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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种喀斯特地区水土流失监测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：CN119936207B 。

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：202510437925.0，技术领域涉及：G01N29/14；该发明授权一种喀斯特地区水土流失监测方法及系统是由王芳设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种喀斯特地区水土流失监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种喀斯特地区水土流失监测方法及系统；该监测方法基于部署的声学传感器阵列得到目标区域的水土流失风险预测结果，在待监测的目标区域关键监测点部署声学传感器阵列，同时采集地表和地下环境的声波信号；采集所述声学传感器阵列检测到的声波信号，并将所述声波信号转换为频域特征数据；将所述频域特征数据输入预先训练的声学模式识别模型，识别与水土流失相关的声学特征；基于所述声学模式识别模型的输出结果，判断监测区域的水土流失类型、程度和发展趋势，生成水土流失风险预测结果；本发明通过声学监测手段实现了对喀斯特地区水土流失过程的实时、连续监测，提高了监测精度和预警时效性，为水土保持管理提供了科学依据。

本发明授权一种喀斯特地区水土流失监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种喀斯特地区水土流失监测方法，所述监测方法基于部署的声学传感器阵列得到目标区域的水土流失风险预测结果，其特征在于，所述监测方法包括以下步骤： 步骤S1，在待监测的目标区域关键监测点部署声学传感器阵列，所述声学传感器阵列包括多个声学传感器，用于同时采集地表和地下环境的声波信号； 所述目标区域关键监测点分为地表监测点和地下监测点，所述地表监测点至少包括：岩溶洼地和溶蚀沟槽；所述地下监测点包括：岩溶洞穴内、溶洞入口以及地下河道入口； 步骤S2，采集所述声学传感器阵列检测到的声波信号，并将所述声波信号转换为频域特征数据； 所述频域特征数据的提取过程包括：对原始声波信号进行预处理，所述预处理包括去噪、滤波和信号增强；对预处理后的信号进行时频分析，提取时域特征和频域特征； 计算声波信号的声学特征，所述声学特征包括：梅尔频率倒谱系数MFCC、谱通量、谱质心和谱带宽；提取声波信号的统计特征，所述统计特征包括：均值、方差、偏度、峰度和能量分布； 步骤S3，将所述频域特征数据输入预先训练的声学模式识别模型，所述模型基于深度学习算法，用于识别与水土流失相关的声学特征； 步骤S4，基于所述声学模式识别模型的输出结果，判断监测区域的水土流失类型、程度和发展趋势，生成水土流失风险预测结果； 利用声学传感器监测的声波信号特征计算土壤流失量，其表达式为： ；其中，为土壤流失量，单位为吨公顷；为土壤类型相关的校准系数；和为监测的起止时间；为频率相关的土壤流失转换函数；为时频域上的声波信号强度； 所述声波信号强度与水土流失过程中的冲刷强度正相关，通过短时傅里叶变换的功率谱密度计算：；其中，为第个时间帧上第个频率点的短时傅里叶变换系数，对应于频率索引，对应于时间帧索引； 根据计算的土壤流失量与预设阈值的比较结果，调整水土流失风险预测评分，当时，风险评分增加，其中为调整系数，为历史最大土壤流失量。

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