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龙图腾网恭喜常州大学申请的专利一种基于卫星遥感图像目标识别的城市内涝风险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：CN115240076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210218939.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于卫星遥感图像目标识别的城市内涝风险评估方法是由刘辉;佟金萍;高斐;郝亚设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卫星遥感图像目标识别的城市内涝风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于卫星遥感图像目标识别的城市内涝风险评估方法，其特征在于，包括：城市积水点采集模块：通过社交媒体平台获取城市积水点数据，利用ArcGIS软件获取积水点的经纬度信息，依据该经纬度信息分别从天地网、地理空间数据云平台上获取对应的卫星遥感图像和高程数据；卫星遥感图像特征提取模块：将卫星遥感图像输入深度学习模型，识别卫星遥感图像中的目标类，并把识别出的各目标的像素点个数之和作为城市内涝影响因素的特征值；高程数据提取模块：通过地理空间数据云平台下载，得到以积水点为中心的高程tif数据，然后提取积水点的高程值和相对高程值，包括水体、道理、绿地、高程等六种特征；基于XGBoost模型的预测分析模块：将所述获取到的特征值和高程值整合成数据集，对XGBoost模型进行训练，并通过各指标权重来分析城市内涝风险的影响因素。

本发明授权一种基于卫星遥感图像目标识别的城市内涝风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星遥感图像目标识别的城市内涝风险评估方法，其特征在于，包括： 城市积水点采集模块：通过社交媒体平台获取城市积水点数据，利用ArcGIS软件获取积水点的经纬度信息，依据该经纬度信息分别从天地网、地理空间数据云平台上获取对应的卫星遥感图像和高程数据； 卫星遥感图像特征提取模块：将卫星遥感图像输入深度学习模型，识别卫星遥感图像中的目标类，并把识别出的各目标的像素点个数之和作为城市内涝影响因素的特征值； 高程数据提取模块：通过地理空间数据云平台下载，得到以积水点为中心的高程tif数据，然后提取积水点的高程值和相对高程值； 基于XGBoost模型的预测分析模块：将所述获取到的特征值和高程值整合成数据集，对XGBoost模型进行训练，并通过各指标权重来分析城市内涝风险的影响因素； 所述卫星遥感图像特征提取模块包括： 标注数据单元：使用labelme工具对卫星遥感图像中的水体、道路、绿地目标类进行标注，把标注好的数据作为深度学习模型的训练集； 深度学习训练单元：基于Pytorch深度学习框架，使用训练集对语义分割U-net模型进行训练，并通过测试集进行验证与优化； 所述高程数据提取模块包括： 高程值提取单元：通过程序提取高程tif文件矩阵中心点的高程数据，即得到积水点的高程值； 相对高程值提取单元：由于不同城市之间的整体高程存在差异性，为了使各城市之间的高程数据放在一起研究有意义，通过使用高程tif图像中心点的高程减去四个顶点高程的平均高程作为样本点的相对高程。

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