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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118468113B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410647782.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/241 , G06F17/16 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及滑坡易发性评价技术领域，具体公开了一种面向混合数据的滑坡易发性评价方法，该方法通过计算数值型和分类型影响因子的关联矩阵，并经过合并生成最终的关联矩阵；将最终的关联矩阵作为输入分类模型的特征数据，进行滑坡易发性预测。经过对混合数据进行分类处理，最终得到的关联矩阵保存了对象之间所有的相关信息，再利用常用的分类算法对滑坡敏感性进行评价。使用受试者工作特征曲线ROC计算评价结果的准确性，与不考虑混合数据的结果对比后发现，面向混合数据的滑坡易发性评价方法提高了易发性评价的精度。
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公开(公告)号：CN118467971B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410647586.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及滑坡易发性评价技术领域，具体公开了一种由根系力和土壤饱和度计算台风降雨型滑坡易发性的方法，通过反演根系力以及台风期间土壤饱和度的时空变化，对台风降雨型滑坡进行易发性评价。包括以下步骤：影响因子与模型数据收集；植被根系力反演；土壤饱和度反演；滑坡易发性预测。能够精确反演植被根系力，顾及根系力和降雨影响反演台风影像下区域内的滑坡易发性，并较现有的未考虑植被根系力和根系力默认值生成的滑坡易发性图，具有更好的预测精度。
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公开(公告)号：CN118468113A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410647782.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/241 , G06F17/16 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及滑坡易发性评价技术领域，具体公开了一种面向混合数据的滑坡易发性评价方法，该方法通过计算数值型和分类型影响因子的关联矩阵，并经过合并生成最终的关联矩阵；将最终的关联矩阵作为输入分类模型的特征数据，进行滑坡易发性预测。经过对混合数据进行分类处理，最终得到的关联矩阵保存了对象之间所有的相关信息，再利用常用的分类算法对滑坡敏感性进行评价。使用受试者工作特征曲线ROC计算评价结果的准确性，与不考虑混合数据的结果对比后发现，面向混合数据的滑坡易发性评价方法提高了易发性评价的精度。
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公开(公告)号：CN118467971A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410647586.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及滑坡易发性评价技术领域，具体公开了一种由根系力和土壤饱和度计算台风降雨型滑坡易发性的方法，通过反演根系力以及台风期间土壤饱和度的时空变化，对台风降雨型滑坡进行易发性评价。包括以下步骤：影响因子与模型数据收集；植被根系力反演；土壤饱和度反演；滑坡易发性预测。能够精确反演植被根系力，顾及根系力和降雨影响反演台风影像下区域内的滑坡易发性，并较现有的未考虑植被根系力和根系力默认值生成的滑坡易发性图，具有更好的预测精度。
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公开(公告)号：CN116467659A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310133515.8
申请日：2023-02-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2431 , G06N3/08 , G06Q10/0635 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像联合众源数据评估滑坡易发性的方法，包括以下步骤：划分斜坡单元，收集滑坡致灾因子的空间分布数据进行预处理，根据滑坡致灾因子进行状态分级处理，以独立性检验筛选；从众源数据提取滑坡灾害点并进行标准化处理，生成第一类滑坡训练样本；利用轻量级的YOLOv4算法提取遥感影像的滑坡灾害点，生成第二类滑坡训练样本；将第一类滑坡训练样本和第二类滑坡训练样本整合清洗获得第三类滑坡训练样本，将上述三类滑坡训练样本分别通过随机森林分类方法进行滑坡易发性评价，以评估区域滑坡的危险性。本发明的遥感影像联合众源数据评估滑坡易发性的方法能够生成滑坡样本，从而快速而精确得评价区域滑坡的危险性。
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