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龙图腾网获悉甘肃省地质调查院申请的专利基于机器学习的农业生态土壤质量类别划定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：CN120067802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510141276.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于机器学习的农业生态土壤质量类别划定方法是由李春亮;张玮;王巧薇;闫少波;冯备战;王翔;马俊逸设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的农业生态土壤质量类别划定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及土壤科学领域，具体为基于机器学习的农业生态土壤质量类别划定方法，本发明通过本发明通过各土地子区域的土壤理化性质参数得到各土地子区域的土壤理化性质评价系数，通过各土地子区域的土壤污染指标得到各土地子区域的土壤污染指标评价系数，从而分析得到各土地子区域的土壤质量评价指数，通过获取当地的环境参数，分析得到土壤的环境影响评价系数，根据各土地子区域的土壤质量评价指数、土壤的环境影响评价系数分析得到各土地子区域的土壤的综合评价指数，并对各土地子区域进行等级划分，能够为农业生产提供精准的土壤质量信息，从而提高农业生产效率和可持续性。

本发明授权基于机器学习的农业生态土壤质量类别划定方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的农业生态土壤质量类别划定方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.土壤样本采集：将研究区域内的土地划分为各土地子区域，按照设定的各土壤深度从各土地子区域各土壤采样点获取设定量的土壤，通过混合得到各土地子区域土壤样本； S2.土壤理化性质分析：对各土地子区域的土壤理化性质参数进行检测，分析得到各土地子区域的土壤理化性质评价系数，土壤理化性质参数包括土壤样本pH值、电导率、有机质含量； S3.土壤污染分析：对各土地子区域的土壤污染指标进行检测，分析得到各土地子区域的土壤污染指标评价系数，土壤污染指标包括土壤样本重金属含量、农药残留量； S4.土壤质量评价：根据各土地子区域的土壤理化性质评价系数、土壤污染指标评价系数分析得到各土地子区域的土壤质量评价指数； S5.环境影响分析：获取当地的环境参数，分析得到土壤的环境影响评价系数，环境参数包括年平均温度、年降水量、平均日照时长； S6.土壤质量类别划定：根据各土地子区域的土壤质量评价指数、土壤的环境影响评价系数分析得到各土地子区域的土壤的综合评价指数，并对各土地子区域进行等级划分，表示第个土地子区域的编号，； 所述各土地子区域的土壤理化性质评价系数的具体分析方法为： 分别读取各土地子区域土壤样本PH值、电导率、有机质含量，记为，将其代入到公式得到各土地子区域的土壤理化性质评价系数，其中分别表示土壤样本PH值、电导率、有机质含量的权值因子； 所述环境参数的具体获取方法为： 第一步，根据上一历史年份的日平均气温、日降水量得到年平均气温、年降水量，分别记为； 第二步，通过日照计对时间段内各日照采样点各时间点的日照强度进行检测，计算得到土壤的平均日照时长； 所述土壤的环境影响评价系数的具体分析方法为： 读取年平均温度、年降水量、土壤的平均日照时长，将其代入到公式得到土壤的环境影响评价系数，其中分别表示预设的年平均温度、年降水量、平均日照时长的权值因子，分别表示预设的年平均温度、年降水量、平均日照时长的参考值。

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