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龙图腾网获悉湖南省地质灾害调查监测所(湖南省地质灾害应急救援技术中心);中南大学申请的专利一种基于图神经网络的滑坡易发性分析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：CN121545050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610065595.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于图神经网络的滑坡易发性分析方法是由王璨;覃佐辉;肖婷;欧健;彭仁伟;黄英;姚腾飞;殷维;曾平设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的滑坡易发性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于图神经网络的滑坡易发性分析方法，包括：基于预设的时间周期，获取目标区域在不同时间点的图像数据集合；将目标区域按照地形划分为多个地质单元，且将每个地质单元设为图结构中的一个节点；针对每个地质单元节点，提取其在不同时间点的地表形变特征向量；将每个地质单元节点在不同时间点的地表形变特征向量进行迭代优化，得到优化后的地表形变特征向量；将所述优化后的地表形变特征向量发送至预设的图神经网络模型，得到对应地质单元的滑坡易发性概率值；若存在任意一个地质单元的滑坡易发性概率值大于预设的概率阈值，则触发警示信息。本发明通过对多时序特征的动态校准，显著提高了滑坡易发性复分析的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于图神经网络的滑坡易发性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的滑坡易发性分析方法，其特征在于，包括： 基于预设的时间周期，获取目标区域在不同时间点的图像数据集合； 将目标区域按照地形划分为多个地质单元，且将每个地质单元设为图结构中的一个节点； 针对每个地质单元节点，提取其在不同时间点的地表形变特征向量； 将每个地质单元节点在不同时间点的地表形变特征向量进行迭代优化，得到优化后的地表形变特征向量； 将所述优化后的地表形变特征向量发送至预设的图神经网络模型，得到对应地质单元的滑坡易发性概率值； 若存在任意一个地质单元的滑坡易发性概率值大于预设的概率阈值，则触发警示信息； 所述将每个地质单元节点在不同时间点的地表形变特征向量集合中的数据进行迭代优化，得到优化后的地表形变特征向量的步骤，具体包括： 针对每个地质单元节点，将不同时间点的地表形变特征向量集合中的数据按照时间点先后顺序进行排列，得到形变特征向量集合； 基于预设的时间衰减因子对形变特征向量集合中的数值进行加权计算，得到特征变化积累量，其公式为： ，其中表示地质单元节点i在当前时间的特征变化积累量，表示时间点T-t的时间衰减因子，、分别表示地质单元节点i在时间点t、t-1的地表形变特征向量；T表示采集的总时间点数量，t表示时间点索引； 将优化后的地表形变特征向量设为，其公式为： ，其中表示时序可信度调节系数，a为对应的参数，表示地质单元节点i当前时间点的地表形变特征向量； 所述将所述优化后的地表形变特征向量发送至预设的图神经网络模型，得到对应地质单元的滑坡易发性概率值的步骤，具体包括： 基于图神经网络模型中的图卷积层对优化后的地表形变特征进行更新，得到第一次更新后的地质单元节点特征； 将第一次更新后的地质单元节点特征发送至图注意力层，得到第二次更新后的地质单元节点特征； 基于同一个地质单元，将预设滑动时间窗口内所有时间点的第二次更新后的地质单元节点特征进行加权求和，得到时序融合后的地质单元节点特征； 将地质单元的滑坡易发性概率值设为P，其公式为: ,其中表示地质单元i发生滑坡的概率值，表示最终预测层的可训练权重向量，最终预测层的可训练偏置标量，表示向量点积； 所述图神经网络模型包括图卷积层、图注意力层、时序特征融合层和最终预测层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南省地质灾害调查监测所(湖南省地质灾害应急救援技术中心);中南大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市天心区五凌路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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