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龙图腾网获悉中国自然资源航空物探遥感中心申请的专利一种基于多源卫星数据和地学资料的岩土体数据分析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：CN120807822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510942629.6，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于多源卫星数据和地学资料的岩土体数据分析方法是由孟月玥;马千里;姜晓琼;付长亮;宋艳茹;秦翔设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源卫星数据和地学资料的岩土体数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于地质勘探技术领域，提供了一种基于多源卫星数据和地学资料的岩土体数据分析方法，包括：待分析数据采集、高分辨率多光谱地上三维模型构建、原始地下模型构建、原始地下模型优化、区域全空间模型构建、区域分割及数据融合以及岩土体数据分析模型计算；本发明通过融合多种采集数据数据，有效利用了钻孔数据和基础地质数据，提高了岩土体数据的估算精度；通过对原始地下模型进行空间填充处理，提高了地下模型的数据密度，为模型估算提供了更精细的数据，避免了数据量较低导致噪声对结果的干扰；通过上下模型及区域分割掩码融合，提高了区域特征分析效果，提高了边界提取速度和准确率，提高了对常规岩土体数据的估算精度。

本发明授权一种基于多源卫星数据和地学资料的岩土体数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源卫星数据和地学资料的岩土体数据分析方法，其特征在于，包括： 采集目标分析区域的高分辨率全色卫星遥感影像数据、多光谱卫星遥感影像数据、DEM数据、钻孔数据以及基础地质数据；所述基础地质数据包括：地质平面图、地质剖面图、地层与岩性信息以及地质构造信息； 融合所述高分辨率全色卫星遥感影像数据、所述多光谱卫星遥感影像数据以及所述DEM数据，得到高分辨率多光谱地上三维模型； 融合所述钻孔数据和所述基础地质数据，得到原始地下模型； 对所述原始地下模型进行空间填充处理，得到地下地质体三维模型； 对所述高分辨率多光谱地上三维模型和所述地下地质体三维模型进行配准融合处理，得到区域全空间模型； 对所述区域全空间模型进行区域分割，得到三维分割掩码，将所述区域全空间模型和所述三维分割掩码进行融合，得到待分析数据； 将所述待分析数据输入到预训练的岩土体数据分析模型中进行分析，得到目标岩土体数据分析结果； 所述岩土体数据分析模型的训练过程，包括： 选定三维卷积神经网络，并将若干个分类输出头添加到所述三维卷积神经网络； 设定目标输出，并将同类所述目标输出分配给同一所述分类输出头；所述目标输出包括：岩体及土体边界线、岩体及土体类型、岩体破碎程度、岩体风化程度、岩体上覆土厚度、岩体上覆土类型、土体沉积类型、土体下覆基岩类型； 根据Dice损失、交叉熵损失、均方误差损失构建子损失函数，并对全部子损失函数进行加权融合，得到总损失函数； 预获取若干组所述待分析数据以及和所述待分析数据对应的实际测定结果； 以预获取的所述待分析数据为所述三维卷积神经网络的输入，根据所述实际测定结果利用所述总损失函数对所述三维卷积神经网络进行迭代训练； 当损失值小于预设损失阈值的所述分类输出头的占比超过预设冻结比值时，冻结所述三维卷积神经网络的网络层参数，并利用所述子损失函数对损失值大于预设损失阈值的所述分类输出头进行迭代训练，得到训练完成的所述岩土体数据分析模型。

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