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龙图腾网获悉西南林业大学申请的专利基于双尺度TPI优化的复杂山地地貌智能分类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：CN120705669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511000371.4，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权基于双尺度TPI优化的复杂山地地貌智能分类方法及系统是由叶江霞;黄志超;杨文龙;李晟昊设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双尺度TPI优化的复杂山地地貌智能分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地貌分类技术领域，公开了一种基于双尺度TPI优化的复杂山地地貌智能分类方法及系统，该方法包括：先获取研究区ASTERGDEM数据，划分地形分析单元并提取初始地形因子大小尺度地形位置指数、坡度、高程，经标准化处理后计算Pearson相关系数和方差膨胀因子以诊断因子共线性，再通过筛选标定确定最优地形因子组合；随后将其与研究区历史地貌分类数据匹配，判断是否调整机器学习模型输入参数，若需调整则确定模型初级及目标影响系数，进而据此优化随机森林、极端梯度提升和深度神经网络的超参数，最终利用优化后的模型完成研究区地貌分类并输出结果。本发明通过优化地形因子组合与机器学习模型参数，提升了研究区地貌分类的准确性和效率。

本发明授权基于双尺度TPI优化的复杂山地地貌智能分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双尺度TPI优化的复杂山地地貌智能分类方法，其特征在于，包括： 获取研究区的ASTERGDEM数据，将所述数据划分为多个地形分析单元，提取每个单元的初始地形因子； 以环形窗口为基础，设定初始内外环半径，按一定间隔逐步扩展，计算各窗口下地形位置指数的均值和标准差； 对均值进行对数转换，构建样本序列并采用均值变点法计算统计量，绘制统计量差值变化曲线； 当曲线出现由陡变缓的拐点时，对应的窗口即为小尺度地形位置指数的最佳分析窗口，所述小尺度最佳窗口为拐点处的环形半径，对应一定面积； 在确定最优地形因子组合时，最终确定的最优因子组合需包含大尺度地形位置指数、小尺度地形位置指数； 以所述小尺度最佳分析窗口为起点，按5个像元为间隔逐步扩大内外环半径，采用相同的均值变点法确定大尺度地形位置指数的最佳分析窗口，所述大尺度最佳窗口为对应拐点处的环形半径，对应一定面积； 对所述初始地形因子进行标准化处理，得到各因子的特征数据，计算特征数据间的Pearson相关系数和方差膨胀因子，根据相Pearson关系数和方差膨胀因子确定因子共线性程度，生成共线性诊断数列； 对所述共线性诊断数列中的因子进行筛选标定，所述筛选标定包括高共线性标定和低共线性标定，统计所述高共线性标定的因子数量，统计所述低共线性标定的因子数量，根据两类标定的数量占比确定最优地形因子组合； 获取研究区的历史地貌分类数据，将所述历史地貌分类数据与最优因子组合进行匹配，根据匹配结果判断是否调整机器学习模型的输入参数，当判断需要调整时，根据地形因子的权重占比确定模型初级影响系数，并结合样本点数量确定模型目标影响系数； 根据所述模型目标影响系数确定随机森林、极端梯度提升和深度神经网络的超参数调整因子，根据所述调整因子对模型参数进行优化，利用优化后的模型对研究区地貌进行分类，输出分类结果。

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