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龙图腾网获悉四川省第十地质大队申请的专利一种基于多源InSAR协同的复杂高位滑坡风险动态识别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：CN120997980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511539435.8，技术领域涉及：G08B21/10；该发明授权一种基于多源InSAR协同的复杂高位滑坡风险动态识别系统是由陈建科;王振聪;蒋林宏设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源InSAR协同的复杂高位滑坡风险动态识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地质灾害监测预警技术领域，具体为一种基于多源InSAR协同的复杂高位滑坡风险动态识别系统，包括：数据采集模块，用于构建表征各监测节点状态的归一化特征向量；关联建模模块，用于对异构节点间的物理影响程度进行量化；状态预测模块，用于采用时空图神经网络模型迭代更新各异构节点的隐藏状态，并将隐藏状态解译为增量位移；风险评估模块，用于基于隐藏状态，计算各异构节点偏离正常演化模式的风险前兆指数，并依据预设的阈值体系判定与发布分级预警；本发明有效缓解了纯数据驱动模型在数据稀疏时易出现的过拟合问题，显著提升了预测结果的泛化能力与物理可解释性。

本发明授权一种基于多源InSAR协同的复杂高位滑坡风险动态识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源InSAR协同的复杂高位滑坡风险动态识别系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于获取滑坡监测区域的多源异构传感器数据流，并基于多源异构传感器数据流，构建表征各监测节点状态的归一化特征向量； 关联建模模块，用于将滑坡监测区域离散化为异构节点，并基于蕴含地质先验知识的加权邻接矩阵，对异构节点间的物理影响程度进行量化； 状态预测模块，用于基于归一化特征向量与加权邻接矩阵，采用时空图神经网络模型迭代更新各异构节点的隐藏状态，并将隐藏状态解译为增量位移； 风险评估模块，用于基于隐藏状态，计算各异构节点偏离正常演化模式的风险前兆指数，并依据预设的阈值体系判定与发布分级预警； 关联建模模块用于结合基于空间距离的高斯衰减效应和基于高程差异的地形影响效应，以确定加权邻接矩阵； 其中，地形影响效应通过非线性变换模拟重力作用下的影响不对称性，以增强上游节点对下游节点的影响； 关联建模模块通过一个综合模型来计算邻接矩阵元素，地形影响效应通过一个非线性变换函数来处理节点间的高程差，其内在逻辑在于模拟重力作用下的影响不对称性，从而显著增强上游节点对下游节点的影响； 上述两种效应通过以下公式进行融合，以确定加权邻接矩阵中的元素： 其中，：为邻接矩阵中量化节点对节点影响强度的权重值； ：为节点与之间的空间距离； ：为距离衰减系数，作为控制影响范围的超参数； ：为节点与的高程差； ：为高程影响因子，其量纲为长度的倒数，如。

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四川省第十地质大队，其通讯地址为：621051 四川省绵阳市涪城区剑门路西段88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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