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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利坡体因子的融合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：CN114911839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202111675025.8，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权坡体因子的融合方法及系统是由周访滨;谢财昌;肖智文;朱衍哲;马国伟设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本坡体因子的融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种坡体因子的融合方法及系统，其中，所述方法包括以下步骤：根据栅格DEM数据获取坡体因子；将所述坡体因子极值归一化处理，得到归一化后的地形因子；将所述归一化后的地形因子进行多因子融合，得到多个坡体融合因子；对多个所述坡体融合因子进行综合分析、评定，筛选出目标坡体融合因子。本发明还公开一种坡体因子的融合系统。本发明旨在根据坡体因子得到一种新的坡体融合因子，以改善原坡体综合表达因子应用的局限性以及在地形隐含信息分析和挖掘上不够全面和精细的问题。

本发明授权坡体因子的融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种坡体因子的融合方法，其特征在于，所述坡体因子的融合方法包括以下步骤： S1、根据栅格DEM数据获取坡体因子，所述坡体因子包括：L因子、S因子、LS因子以及W因子；步骤S1中W因子获取的具体步骤为： S111、对栅格DEM数据进行填洼处理，得到无洼地栅格DEM数据； S112、根据无洼地栅格DEM数据获取汇流累积量； S113、采用河网密度二阶导数分析法确定所述汇流累积量的目标阈值； S114、提取所述汇流累积量目标阈值下的栅格河网，利用Strahler方法分级河网并进行子流域的划分； S115、将划分好的流域数据利用WEPPGeoWEPP模型进行坡面概化，最终确定W因子； 步骤S1中L因子、S因子和LS因子获取的具体步骤为： S121、根据无洼地栅格DEM数据采用水文分析工具生成多流向栅格图层； S122、对所述栅格图层进行循环迭代处理，获取坡长以及L因子；具体为：根据所述多流向栅格图层，定义局部高点作为坡长累计计算起点，连续提取径流结束点，进行循环迭代处理，获取坡长以及L因子； S123、根据所述无洼地栅格DEM数据提取坡度，并根据坡度分级函数计算出S因子； S124、通过提取所述L因子和S因子的地形指标，得到LS因子；所述LS因子为： ； 其中，为因子，为L因子，为因子； S2、将所述坡体因子极值归一化处理，得到归一化后的地形因子；具体为：将步骤S1中获取的坡体因子采用极值归一法进行计算，得到归一化后地形因子的值；将所述归一化后地形因子的值映射到0-1；最终得到S因子归一化后的地形因子的值，L因子归一后的地形因子的值，LS因子归一化后的地形因子的值，以及W因子归一化后的地形因子的值; S3、将所述归一化后的地形因子进行多因子融合，得到多个坡体融合因子；具体为：对极值归一化后的地形因子采用、、以及四种方式进行坡体地形因子的融合； S4、对多个所述坡体融合因子进行综合分析、评定，筛选出目标坡体融合因子；所述坡体因子为栅格DEM数值矩阵； 步骤S4，具体为：融合后的坡体因子是栅格DEM数值矩阵，所述目标坡体融合因子为栅格DEM数值矩阵，设置统计样本，所有的统计数据都呈正态分布，采用方差矩阵值和标准差矩阵均值作为数理统计分析指标，表示原始因子与融合因子的偏离程度，所述原始因子为坡体因子，所述融合因子为坡体融合因子，其均值越大表示所述融合因子与原始因子存在偏差越大；采用信息熵表示每个栅格所提供信息的总和，评价所述融合因子所携带信息量的大小，信息熵为： ； 其中H表示信息熵，x为随机变量，P为随机变量出现的概率。

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