應急管理部國家減災中心(應急管理部衛星減災應用中心)阿多獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉應急管理部國家減災中心(應急管理部衛星減災應用中心)申請的專利一種基于機器學習的森林火災風險預測方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119942711B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510413164.5,技術領域涉及:G08B17/00;該發明授權一種基于機器學習的森林火災風險預測方法及系統是由阿多;廖永豐;趙飛;劉旭;佟靜;王志強;韓鵬;張妮娜;王曦;張士超;裴媛;劉蓓蓓;閆雪;劉菁菁;費偉設計研發完成,并于2025-04-03向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于機器學習的森林火災風險預測方法及系統在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于機器學習的森林火災風險預測方法及系統,包括將指定時間段內預設森林的監測數據源的數據,作為待分析數據;提取所述待分析數據和所述參考數據源的時空分布特征,根據相似度對所述時空分布特征進行比區域劃分,將相似度高于相似閾值的所述待分析數據所處的區域作為候選區域,反之作為模糊區域;基于所述待定數據源對所述模糊區域進行自相關性分析,將自相關性高于自相關閾值的所述模糊區域添加到所述候選區域,對所述環境數據和所述人類活動數據進行時變影響分析獲得火災驅動系數;根據所述火災驅動系數和所述候選區域構建森林火災風險預測模型,根據火蔓延規律優化所述森林火災風險預測模型,輸出預測結果。
本發明授權一種基于機器學習的森林火災風險預測方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種基于機器學習的森林火災風險預測方法,其特征在于,包括以下步驟:將指定時間段內預設森林的監測數據源的數據,作為待分析數據;所述監測數據源包括參考數據源和待定數據源;所述參考數據源的火災風險規律高于所述待定數據源;所述數據包括環境數據、圖像數據、歷史火災數據、人類活動數據、遙感數據;所述環境數據包括氣象數據、植被數據、地形數據;提取所述待分析數據和所述參考數據源的時空分布特征,根據相似度對所述時空分布特征進行區域劃分,將相似度高于相似閾值的所述待分析數據所處的區域為候選區域,反之為模糊區域;基于所述待定數據源對所述模糊區域進行自相關性分析,將自相關性高于自相關閾值的所述模糊區域添加到所述候選區域,對所述環境數據和所述人類活動數據進行時變影響分析獲得火災驅動系數;根據所述火災驅動系數和所述候選區域構建森林火災風險預測模型,根據火蔓延規律優化所述森林火災風險預測模型,將待預測數據輸入所述森林火災風險預測模型,輸出預測結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人應急管理部國家減災中心(應急管理部衛星減災應用中心),其通訊地址為:100053 北京市西城區宣武區白廣路7號;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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