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龙图腾网获悉四川省交通勘察设计研究院有限公司申请的专利一种地质滑坡的识别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：CN119478696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411590322.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种地质滑坡的识别方法及系统是由朱丽娜;李九乾设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地质滑坡的识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地质滑坡的识别方法及系统，涉及地质灾害监测技术领域。所述方法是在获取目标斜坡所属地区的遥感图像和激光雷达扫描数据后，先基于遥感图像预处理得到各个目标像素点的地层岩性标签值、植被覆盖标签值和最近水体距离值，并基于扫描数据预处理得到各个目标像素点的高程值、坡度值和坡向值，然后将这些数值导入基于人工智能算法完成预训练的滑坡体识别模型，得到各个目标像素点的滑坡体识别结果，并汇总生成目标斜坡的滑坡体分布二值化图像，最后对二值化图像中的滑坡体连通域进行边缘轮廓提取处理以及连通域面积计算和面积比较，并在满足比较条件时将由边缘轮廓包围的滑坡区域作为地质滑坡识别结果，如此利于环境保护和减灾防灾。

本发明授权一种地质滑坡的识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种地质滑坡的识别方法，其特征在于，包括： 获取目标斜坡所属地区的遥感图像和激光雷达扫描数据； 针对在所述遥感图像中的各个像素点，将对应的像素值及对应周围像素点的像素值一起导入基于第一人工智能算法完成预训练的地层岩性分类模型，输出得到对应的地层岩性分类结果，其中，所述地层岩性分类结果用于指示相应像素点且在多个地层岩性标签值中的某个地层岩性标签值，所述多个地层岩性标签值与多种地层类型一一对应； 针对所述各个像素点，将对应的像素值及对应周围像素点的像素值一起导入基于第二人工智能算法完成预训练的植被覆盖识别模型，输出得到对应的植被覆盖识别结果，其中，所述植被覆盖识别结果用于指示相应像素点的植被覆盖标签值，所述植被覆盖标签值用数值1表示被植被覆盖，而用数值0表示未被植被覆盖； 针对所述各个像素点，将对应的像素值及对应周围像素点的像素值一起导入基于第三人工智能算法完成预训练的地表水体识别模型，输出得到对应的地表水体识别结果，其中，所述地表水体识别结果用于指示相应像素点是否为水体像素点； 针对在所述遥感图像中且位于目标斜坡内的各个目标像素点，根据所述各个像素点的所述地表水体识别结果，确定距离对应像素点最近的水体像素点，并计算得到该水体像素点与对应像素点的距离值； 根据所述激光雷达扫描数据，生成所述目标斜坡所属地区的数字高程模型； 根据所述数字高程模型，获取所述目标斜坡所属地区的高程分布图像、坡度分布图像和坡向分布图像，其中，所述高程分布图像中的各个像素点的像素值为高程值，所述坡度分布图像中的各个像素点的像素值为坡度值，所述坡向分布图像中的各个像素点的像素值为坡向值； 针对所述各个目标像素点，将对应的地层岩性标签值、植被覆盖标签值、距离值、高程值、坡度值和坡向值以及对应周围目标像素点的地层岩性标签值、植被覆盖标签值、距离值、高程值、坡度值和坡向值一起导入基于第四人工智能算法完成预训练的滑坡体识别模型，输出得到对应的滑坡体识别结果，其中，所述滑坡体识别结果用于指示相应像素点是否为滑坡体像素点； 根据所述各个目标像素点的滑坡体识别结果，生成所述目标斜坡的滑坡体分布二值化图像，其中，所述滑坡体分布二值化图像用第一像素值表示相应像素点为滑坡体像素点，并用第二像素值表示相应像素点不为滑坡体像素点； 对所述滑坡体分布二值化图像中的滑坡体连通域进行边缘轮廓提取处理，得到滑坡体连通域边缘轮廓； 根据所述滑坡体连通域边缘轮廓，计算得到滑坡体连通域面积； 若所述滑坡体连通域面积达到预设面积阈值，则将由所述滑坡体连通域边缘轮廓包围的滑坡区域作为地质滑坡识别结果。

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四川省交通勘察设计研究院有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市青羊区太升北路35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”。