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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于多模态决策融合的滑坡风险点分类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：CN115761335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202211440677.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态决策融合的滑坡风险点分类方法是由刘若辰;时晓萌;焦李成;王晗丁;刘静设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态决策融合的滑坡风险点分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态决策融合的滑坡风险点分类方法，主要解决现有方法无法从少量样本情况中获得数字高程数据所蕴含的信息，进而导致滑坡风险点分类精度提升不稳定的问题。其实现方案是：对待检测高分遥感图像对应的数字高程模型进行提取；将提取后的数字高程模型按照“平地”、“山地”进行划分；对高分遥感影像按照是否含有滑坡风险点进行训练；对数字高程模型按照是“山地”还是“平地”进行训练；利用高分遥感影像分类模型区分待检测样本是否是为滑坡风险点；利用数字高程模型分类模型的地形分类结果对高分遥感影像分类结果进行筛选，得到最终的分类结果。本发明提高了滑坡风险点检测的分类精度，可以用于地质灾害检测与预警。

本发明授权基于多模态决策融合的滑坡风险点分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态决策融合的滑坡风险点分类方法，其特征在于，包括如下步骤：1从数字高程模型中提取所有RGB高分遥感影像对应的高度数据，构成与RGB高分遥感影像一一对应的区域数字高程模型DEM；2将区域数字高程模型DEM合并，构成数据集HS，并对HS按照“平地”、“山地”进行划分；3将所有的RGB高分遥感影像样本随机划分成RGB训练集和RGB测试集；4按照RGB训练集和RGB测试集与区域数字高程模型的一一对照关系，将步骤1提取获得的区域数字高程模型DEM划分为DEM训练集和DEM测试集；5利用RGB高分遥感影像训练集数据和区域数字高程模型DEM训练集数据分别训练对应的分类器：5a将RGB高分遥感影像训练集中的RGB高分遥感影像数据加载到现有的分类模型，利用随机梯度下降优化方法对其训练，得到RGB高分遥感影像分类器fRGBS；5b将区域数字高程模型DEM训练集中的区域数字高程模型DEM加载到另一现有的分类模型，利用随机梯度下降优化方法进行训练，得到区域数字高程模型DEM分类器fHS；6利用上述步骤5获得的分类器分别在RGB高分遥感影像测试集和区域数字高程模型DEM测试集上进行检测：6a利用5a获得的RGB高分遥感影像分类器fRGBS逐一检测RGB高分遥感影像测试集中的各个样本是否含有滑坡风险点；6b利用5b获得的区域数字高程模型DEM分类器fHS逐一对区域数字高程模型DEM测试集中各个样本进行“平地”还是“山地”的分类；7对于6a检测的“有滑坡风险点”样本，逐一判断其一一对应的区域数字高程模型DEM的分类结果是“山地”还是“平地”，并将对应的区域数字高程模型DEM分类结果为“平地”的样本调整为“无滑坡风险点”。

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