恭喜中国地质大学(北京)陈震获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国地质大学(北京)申请的专利基于遥感与深度学习进行矿产资源潜力评估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：CN119273561B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411795198.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于遥感与深度学习进行矿产资源潜力评估方法是由陈震设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于遥感与深度学习进行矿产资源潜力评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遥感与深度学习进行矿产资源潜力评估方法，包括以下步骤：绘制矿物分布图层、岩性构造图层和蚀变图层；利用地质成矿理论确定各图层的权重，采用随机森林对各图层的权重进行调整，并将各图层进行叠加，获得综合图；基于综合图，采用自研的深度学习模型，进行图像分类，获得找矿靶区。本发明公开的基于遥感与深度学习进行矿产资源潜力评估方法，能够成功识别多个具有潜在矿产资源的区域，并与现场勘查结果相符；可以有效减少勘查的盲目性，优化找矿靶区的定位，大大提高了勘查工作的成功率。
本发明授权基于遥感与深度学习进行矿产资源潜力评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感与深度学习进行矿产资源潜力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：绘制矿物分布图层、岩性构造图层和蚀变图层；确定各图层的初步权重，利用随机森林算法对所述初步权重进行优化调整；将每个图层作为一个通道，通过多通道叠加的方式融合各图层数据生成综合图；基于综合图，采用深度学习模型进行靶区圈定；所述深度学习模型为MINER_CNNET模型，所述MINER_CNNET模型基于卷积神经网络；所述MINER_CNNET模型的输入还包括遥感影像；所述MINER_CNNET模型包括自编码器和卷积神经网络，所述自编码器用于对遥感影像进行特征提取，获得遥感低纬特征作为自编码的输出，将自编码器输出与综合图进行叠加，将叠加结果作为CNN网络的输入，由CNN网络输出潜在矿化可能区域。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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