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龙图腾网获悉湖南数界科技有限公司;国网湖南省电力有限公司超高压输电公司申请的专利多源时序遥感土壤水含量预测技术辅助的地灾隐患排查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：CN120298901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510448873.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权多源时序遥感土壤水含量预测技术辅助的地灾隐患排查方法及系统是由罗文;邓志勇;罗美球;席崇羽;肖俊;郑明松;秦泽;米承铁;邓志祥设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源时序遥感土壤水含量预测技术辅助的地灾隐患排查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多源时序遥感土壤水含量预测技术辅助的地灾隐患排查方法及系统，其中方法包括：对所获取的与土壤水含量关联的多源时序遥感数据进行预处理，获得模型基础数据构建模型样本数据库；采用样本数据库对预构建的土壤水含量预测深度学习模型进行优化训练，得到权重最优的模型参数初始化模型；利用权重最优的模型参数初始化模型，对多源时序遥感数据的下一个时间步的土壤水含量进行的预测，得到土壤水含量的预测结果，然后利用该预测结果辅助进行地灾隐患排查。利用本发明，能够克服传统的土壤水分含量监测方案所存在的测量成本高、效率低的缺陷，还可以结合其他相关信息进行综合分析，提高相对单一遥感数据进行地灾隐患排查的精度。

本发明授权多源时序遥感土壤水含量预测技术辅助的地灾隐患排查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源时序遥感土壤水含量预测技术辅助的地灾隐患排查方法，其特征在于，包括： 对所获取的与土壤水含量关联的多源时序遥感数据进行预处理，以获得模型基础数据； 基于所述模型基础数据构建模型样本数据库；其中包括：对所述模型基础数据进行时序分块裁剪，并将所述时序分块裁剪后的数据与土壤水含量标签样本进行一一对应，使得每一个时序输入样本均具有时序标签和类别标签；对具有时序标签和类别标签的时序输入样本进行数据增强； 采用所述样本数据库对预构建的土壤水含量预测深度学习模型进行优化训练，得到权重最优的模型参数初始化模型；其中，所述模型由卷积神经网络与注意力网络混合组成，在训练过程中采用样本类别信息对模型进行深监督训练以及采用样本时序信息对模型进行监督训练，将随机初始化的参数进行优化调整，并保存在验证数据集上表现最优的模型权重； 利用所述权重最优的模型参数初始化模型，对输入的待预测区域多源时序遥感数据的下一个时间步的土壤水含量进行的预测，得到所述区域的土壤水含量的预测结果； 根据所述区域的土壤水含量预测结果，确定土壤水含量的变化速率与二阶变化速率；根据所述变化速率与二阶变化速率，确定所述区域的地灾隐患风险大小； 其中，所述模型样本数据库中的输入样本为经处理后的多源时序遥感数据，对应的真实标签为时序节点上下一个时间步的土壤水含量数据；其中，所述真实标签的制作方法包括： S201：根据影像中的经纬度信息将时序输入数据与代表对应地面范围的土壤湿度数据集进行区域匹配； S202：根据时序输入数据T0，T1，T2…Tn-1的时序节点信息，获取对应区域的下一时间节点Tn的土壤湿度数据作为时序标签； S203：根据时序输入数据区域时序时间节点T0-Tn-1上的平均降水量气象数据，将对应的时序输入样本划分为干旱地区样本、半干旱样本、潮湿样本以及潮湿地区样本，构建区域类别标签信息； 按照S201～S203的数据处理方式依次将所有样本的输入与标签进行匹配与对齐，最终的一个时序输入样本具有一个类别标签信息反映样本时序节点上的平均干湿情况，一个时序标签反映下一个时间步的土壤水含量情况； 在所述土壤水含量预测深度学习模型的训练过程中， 通过输入样本的类别标签与所述卷积神经网络的输出特征计算交叉熵类别损失Loss1；以及，利用所述输入样本的时序标签与所述注意力网络输出的时序特征计算时序损失Loss2； 将Loss1与Loss2之和作为所述土壤水含量预测深度学习模型的整体损失； 通过随机梯度下降法，计算所述土壤水含量预测深度学习模型的整体损失对网络权重参数的梯度信息，并通过反向传播算法逐步优化网络参数，最终完成所述土壤水含量预测深度学习模型的训练。

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