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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利针对城市固废的高精度填埋场遥感指数设计与识别方法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：CN120708072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511187054.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权针对城市固废的高精度填埋场遥感指数设计与识别方法是由钱江;康大为;张帅;辛江原;高堂哲;宋家乐;彭靖宇;叶剑;詹良通;兰吉武;夏敏设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对城市固废的高精度填埋场遥感指数设计与识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开针对城市固废的高精度填埋场遥感指数设计与识别方法，包括数据集构建，对构建的数据进行预处理，通过预处理后的数据训练一个TabPFN模型，完成模型训练后，确定对模型预测性能影响排名靠前的n个波段特征；基于所述n个波段，通过数学组合生成填埋场遥感指数阈值，验证填埋场遥感指数阈值在填埋场识别中的准确性；当计算得到目标区域的填埋场遥感指数大于等于所述阈值，目标区域是填埋场，如计算得到的填埋场遥感指数小于所述阈值，目标区域不是填埋场；本发明通过设计专为填埋场识别的遥感指数，提高了填埋场检测的准确性，本发明适用于城市固废监测、环境保护等领域，能够有效支持复杂城市环境中的固废提取任务。

本发明授权针对城市固废的高精度填埋场遥感指数设计与识别方法在权利要求书中公布了：1.针对城市固废的高精度填埋场遥感指数设计方法，其特征在于,所述方法包括： 步骤1：数据集构建，利用计算机视觉模型对目标区域进行初步固废填埋场识别，生成初步识别结果，如果机器视觉模型判断目标区域是固废填埋场，则识别为阳性，通过人工标注或实地考察区分真阳性和假阳性样本，构建训练数据集，所述训练数据集包括目标区域的遥感数据、以及所述遥感数据对应为真阳性或者假阳性的标注结果； 步骤2：数据预处理，对步骤一收集的数据进行缺失值填补、异常值检测和降维处理； 步骤3：模型训练与优化，通过步骤二预处理后的数据训练一个TabPFN模型； 步骤4：完成步骤三的模型训练后，测量每个特征对模型预测性能的影响，对遥感数据中光谱波段的重要性进行量化，选出对模型预测性能影响排名靠前的n个波段特征； 所述测量每个特征对模型预测性能的影响，包括PermutationImportance全局模型重要性分析、全局与局部Shapley值分析、全样本的局部线性解释平均值计算，全局模型重要性分析方法为逐一打乱某一特征的取值，记录干扰对模型性能的平均下降程度，作为被打乱特征的重要性得分，全局与局部Shapley值分析是量化每个特征在模型预测中的边际贡献，全样本的局部线性解释平均值计算包括获取特征在局部区域内对模型输出的线性贡献，对PermutationImportance值、全局SHAP值、局部解释值进行归一化处理，通过TOPSIS方法对归一化处理后的数据进行重要性排序，得到重要性排名靠前的n个波段； 步骤5：填埋场遥感指数设计，基于步骤四选出的排名靠前的n个波段，通过数学组合计算填埋场遥感指数并确定遥感指数阈值。

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