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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于相位梯度堆叠与深度学习的广域滑坡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：CN119992362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510088874.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于相位梯度堆叠与深度学习的广域滑坡识别方法及系统是由张东晓;董杰;王茹;张路;沈鹏;张春顺;位伟;廖明生设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相位梯度堆叠与深度学习的广域滑坡识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于相位梯度堆叠与深度学习的广域滑坡识别方法及系统，包括：获取覆盖研究区不同时段的SAR影像集，采用D‑InSAR方法获得差分干涉图；采用IPGS方法获取差分干涉图的梯度堆叠图，对梯度堆叠图进行裁剪得到裁剪图片；通过辅助数据和光学影像，对裁剪图片进行滑坡样本标注得到标注样本；采用标注样本对改进的YOLOv7模型进行训练得到滑坡目标识别模型；将研究区待识别影像输入滑坡目标识别模型，输出研究区滑坡识别结果。本发明将提出的改进相位梯度堆叠方法快速准确的获取形变梯度信号的优势与深度学习模型结合来克服现有技术的不足，从而提供了高效且准确的广域潜在滑坡自动识别方法。

本发明授权基于相位梯度堆叠与深度学习的广域滑坡识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于相位梯度堆叠与深度学习的广域滑坡识别方法，其特征在于，包括： 获取覆盖研究区不同时段的合成孔径雷达SAR影像集，采用差分合成孔径雷达干涉测量D-InSAR方法获得差分干涉图； 采用改进相位梯度堆叠IPGS方法获取所述差分干涉图的梯度堆叠图，对所述梯度堆叠图进行裁剪得到裁剪图片； 通过坡度图和光学影像，对所述裁剪图片进行滑坡样本标注得到标注样本； 采用所述坡度图和所述标注样本对改进的YOLOv7模型进行训练得到滑坡目标识别模型； 将研究区待识别影像和研究区坡度图输入所述滑坡目标识别模型，输出研究区滑坡识别结果； 采用IPGS方法获取所述差分干涉图的梯度堆叠图，对所述梯度堆叠图进行裁剪得到裁剪图片，包括： 基于预设步长计算所述差分干涉图中任一方向的相位梯度； 从时间维度堆叠各差分干涉图对应任一方向的相位梯度，并进行中值滤波； 将各方向相位堆叠图进行合并，将合并结果进行梯度归一化； 将梯度归一化结果转换至地理坐标系下，得到所述梯度堆叠图； 将所述梯度堆叠图裁剪为预设大小尺寸图片，得到所述裁剪图片； 通过坡度图和光学影像，对所述裁剪图片进行滑坡样本标注得到标注样本，包括： 将所述坡度图裁剪为预设大小尺寸图片得到裁剪后坡度图； 采用预设标注工具，结合所述光学影像和所述裁剪后坡度图，对所述裁剪图片进行标注，获得所述标注样本。

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