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龍圖騰網獲悉晨達(廣州)網絡科技有限公司申請的專利一種土地退化狀況評估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：CN120107802B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510579430.1，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種土地退化狀況評估方法及系統是由康秀華;王健;劉洋伯;牛菲菲;李桂芬;岳強;李瑩;佟麗君設計研發完成，并于2025-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種土地退化狀況評估方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種土地退化狀況評估方法及系統，涉及圖像處理技術領域，包括多源遙感采集土地圖像，通過多層次提取遙感空間特征分類土地生物；基于土地生物分布圖譜構建時空耦合的動態粒子演變模型，對土地生物進行動態粒子演變預測；建立非生物價值量化模型，根據歷史數據和機器學習算法進行權重分配，動態計算多維價值指標體系；根據土地非生物類價值歷史值和土地生物的動態粒子演變預測進行土地退化狀況評估。本發明通過可變形卷積與遷移學習的結合進行自適應特征提取，提升復雜地形下的分類精度，通過構建粒子演變模型量化生物群落的時空響應和同時構建多維非生物價值指標體系對土地退化進行評估，實現區塊鏈增強可信度。

本發明授權一種土地退化狀況評估方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種土地退化狀況評估方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：多源遙感采集土地圖像，通過多層次提取遙感空間特征分類土地生物； 步驟S2：基于土地生物分布圖譜構建時空耦合的動態粒子演變模型，對土地生物進行動態粒子演變預測； 步驟S3：建立非生物價值量化模型，計算土地非生物類價值歷史值，根據歷史數據和機器學習算法進行權重分配，動態計算多維價值指標體系； 步驟S4：根據土地非生物類價值歷史值和土地生物的動態粒子演變預測進行土地退化狀況評估； 基于所述土地生物分布圖譜構建時空耦合的動態粒子演變模型，利用大數據采集當前土地生物群落的數量或面積流失速度、氣象數據和土壤濕度時序數據，所述氣象數據包括溫度、降水和風速，分別將各個生物群落映射為具有自適應質量參數的粒子單元，將所述氣象數據通過隨機森林獲取異常值，將所述異常值與時間進行比對，得到異常指數； 基于土地生物分布圖譜構建時空特征矩陣，所述時空特征矩陣列表示時間序列，行表示生物類型，通過矩陣基礎運算解得所述時空特征矩陣的單位特征矩陣，將所述單位特征矩陣對應的節點數據進行標準化，得到所述時空特征矩陣的解空間概率矩陣，將所述解空間概率矩陣與第二遙感空間特征進行列方向上的滑動窗口加權合并，得到時空特征概率分布矩陣，將所述時空特征概率分布矩陣通過滑動窗口法對齊多源數據的時間分辨率，生成標準化時空數據集； 將土地生物分布圖譜中的每個生物群落映射為攜帶基因熵值、能量代謝率和環境響應函數的動態粒子單元，其中基因熵值通過計算物種遺傳多樣性指數獲得，環境響應函數由當前土地生物群落的數量或面積流失速度、氣象數據和土壤濕度時序數據的多維特征集成得到； 將所述基因熵值、能量代謝率和環境響應函數作為粒子參數，計算各個生物群落對應的動態粒子單元的各個粒子參數的方差，基于方差計算各個粒子參數的F統計量； 將各個動態粒子單元對應的各個粒子參數的F統計量和標準化時空數據集進行時空對應加權融合，輸入LSTM-Transformer混合神經網絡，其中LSTM層用于處理氣象數據與土壤濕度時序數據，提取長程依賴特征，Transformer多頭注意力機制用于通過多頭注意力機制融合空間分布特征，捕捉跨區域生物遷徙的空間關聯性，并采用殘差連接橋接宏觀或微觀模型輸出數據，生成未來時間窗口內的動態粒子單元對應的粒子群演變軌跡； 輸出未來時間窗口內粒子群演變軌跡的概率云圖，采用Brier評分與KL散度雙重驗證預測可靠性，當預測值低于85%時，觸發基于遷移學習的模型在線更新。

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