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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于DEM构图的时空图神经网络水质预测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：CN119917796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411900117.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于DEM构图的时空图神经网络水质预测方法是由张大斌;王泷;余泽汇;李晓明;张博婷;谢慧强设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DEM构图的时空图神经网络水质预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DEM构图的时空图神经网络水质预测方法，包括：获取目标区域的DEM数据并进行处理，提取目标区域内的河道拓扑结构，进而构建反映水质监测站点空间关系的图结构；获取水质数据并进行预处理，消除缺失值和异常值的影响；基于STGCN模型构建水质预测模型，STGCN模型包括多个时空卷积块，每个时空卷积块包括依次设置的时间门控卷积层、空间图卷积层和时间门控卷积层；基于构建好的水质预测模型对待检测的水质进行检测。本发明通过捕捉水质监测站点间的空间依赖关系，提升了水质预测的准确性。通过利用DEM数据提取河网拓扑结构，构建能真实反映监测站点间水文联系的图结构，再结合STGCN模型对时空特征的有效捕捉，有效提升了水质预测的准确性。

本发明授权基于DEM构图的时空图神经网络水质预测方法在权利要求书中公布了：1.基于DEM构图的时空图神经网络水质预测方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取目标区域的高分辨率DEM数据，采用填洼处理消除DEM数据中的非自然封闭洼地；利用水文分析工具对预处理后的DEM数据进行流向和汇流量分析，采用D8算法计算每个像元的水流方向，生成汇流量栅格数据，基于汇流量栅格数据和预设的汇水面积阈值生成初步的河道栅格数据；为了提取主要的河道流线，根据汇流量栅格数据设置合理的汇水面积阈值，过滤掉不显著的径流路径，仅保留主要的河流路径；使用条件工具对汇流量栅格进行二值化处理，生成初步的河道栅格数据，并通过河流链接工具标记河段之间的连接关系，得到河网完整的拓扑图结构； 将河道栅格数据转换为矢量线要素，生成河网的矢量数据，具体为：利用拓扑工具对矢量河网进行拓扑检查和修正，消除悬挂节点、断裂线段和重复线段，确保河网的拓扑关系准确；为了识别河流的主干和支流，采用Strahler分级法对河流进行分级；收集目标区域内水质监测站点的地理坐标和相关属性信息，将监测站点导入ArcGIS中，与河网矢量数据进行空间叠加；使用捕捉工具将监测站点捕捉到最近的河道线上，设定捕捉容差，确保监测站点准确地位于对应的河道上； 基于处理后的河网和监测站点数据，构建反映监测站点水文关系的图结构，图结构中的节点代表水质监测站点，边代表站点之间的河道连接； 获取水质数据并进行预处理，消除缺失值和异常值的影响； 基于STGCN模型构建水质预测模型，所述STGCN模型包括多个时空卷积块，每个时空卷积块包括依次设置的时间门控卷积层、空间图卷积层和时间门控卷积层； 基于构建好的水质预测模型对待检测的水质进行检测。

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华南农业大学，其通讯地址为：510642 广东省广州市天河区五山路483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”。

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