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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种微震与InSAR融合的边坡滑动面识别预测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：CN121096085B 。

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：202511153571.3，技术领域涉及：G08B21/10；该发明授权一种微震与InSAR融合的边坡滑动面识别预测方法是由张文;伟明;王吉亮;孟麟;魏桂佳;王佳;韩博;李宗政;韩佳利设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微震与InSAR融合的边坡滑动面识别预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种微震与InSAR融合的边坡滑动面识别预测方法，采用的技术方案包括S1：InSAR时序分析获取地表变形，S2：布设微震监测网络并进行连续监测，S3：微震事件三维定位与空间特征提取，S4：微震事件与地表变形空间拟合分析，S5：识别潜在滑动面，S6：滑动面几何特征刻画与发育阶段判定，通过微震事件空间分布与InSAR地表变形场的深度空间融合分析，建立了独立的交叉验证框架，显著提升了潜在滑动面识别结果的可信度与可靠性；用InSAR揭示的主变形区作为空间约束条件，有效引导微震数据的解译方向，规避了传统单技术方法因观测维度局限导致的误判风险，显著增强了解析准确性。

本发明授权一种微震与InSAR融合的边坡滑动面识别预测方法在权利要求书中公布了：1.一种微震与InSAR融合的边坡滑动面识别预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：InSAR时序分析与地表变形获取；对目标区域进行InSAR时序分析，获取研究区边坡地表累积变形分布，确定主变形区位置； S2：布设微震监测网络并进行连续监测；围绕主变形区全包围式布设微震监测网络，进行连续微震监测； S3：微震事件三维定位与空间特征提取；对微震事件进行精确三维定位，获得微震事件的空间分布特征； S4：微震事件与地表变形空间拟合分析；将微震事件空间分布情况与InSAR主变形区位置进行双重验证分析，包括计算主变形区内外微震事件密度比和微震事件密度与地表变形强度的空间相关系数，判定微震事件分布是否能够有效指示边坡内部滑动面的存在； 其中，双重验证分析流程包括：首先统计InSAR识别的主变形区域内外的微震事件数量，计算主变形区内外微震事件密度比；其次基于微震事件的空间密度分布与主变形区表面变形强度，采用皮尔逊空间相关，计算二者空间相关系数； 判定微震事件能否有效指示滑动面同时满足两个条件，验证微震事件与边坡变形的力学过程具备内在一致性，确认微震事件分布能够有效指示内部滑动面位置，可进入步骤S5进行滑动面识别，所述条件包括 条件一：主变形区内微震事件密度与区外密度比值大于3，表明微震活动具有显著的空间集中性； 条件二：微震事件密度与地表变形强度的空间相关系数r大于0.7，表明两者具有强相关性； S5：潜在滑动面识别；在确认微震事件可指示滑动面的前提下，基于主变形区内微震事件的集中分布特征识别潜在滑动面的具体位置，通过分析微震事件的空间分布形态、几何展布特征和频率特性，刻画滑动面的三维空间结构； 在S4验证微震事件可有效指示滑动面的基础上，识别潜在滑动面的具体判据包括： 微震事件在边坡特定范围内，呈明显条带展布或面状聚集，此类分布模式暗示在边坡内部可能存在连续的破裂面； 微震事件集中区与InSAR识别的地表主变形区在平面投影上重合，表明地下微震活动与地表变形存在内在关联； 微震事件的频率特征呈现一致性，指示其源于同一破裂机制; S6：滑动面几何特征刻画与发育阶段判定；基于识别出的滑动面几何特征和微震事件时空演化规律，结合与地表变形的吻合程度判定滑动面发育阶段，预测边坡未来演化趋势。

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