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龙图腾网获悉山东省国土空间规划院(山东省自然资源和不动产登记中心)申请的专利基于大数据分析的低效用地识别方法及系统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：CN119723368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411839847.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于大数据分析的低效用地识别方法及系统是由张勇;姜怀龙;岳睿;祝令聚;张登磊;姚宇;关梅;王一辰;胡超甫;陈雪;张涛;姜晓坤;梁乃方;辛文哲;徐昕;杨丽莹设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的低效用地识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据分析的土地识别技术领域，具体公开了基于大数据分析的低效用地识别方法及系统，通过卫星遥感影像技术识别土地覆盖类型，获取农田用地作为监测目标区域；然后，将目标区域划分为若干子区域，并通过遥感影像分析和地面调查获取每个子区域的农作物数据以及环境状态数据；接着，采用One‑ClassSVM算法对农作物生产异常程度进行评估，并结合环境干扰因子分析评估环境状态对农作物的影响；最后，通过综合分析每个子区域的生产异常和环境干扰程度，识别低效用地子区域，并反馈给土地管理者，供其决策是否需要重新规划或采取其他干预措施。

本发明授权基于大数据分析的低效用地识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的低效用地识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据卫星遥感影像技术对土地覆盖类型进行识别，包括森林用地、农田用地和城市建成区用地，获取其中农田用地，作为监测的目标区域； S2：将目标区域划分为若干子区域，获取每个子区域内的农作物数据，包括：农作物产量、产值和物种，对每个子区域内的农作物数据进行分析，评估每个子区域的农作物生产的异常程度； 所述对每个子区域内的农作物数据进行分析，评估每个子区域的农作物生产的异常程度，具体包括： 获取每个子区域内农作物产量、农作物产值和农作物物种； 通过对每个子区域内农作物产量、农作物产值和农作物物种构建特征向量，作为One-ClassSVM模型的输入，并对One-ClassSVM模型进行训练； 根据训练好的One-ClassSVM模型，输出决策函数的值与目标函数的最小值，通过将决策函数的值与目标函数的最小值进行比值计算，得到子区域异常系数； 判断子区域异常系数是否大于等于预设阈值，若否，记为正常子区域，若是，记为异常子区域； S3：获取每个子区域内的环境状态数据，包括：空气质量数据和水质数据，对环境状态数据进行分析，评估环境状态数据对农作物的干扰程度； S4：将每个子区域的农作物生产的异常程度与每个子区域的环境状态数据对农作物的干扰程度进行综合分析，判断当前子区域是否为低效用地； S5：根据判断结果，提取低效用地子区域，将低效用地子区域反馈给管理者，判断子区域的土地是否需要重新规划。

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山东省国土空间规划院(山东省自然资源和不动产登记中心)，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区二环东路5948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”。