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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于三层集成学习的煤火区多源遥感识别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：CN116844048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310812847.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于三层集成学习的煤火区多源遥感识别方法及系统是由陈宇;丁凯文;索之辉;王帅;李怀展;班伟;孙华海;冯小军设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三层集成学习的煤火区多源遥感识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于三层集成学习的煤火区多源遥感识别方法及系统，方法包括以下步骤：基于多模态遥感数据，对火区多要素信息进行提取，多模态遥感数据包括：热红外影像、多光谱影像、SAR影像和夜光影像；基于所述火区多要素信息，划定火区特征样本；基于所述火区特征样本构建集成学习模型，并基于所述集成学习模型识别火区范围。本申请相较于传统火区识别方法仅对单一小范围火区进行研究，相应参数随研究区变动反复重新调试，无法估计某些参数灵敏度下降带来的限制，本申请输入样本均直接取较高的置信度，保证了样本的高可靠性，通过多种参数协同学习，可应用于大范围火区监测，泛化能力较强。

本发明授权一种基于三层集成学习的煤火区多源遥感识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三层集成学习的煤火区多源遥感识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于多模态遥感数据，对火区多要素信息进行提取，所述多模态遥感数据包括：热红外影像、多光谱影像、SAR影像和夜光影像； 基于所述火区多要素信息，划定火区特征样本； 基于所述火区特征样本构建集成学习模型，并基于所述集成学习模型识别火区范围； 所述火区多要素信息包括：热异常区、植被丰富区、沉降异常区和高亮区； 所述植被丰富区的提取方法包括： 基于所述热红外影像计算所述火区多个时相的归一化植被指数； 设定第二阈值，基于所述第二阈值对所述热异常区进行划分，得到所述植被丰富区； 将植被丰富区从热异常区滤除； 所述火区特征样本的划定方法包括： 将滤除植被丰富区后的热异常区和所述沉降异常区的交集构建标准差椭圆，得到强约束隐蔽火区样本； 在所述强约束隐蔽火区样本上叠加所述高亮区，得到强约束明火区样本； 在所述标准差椭圆外部建立缓冲区，提取所述缓冲区的影像中独立热异常区、独立沉降异常区和无异常特征点，得到非火区样本。

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