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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利一种基于多光谱成像的热融滑塌预测方法、系统及介质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：CN119863899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510042505.2，技术领域涉及：G08B21/10；该发明授权一种基于多光谱成像的热融滑塌预测方法、系统及介质是由牟翠翠;贾云捷;宋金岳设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多光谱成像的热融滑塌预测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多光谱成像的热融滑塌预测方法、系统及介质，涉及热融滑塌预测技术领域，包括：获取待测冻土区域进行分区，分别获取土体数据；通过多个训练后的特征提取网络，提取特征向量；分配特征权重，基于特征权重将光谱特征向量进行加权融合，串接形成融合特征；构建基于多头注意力机制Transformer模型的热融滑塌概率预测模型；将融合特征转换为序列模式，根据输入至对应的热融滑塌概率预测模型中，获得待测冻土区域各个分区热融滑塌概率，绘制热融滑塌风险分布图，标明不同区域的风险等级并进行预警。该方法通过融合分析多种光谱波段数据，提高了预测精度和可靠性，全面评估滑塌风险，并构建预测模型，为预警和防灾提供科学依据。

本发明授权一种基于多光谱成像的热融滑塌预测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱成像的热融滑塌预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待测冻土区域进行分区，分别获取分区表面不同波段的光谱数据、GIS数据和深部土体数据； 通过多个训练后的特征提取网络，分别提取不同波段光谱数据不同数据表征类型的光谱特征向量，以及GIS数据和深部土体数据的特征向量；根据光谱特征向量的数据表征类型对于热融滑塌影响程度分配特征权重，基于特征权重将光谱特征向量进行加权融合，并与GIS数据和深部土体数据的特征向量串接形成融合特征；其中，所述数据表征类型包括地表温度、植被指数、土壤湿度、地表水分及岩石土壤类型； 构建基于多头注意力机制的Transformer模型，基于不同时期的热融滑塌数据集训练获得多个不同时期的热融滑塌概率预测模型；其中，所述热融滑塌数据集按月份划分为不同时期的数据集； 将融合特征转换为序列模式，根据待测冻土区域当前所处时期输入至对应的热融滑塌概率预测模型中，获得待测冻土区域各个分区热融滑塌概率，并根据各个分区热融滑塌概率绘制热融滑塌风险分布图，标明不同区域的风险等级并进行预警； 获取各年份每个月的各个分区热融滑塌概率的历史预测数据，并对数据进行数据清洗； 根据历史预测数据通过Matplotlib构建对比图表，使用折线图展示不同年份相同月份的预测数据，使用颜色或线型区分不同年份的数据； 基于历史预测数据，选择基于神经网络构建的预测模型对未来各个分区热融滑塌概率进行预测； 将预测结果绘制成图表，与历史预测数据进行对比，获取未来可能的变化趋势； 所述分别获取分区表面不同波段的光谱数据，包括以下步骤： 通过多光谱成像设备获取待测冻土区域图像，进行网格划分，形成多个子区域，并对子区域进行编号； 根据编号依次对子区域进行识别，基于图像中的光谱特征和纹理特征，采用基于像素值差异的阈值分割法并通过训练好的分区识别网络获得待测冻土区域；通过网格划分的方法进行二次分区，获得多个含有待测冻土区域网格的二次分区区域； 通过多光谱成像设备采集待测冻土区域各个二次分区区域的不同波段的光谱数据，利用边缘计算技术对光谱数据进行初步处理，包括数据清洗、去噪和压缩；所述多光谱成像设备由高塔架设或无人机搭载在待测冻土区域上方；所述多光谱成像设备通过带编码器的电机架设在高塔或搭载于无人机上，所述电机驱动多光谱成像设备摆动；所述多光谱成像设备设置有变焦距镜头； 将采集到的光谱数据通过Apache Kafka进行传输数据传输至处理中心； 在数据处理中心通过Apache Flink对获取的光谱数据进行辐射校正、几何校正和大气校正，并将光谱数据转换为光谱向量，并进行过滤、聚合和连接； 所述GIS数据包括坡度、坡向和高程数据；所述深部土体数据包括不同深部的土体温度数据；所述不同深部的土体温度数据通过在活动层、冻土层和滑动层布设的深部土体温度传感器获得，并通过土体温度数据确定冻土层、活动层和滑动层深度与厚度。

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