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龙图腾网获悉茂名市交通设计院有限公司;广东鼎途建设工程有限公司;广东省交通规划设计研究院集团股份有限公司申请的专利基于遥感数据的边坡支护稳定性预测方法及系统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：CN121259636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511463683.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于遥感数据的边坡支护稳定性预测方法及系统是由钟碧影;陈国龙;许若;郭涛;邵洪清设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感数据的边坡支护稳定性预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感地质预测技术领域，具体地说，本发明涉及基于遥感数据的边坡支护稳定性预测方法及系统，通过获取目标边坡区域多光谱遥感影像，利用归一化植被指数生成植被掩膜，结合形态学滤波和连通区域分析剔除植被覆盖区域干扰像素，接着通过改进的边缘检测算法识别支护结构特征，采用基于机器学习的区域生长算法划定影响区域，将该区域影像输入卷积神经网络模型，利用数据增强技术和权重优化层输出变形概率图，最后，依据历史数据确定阈值，结合空间邻域信息和投票机制划分边坡支护稳定性类别，有效剔除植被干扰，精准识别支护结构，提升预测精度，能及时准确判断边坡支护稳定性，为边坡灾害预警和防护提供可靠依据。

本发明授权基于遥感数据的边坡支护稳定性预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感数据的边坡支护稳定性预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、获取目标边坡区域的多光谱遥感影像，并利用归一化植被指数生成植被掩膜，剔除植被覆盖区域的干扰像素； S2、基于预处理后的影像，通过边缘检测算法识别边坡表面的支护结构特征，划定支护结构影响区域； S3、将支护结构影响区域的影像输入卷积神经网络模型，并在通道注意力模块中增加针对边坡纹理的权重优化层，输出支护结构周边像素的变形概率图； S4、根据变形概率图中像素值超过设定阈值的区域占比，将边坡支护稳定性划分为“变形”和“未变形”二元分类结果； 所述S1在利用归一化植被指数生成植被掩膜时，对归一化植被指数的计算公式为： ； 其中，为近红外波段反射率，为红光波段反射率，为蓝光波段反射率，为绿光波段反射率，和为校正系数； 所述S2中通过边缘检测算法识别边坡表面的支护结构特征时，采用边缘检测算法： 在边缘检测算法上增加自适应阈值调整机制，根据影像的局部对比度自动调整高低阈值，并在边缘检测前对影像进行多尺度高斯滤波，得到处理后的图像； 划定支护结构影响区域时，采用基于机器学习的区域生长算法，以检测到的支护结构边缘像素为种子点，根据处理后的图像像素的灰度值、纹理特征和空间邻接关系进行区域生长，同时引入空间约束条件确定支护结构的实际形状和范围； 所述S4设定阈值的确定采用基于历史数据的统计分析方法： 通过对历史边坡支护变形案例的分析建立变形概率与实际变形情况的关系模型，根据模型确定最优的阈值，并且在进行分类时引入空间邻域信息，对相邻像素的分类结果进行检查，根据检查结果分析是否进行二次判断，并采用投票机制确定最终的分类结果。

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