四川星驰空间信息技术有限责任公司李登江获国家专利权
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龙图腾网获悉四川星驰空间信息技术有限责任公司申请的专利基于土地测量数据的预测模型训练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：CN120256959B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510350638.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于土地测量数据的预测模型训练方法及系统是由李登江设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于土地测量数据的预测模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于土地测量数据的预测模型训练方法及系统，首先获取包含历史土地属性分布数据和实时土地状态记录数据的土地测量数据集，然后对历史土地属性分布数据进行空间网格划分，对实时土地状态记录数据进行时间戳对齐处理，接着进行跨模态特征融合生成土地空间特征图谱，提取土地空间特征图谱中的异常波动节点确定目标训练样本集，最后基于该目标训练样本集对初始预测模型进行多阶段迭代训练得到土地状态预测模型，从而能够有效提高土地状态预测的准确性，为土地治理提供科学依据。
本发明授权基于土地测量数据的预测模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于土地测量数据的预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域的土地测量数据集，所述土地测量数据集包括历史土地属性分布数据和实时土地状态记录数据，所述历史土地属性分布数据包含多个地理区块的土壤成分信息及地形特征参数，所述实时土地状态记录数据包含当前环境监测设备采集的地表温度分布及湿度变化轨迹； 对所述历史土地属性分布数据进行空间网格划分，生成具有层级关联关系的属性编码单元，并对所述实时土地状态记录数据进行时间戳对齐处理，得到与所述属性编码单元对应的动态状态序列； 将所述属性编码单元与所述动态状态序列进行跨模态特征融合，生成土地空间特征图谱，其中所述土地空间特征图谱中的每个节点表征对应地理区块在预设时间范围内的属性演化趋势； 提取所述土地空间特征图谱中的异常波动节点，并根据所述异常波动节点对应的土壤成分信息及地表温度分布，确定目标训练样本集； 基于所述目标训练样本集对初始预测模型进行多阶段迭代训练，得到土地状态预测模型，其中，所述土地状态预测模型用于根据输入的地理区块标识输出未来时间段内的土壤退化风险评估结果及植被覆盖变化概率。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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