基于人工智能的矿山生态问题识别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：CN120337041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510813571.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于人工智能的矿山生态问题识别方法是由彭贵明;李林富;马翎翔;马翎瀚设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的矿山生态问题识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的矿山生态问题识别方法，属于生态问题识别技术领域，是通过融合遥感技术、物联网传感器，获取多源数据，以遥感影像、传感器数据、气象数据的融合分析，实现对分布广、地形复杂的矿山进行分区识别，再针对采矿区获取矿区生态信息，根据矿区生态信息提取与相对应特征生态问题模型相关的特征生态数据，将特征生态数据代入相对应的特征生态问题模型，获得特征生态风险数据，用于评估特征风险，以此识别目标矿山生态问题类型，还针对土地退化区，获取生态恢复信息，据此来确定土地退化区的生态恢复隐患问题，不仅为矿山生态保护与修复提供科学依据，还有效解决传统的人工监测效率低、覆盖不全的问题。

本发明授权基于人工智能的矿山生态问题识别方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的矿山生态问题识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：对目标矿山进行区域划分并分区采集矿山遥感图像，对矿山遥感图像进行颜色特征分析，识别出裸土暴露区域； 步骤二：对裸土暴露区域进行图像采集得到裸土图像，对裸土图像进行裸土特征分析，根据分析结果将裸土暴露区域划分为裸露岩石区、土地退化区以及采矿区； 步骤三：对已有矿山生态问题数据进行特征抽取，获取实际矿山生态问题数据特征，以实际矿山生态问题数据特征建立相对应的特征生态问题模型，采集采矿区的矿区生态信息，根据矿区生态信息提取与相对应的特征生态问题模型相关的特征生态数据，将特征生态数据代入相对应的特征生态问题模型，获得特征生态风险数据，用于评估特征风险，根据评估结果确定目标矿山生态问题类型； 步骤四：设定监测周期，于监测周期内采集土地退化区的生态恢复信息，根据生态恢复信息来确定土地退化区的生态恢复隐患问题； 对裸土图像进行裸土特征分析的过程包括： 将裸土图像放大为像素格图像并进行灰度变换，获取每个像素格的灰度值，将相邻像素格的灰度值进行差值计算并取绝对值得到灰度浮动值，将多个灰度浮动值求和，得到灰度跳跃值；将灰度跳跃值与预设灰度跳跃阈值进行比较，将裸土图像所对应的裸土暴露区域判定为裸露岩石区或裸露土壤区，对裸露土壤区进行图像采集分析； 对裸露土壤区进行图像采集分析的过程包括：对裸露土壤区以预设监测间隔进行持续图像采集，获取多组裸露土壤图像，将前后多组裸露土壤图像进行周缘范围比对分析； 当前后多组裸露土壤图像周缘比对重合或裸露土壤图像周缘范围随采集时间的更新逐渐缩小，生成图像静态缩小信号，当前后多组裸露土壤图像比对不重合且裸露土壤图像周缘范围随采集时间的更新逐渐扩大，生成图像动态扩大信号，将图像静态缩小信号对应的裸露土壤区标记为土地退化区，将图像动态扩大信号对应的裸露土壤区标记为采矿区； 特征生态问题模型包括水土流失模型、采空区塌陷模型以及粉尘污染扩散模型、重金属扩散模型，矿区生态信息包括地形数据、气象数据、污染数据，其中地形数据包括植被覆盖率、断层密度、边坡角度、地下采空区顶板厚度，气象数据包括降雨量、风速、湿度，污染数据包括矿渣露天堆放量、粉尘量、土壤重金属浓度、地下水流速、土壤渗透系数； 确定目标矿山生态问题类型的过程包括： 将植被覆盖率、边坡角度、降雨量作为特征生态数据代入水土流失模型，获得的特征生态风险数据为土壤流失量，将土壤流失量与预设土壤流失量阈值进行比较，评估特征风险，确定是否将目标矿山生态问题确定为水土流失问题； 将断层密度、地下采空区顶板厚度以及降雨量作为特征生态数据代入采空区塌陷模型，获得塌陷概率，将塌陷概率与预设塌陷概率阈值进行比较，确定是否将目标矿山生态问题确定为采空区塌陷问题； 将矿渣露天堆放量、粉尘量以及风速、湿度作为特征生态数据代入粉尘污染扩散模型，获得粉尘污染系数进行比较，确定是否将目标矿山生态问题确定为粉尘污染问题； 将土壤重金属浓度、地下水流速、土壤渗透系数作为特征生态数据代入重金属扩散模型，获得重金属污染系数进行比较，确定是否将目标矿山生态问题确定为重金属污染问题。

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四川省石棉县恒达粉体材料有限责任公司，其通讯地址为：625400 四川省雅安市石棉县安顺场镇解放村三组；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”。