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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利顾及滑坡先验知识的广域InSAR活动性滑坡图推理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：CN121028084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511560209.8，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权顾及滑坡先验知识的广域InSAR活动性滑坡图推理方法及系统是由何毅;陈怀圆;王文辉;陈有东;高飞;金龙设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本顾及滑坡先验知识的广域InSAR活动性滑坡图推理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及地质灾害监测技术领域，公开了顾及滑坡先验知识的广域InSAR活动性滑坡图推理方法及系统，该方法包括：获取广域InSAR形变速率场及环境因子数据；采用高精度InSAR形变检测网络，从形变速率场中自动检测形变区域，并将其作为候选活动滑坡节点；基于空间一致性与特征相似性双重约束，构建所述候选节点间的拓扑关系图，将拓扑关系图输入图神经网络变换器推理模型，该模型融合图神经网络对局部邻域信息的聚合能力与变换器对全局长程依赖的捕获能力，对各节点进行分类判别。本发明有效融合了滑坡地质环境先验知识，并同时顾及了滑坡间的局部与全局空间关联性，提升了广域活动性滑坡识别的准确性和自动化水平。

本发明授权顾及滑坡先验知识的广域InSAR活动性滑坡图推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.顾及滑坡先验知识的广域InSAR活动性滑坡图推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取覆盖研究区的广域InSAR形变速率场； 采用一个高精度InSAR形变检测网络，从所述广域InSAR形变速率场中自动检测并分割出一组形变区域； 将每一个所述形变区域作为一个候选活动滑坡节点； 获取所述研究区内与滑坡发生相关的环境因子数据，从所述广域InSAR形变速率场中提取每一个所述形变区域的形变统计特征； 将所述环境因子数据与所述形变统计特征拼接，构成每一个所述候选活动滑坡节点的初始特征属性向量； 基于所述候选活动滑坡节点的地理坐标与所述初始特征属性向量，采用空间一致性与特征相似性双重约束，构建一个所述候选活动滑坡节点之间的拓扑关系图； 将所述拓扑关系图输入一个图神经网络变换器推理模型，所述图神经网络变换器推理模型通过分析图中节点的所述初始特征属性以及节点间的拓扑关系，对每一个所述候选活动滑坡节点进行分类判别，并输出属于活动性滑坡的概率； 基于所述活动性滑坡的概率，生成所述研究区的活动性滑坡分布图。

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