买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉兰州大学申请的专利一种顾及InSAR变形趋势的冻土区潜在滑坡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：CN119272018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411309220.2，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种顾及InSAR变形趋势的冻土区潜在滑坡识别方法是由马开启;张毅;孟兴民;李恒源;刘旺财;李媛茜;吴向设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种顾及InSAR变形趋势的冻土区潜在滑坡识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于滑坡灾害识别方法领域，具体为一种顾及InSAR变形趋势的冻土区潜在滑坡识别方法。InSAR变形监测；基于InSAR变形速率识别未受冻融作用强烈影响的滑坡；计算所有变形点的AP值；将所有变形点的时间序列变形趋势划分为不相关型、线性相关型和非线性型三类；利用GIS软件筛选同时符合变形量大于稳定阈值、周期性显著、变形趋势为线性相关型和非线性相关型的变形点，并基于筛选点识别受冻融作用强烈影响的滑坡。本发明提供冻土区利用InSAR技术开展滑坡灾害早期识别提供了一套完整的技术流程，能够提升冻土区潜在滑坡灾害识别的工作效率和经济效益。

本发明授权一种顾及InSAR变形趋势的冻土区潜在滑坡识别方法在权利要求书中公布了：1.一种顾及InSAR变形趋势的冻土区潜在滑坡识别方法，其特征在于，包括： 采用InSAR技术获取研究区视线向地表变形数据； 其中研究区视线向地表变形数据包括：变形速率，变形量及InSAR时间序列位移信息；并利用InSAR时间序列位移信息绘制时间序列变形曲线，表示时间序列变形趋势； 利用变形速率是否大于稳定阈值，并结合滑坡在光学遥感影像中的特征和地形地貌特征，对未受冻融作用强烈影响的滑坡进行识别； 判断变形量是否大于稳定阈值； 采用年周期性指数AP来检测波长为1年的位移时间序列周期性波动，判断InSAR时间序列位移信息的周期性波动是否显著； 基于对时间序列变形曲线的线性回归是否显著的判断，获得时间序列变形趋势是否为相关型或不相关型；基于对相关型的时间序列变形曲线分段回归是否显著，时间序列中是否存在断点以及时间序列变形曲线二次回归是否显著的判断，获得相关型的时间序列变形趋势是否为线性相关型或非线性相关型； 利用GIS软件筛选同时符合变形量大于稳定阈值、周期性显著、变形趋势为线性相关型和非线性相关型的变形点；基于筛选得到的变形点并结合滑坡在光学遥感影像中的特征和地形地貌特征，对受冻融作用强烈影响的滑坡进行识别。

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兰州大学，其通讯地址为：730000 甘肃省兰州市城关区天水南路222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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。