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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉);国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司申请的专利冻土活动层厚度反演方法、装置、设备及存储介质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：CN116738161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310499168.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权冻土活动层厚度反演方法、装置、设备及存储介质是由张正加;倪宸睿;范鹏;杨敏洁;王猛猛;刘修国设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本冻土活动层厚度反演方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种冻土活动层厚度反演方法、装置、设备及存储介质。考虑气候条件持续恶化、人类活动加剧、土壤理化性质日益复杂等因素对冻土区的冻融变化的影响，利用夜光遥感数据表征人类活动强度，利用主成分变换压缩土壤数据集以在相同维度上囊括更丰富的信息，基于土壤活动层厚度点位数据以及多源遥感数据，拟合环境预测因子与冻土活动层厚度之间关系；选用8种机器学习方法构建环境预测因子与冻土活动层厚度之间的最佳拟合模型。利用CMIP6温度数据，基于预测得到的最佳结果计算本世纪初至2100年冻土活动层厚度时序变化情况。相较于传统反演方法，能获取更高精度冻土活动层厚度模拟结果，从而更全面有效地分析多年冻土冻融变化规律。

本发明授权冻土活动层厚度反演方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种冻土活动层厚度反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取基线期间研究区域内土壤活动层厚度点位数据； 获取基线期间研究区域内的特征集，所述特征集包括：融化指数、冻结指数、年平均降雨量、年平均降雪量、归一化叶面积指数、数字高程模型、夜光遥感数据和土壤数据集，并对特征集进行预处理操作； 利用主成分分析法对预处理后的土壤数据集进行压缩，并将压缩后的土壤数据集加入特征集，然后使用随机森林权重分析法选取特征集中权重占比大于预设值的几个变量作为环境预测因子； 利用Stefan公式逆运算计算得到土壤因子，根据土壤活动层厚度点位数据构建基线期间样本集； 将基线期间样本集划分为训练集和测试集，运用多种机器学习模型进行训练，并选出训练效果最佳的模型，基于最佳的模型得到土壤因子空间分布； 利用预测得到的土壤因子以及温度数据，计算得到直到预设年间的冻土活动层厚度； 所述利用Stefan公式逆运算计算得到土壤因子，根据土壤活动层厚度点位数据构建基线期间样本集的步骤，包括： 利用选取得到的环境预测因子，结合的基线期间特征集中不同因子的时序数据，构建环境预测因子对应的基线LEP时序影像集； 根据搜集到的土壤活动层厚度点位采样时间，在对应时间段的基线LEP时序影像集上重采样，得到该组土壤活动层厚度点位对应的样本数据；最后将所有时间段土壤活动层厚度点位对应的样本数据进行合成，从而得到基线期间样本集； 根据得到的基线期间样本集，运用冻土活动层厚度对应的点位数据以及融化指数，利用Stefan公式的逆运算，计算得到每一个点位的土壤因子，并将其加入基线期间样本集中； 所述利用Stefan公式的逆运算，计算得到每一个点位的土壤因子，具体公式如下： 其中，E表示土壤因子，ALT表示土壤活动层厚度，TI表示融化指数。

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