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龍圖騰網恭喜西安電子科技大學申請的專利基于多模態決策融合的滑坡風險點分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115761335B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211440677.8，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于多模態決策融合的滑坡風險點分類方法是由劉若辰;時曉萌;焦李成;王晗丁;劉靜設計研發完成，并于2022-11-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多模態決策融合的滑坡風險點分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多模態決策融合的滑坡風險點分類方法，主要解決現有方法無法從少量樣本情況中獲得數字高程數據所蘊含的信息，進而導致滑坡風險點分類精度提升不穩定的問題。其實現方案是：對待檢測高分遙感圖像對應的數字高程模型進行提取；將提取后的數字高程模型按照“平地”、“山地”進行劃分；對高分遙感影像按照是否含有滑坡風險點進行訓練；對數字高程模型按照是“山地”還是“平地”進行訓練；利用高分遙感影像分類模型區分待檢測樣本是否是為滑坡風險點；利用數字高程模型分類模型的地形分類結果對高分遙感影像分類結果進行篩選，得到最終的分類結果。本發明提高了滑坡風險點檢測的分類精度，可以用于地質災害檢測與預警。

本發明授權基于多模態決策融合的滑坡風險點分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態決策融合的滑坡風險點分類方法，其特征在于，包括如下步驟：1從數字高程模型中提取所有RGB高分遙感影像對應的高度數據，構成與RGB高分遙感影像一一對應的區域數字高程模型DEM；2將區域數字高程模型DEM合并，構成數據集HS，并對HS按照“平地”、“山地”進行劃分；3將所有的RGB高分遙感影像樣本隨機劃分成RGB訓練集和RGB測試集；4按照RGB訓練集和RGB測試集與區域數字高程模型的一一對照關系，將步驟1提取獲得的區域數字高程模型DEM劃分為DEM訓練集和DEM測試集；5利用RGB高分遙感影像訓練集數據和區域數字高程模型DEM訓練集數據分別訓練對應的分類器：5a將RGB高分遙感影像訓練集中的RGB高分遙感影像數據加載到現有的分類模型，利用隨機梯度下降優化方法對其訓練，得到RGB高分遙感影像分類器fRGBS；5b將區域數字高程模型DEM訓練集中的區域數字高程模型DEM加載到另一現有的分類模型，利用隨機梯度下降優化方法進行訓練，得到區域數字高程模型DEM分類器fHS；6利用上述步驟5獲得的分類器分別在RGB高分遙感影像測試集和區域數字高程模型DEM測試集上進行檢測：6a利用5a獲得的RGB高分遙感影像分類器fRGBS逐一檢測RGB高分遙感影像測試集中的各個樣本是否含有滑坡風險點；6b利用5b獲得的區域數字高程模型DEM分類器fHS逐一對區域數字高程模型DEM測試集中各個樣本進行“平地”還是“山地”的分類；7對于6a檢測的“有滑坡風險點”樣本，逐一判斷其一一對應的區域數字高程模型DEM的分類結果是“山地”還是“平地”，并將對應的區域數字高程模型DEM分類結果為“平地”的樣本調整為“無滑坡風險點”。

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