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龙图腾网恭喜电子科技大学;电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利一种基于全遥感数据驱动的耕地自然质量评价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：CN116029573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202111232642.0，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于全遥感数据驱动的耕地自然质量评价方法是由李世华;邓煜川;胡月明;行敏锋设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全遥感数据驱动的耕地自然质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及土地利用和质量评估技术领域，具体涉及一种基于全遥感数据驱动的耕地自然质量评价方法。本发明结合遥感监测技术用于耕地质量评价，能频繁而持久地提供地表面信息，而且可以在长时间尺度上对耕地质量的动态变化进行监测的优势，考虑到非监督的机器学习客观性强，且不需要人为干预，自动寻找评价单元内耕地质量的内在规律及与各评价指标间复杂的非线性关系，实现基于竞争神经网络，以遥感指标驱动的耕地质量评价方法。本发明克服了传统耕地质量评价依赖专家经验、评价指标获取依赖地面调查的局限性，很大程度上减少了传统耕地质量评价中人力物力的巨大消耗，其长时间多尺度地监测优势，实现了耕地资源及时、高效的监管。

本发明授权一种基于全遥感数据驱动的耕地自然质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全遥感数据驱动的耕地自然质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建耕地质量遥感指标体系： 基于对耕地质量内涵的思考和分析，依循评价指标选取的统一性原则、主导性原则、敏感性原则、实用性原则、独立性原则、稳定性原则，并考虑遥感评价指标的可获得性，将遥感评价指标分为两类：一是直接利用多源遥感获取耕地质量监测与评价指标；二是通过遥感监测作物长势间接反映耕地质量状况；具体的，从自然质量、利用质量两个方面，包括坡度、归一化植被指数的距平百分率、灌溉条件和破碎度4个评价指标； 步骤2、确定耕地质量评价单元： 采用网格法划分评价单元，网格面积应小于研究区耕地质量等别图件中所划分单元的平均面积，以实现不同评价单元的统一； 步骤3、获取评价指标数据：利用遥感技术获取评价指标数据； 步骤4、评价指标标准化处理： 通过标准化处理消除步骤3获取的各类遥感数据间量纲的影响以得到训练数据，使得评价过程在同一个标准下进行； 步骤5、数据离群点检测： 将步骤4所得训练数据中离群的样点进行检测，并将离群点标记为一类； 步骤6、构建竞争神经网络模型： 1初始化网络； 对步骤4得到的训练数据做归一化处理，设训练数据xiji＝1,2,…,m；j＝1，2，…,n，归一化公式如下： 式中m为评价单元个数，n为评价指标个数，xjmin为m个评价单元中第j评价指标的最小值，xjmax为m个评价单元中第j个评价指标的最大值，Xij对应一个表征耕地质量的n维向量； 生成[0，1]区间的随机数作为网络的初始权值向量w； 2获得优胜神经元； 对输入网络的一个输入模式X＝{x1，x2，…,xn}，竞争层所有的神经元对应的权值向量w均与X进行相似性检验，将与X最为相似的w判定为获胜神经元；采用linkdist函数计算链接距离作为相似性的衡量，n维向量Xr与Xs间的链接距离Lrs计算公式如下： 如果i＝j，则Lrs＝0； 如果Xr与Xs间的欧式距离e＝1，则Lrs＝1； 如果存在k1，k2属于n，使得则Lrs＝3； 如果存在k1,…,kN属于n，使得则Lrs＝N； 如果上述情况均不满足，则Lrs＝n； 3权值调整； 竞争神经网络按Kohonen学习规则对获胜神经元的权值进行调整，对于获胜的神经元v，其对应的权重wvj的改变量Δwvj定义如下： η为学习速率，默认为0.01； 通过学习，使得获胜神经元在下一次相似输入向量出现时，其获胜的可能性会更大，而上一轮竞争失败的神经元则获胜的可能性变小； 4网络输出； 重复步骤2到3，直到各类别下的单元数目不再改变，输出结果； 步骤7、计算自然质量分； 按照《农用地质量分等规程》GBT28407-2012，利用几何平均法，计算评价单元的自然质量分CLi，公式如下： 其中：CLi为分等单元的农用地自然质量分；i为评价单元编号；j为评价指标编号；m为评价指标个数；fi为第i个评价单元内第j个评价指标的分值，取值为0～100]； 步骤8、类别评价； 统计步骤5和步骤6得到的每个类别下评价单元自然质量分的平均值，根据平均值大小，进行等别评价，并进行每个评价等别统计分析。

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