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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种滑坡易发性制图方法、设备及介质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：CN119918112B 。

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：202510002379.8，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权一种滑坡易发性制图方法、设备及介质是由陈占龙;徐莹;马莹;徐永洋;周宇龙;徐旭伟设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滑坡易发性制图方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数字制图领域，公开了一种滑坡易发性制图方法、设备及介质，方法包括，获取多源遥感数据和历史滑坡数据，制作致灾因子数据集和滑坡样本数据集；将所有的滑坡样本数据集，输入至AGNES聚类算法和VIIQ特征优选策略模块中，得到最优特征组合；将优选后的数据特征划分为训练集和测试集，输入至机器学习和深度学习分类器中，进行模型精度评价，得到初步的滑坡易发性地图；将滑坡易发性地图输入至Blending异质集成模型得到最终的滑坡易发性制图结果；结合SHAP算法对集成模型进行深入解释，优化滑坡易发性结果图；本发明能够更有效地预测滑坡易发性，为地质灾害的风险评估、预警和防治提供科学依据。

本发明授权一种滑坡易发性制图方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种滑坡易发性制图方法，其特征在于：方法包括以下步骤： S1：获取多源遥感数据和历史滑坡数据，制作致灾因子数据集和滑坡样本数据集； S2：将所有的滑坡样本数据集，输入至AGNES聚类算法和VIIQ特征优选策略模块中，得到最优特征组合； S3：将优选后的数据特征划分为训练集和测试集，输入至机器学习和深度学习分类器中，进行模型精度评价，得到初步的滑坡易发性地图； S4：将S3的初步的滑坡易发性地图输入至Blending异质集成模型得到最终的滑坡易发性制图结果； S5：将S4的Blending异质集成模型，结合SHAP算法对集成模型进行深入解释，优化滑坡易发性结果图； 步骤S2中VIIQ特征优选策略模块工作过程具体如下： 使用方差膨胀系数VIF对特征因子进行多重共线性检验； 通过信息增益比IGR辅助确定对模型预测效果的贡献通过信息增益比IGR辅助确定对模型预测效果的贡献最优的特征因子组； 计算出滑坡特征的重要性，并依据重要性优化特征组合； 对优化后的特征组合进一步采用地理探测器Qvalue筛选出最终特征组合。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。

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