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龙图腾网获悉长春理工大学;吉林省康达农业机械有限公司申请的专利基于动态加权多目标回归的CatBoost模型的土壤养分预测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：CN120162557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510646636.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于动态加权多目标回归的CatBoost模型的土壤养分预测方法是由杨宏伟;侯南周;杨铁成;杨华民;张婧;张男;张兵;韩旭;胡凤霞设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态加权多目标回归的CatBoost模型的土壤养分预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开农业预测技术领域的基于动态加权多目标回归的CatBoost模型的土壤养分预测方法，包括获取多源数据，包括利用LUCAS2015数据集获取土壤数据、光谱数据及土地分类数据，并从GoogleEarthEngine平台收集多源遥感数据、对获取的数据进行处理和特征提取，包括光谱数据处理、分类数据处理、多源遥感数据处理及特征选择、采用动态加权多目标回归的CatBoost模型进行训练，对目标变量SOC和N进行标准化处理，引入动态加权损失函数，采用共享损失函数策略，并进行交叉验证等，本发明可以快速、精准地预测土壤有机碳（SOC）和氮（N）含量。

本发明授权基于动态加权多目标回归的CatBoost模型的土壤养分预测方法在权利要求书中公布了：1.基于动态加权多目标回归的CatBoost模型的土壤养分预测方法，其特征在于，步骤如下： S1、获取多源数据，包括利用LUCAS2015数据集获取土壤数据、光谱数据及土地分类数据，并从GoogleEarthEngine平台收集多源遥感数据； S2、对获取的数据进行处理和特征提取，包括光谱数据处理、土地分类数据处理、多源遥感数据处理及特征选择； S3、采用动态加权多目标回归的CatBoost模型进行训练，对目标变量SOC和N进行标准化处理，引入动态加权损失函数，采用共享损失函数策略，并进行交叉验证； S4、在模型应用阶段，采集目标区域高光谱数据，结合多源遥感数据和土地分类信息进行数据融合和特征提取，将关键特征输入训练好的模型进行土壤养分预测；对动态加权多目标回归的CatBoost模型进行训练的步骤中，权重基于高斯型隶属函数计算，计算公式为： ； 其中是误差，是标准差，用于调整隶属度函数的宽度，设为0.3； 然后根据每次循环中每一折验证集的预测误差，动态地计算每个目标的隶属度并相加，SOC和N的动态权重表示如下： ； ； 其中，为交叉验证的折数； 最后，共享加权损失函数如下： ； 其中，表示样本数，和分别是SOC第个目标的真实值和预测值。

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长春理工大学;吉林省康达农业机械有限公司，其通讯地址为：130000 吉林省长春市卫星路7089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”。