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龙图腾网获悉中国林业科学研究院林业研究所;中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所(国家林业和草原局世界自然遗产保护研究中心)申请的专利一种速生丰产林树种造林区确立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：CN120598326B 。

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：202511103250.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种速生丰产林树种造林区确立方法及系统是由张雷;孙鹏森设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种速生丰产林树种造林区确立方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种速生丰产林树种造林区确立方法及系统，涉及植树造林领域。本发明融合生态环境与社会经济双维度信息，采用改进的最大熵强化学习模型构建生态环境适宜区预测模型，并基于规则建模判定社会经济适宜性，通过空间叠加获得最终适宜造林区。本发明实现了造林选址的智能化与精准化，提升了适宜性判定的科学性与实际可操作性，适用于大尺度、多约束条件下的造林规划与优化。

本发明授权一种速生丰产林树种造林区确立方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种速生丰产林树种造林区确立方法，其特征在于，包括： 获取目标速生丰产林树种的造林分布数据； 基于所述造林分布数据，分别提取第一维度的生态环境数据和第二维度的开发基础数据； 将所述造林分布数据作为响应变量，将所述生态环境数据作为解释变量，利用改进的最大熵强化学习模型建立生态环境适宜区预测模型，并根据所述生态环境适宜区预测模型获得目标区域的生态环境适宜区； 对所述开发基础数据进行指标区间统计分析，构建基于规则的建设可行区预测模型，并根据所述建设可行区预测模型获得目标区域的建设可行区； 对所述生态环境适宜区进行范围修正，以使修正后的生态环境适宜区与所述建设可行区的空间交集一致，得到目标速生丰产林树种的最终适宜造林区； 基于所述造林分布数据，分别提取第一维度的生态环境数据和第二维度的开发基础数据，包括： 在所述造林分布数据的覆盖范围内，通过检索网络共享数据下载生态环境空间栅格数据；所述生态环境空间栅格数据包括：气候数据、土壤数据和地形地貌数据； 通过地理信息系统平台的提取值到点工具，将所述生态环境空间栅格数据中的对应指标数值提取至所述造林分布数据的造林分布点，按字段格式生成包含每个所述造林分布点的生态环境数据表； 对提取的所述生态环境数据表进行字段合并与标准格式整理，形成用于建模分析的第一维度的生态环境数据； 获取OpenStreetMap与国家基础地理信息数据库的道路、居民点、水源地、城市、乡镇和港口的空间矢量位置数据，以及人口密度空间栅格数据、国内生产总值空间栅格数据和夜间灯光指数空间栅格数据； 利用所述地理信息系统平台的距离计算和网络分析工具，根据所述空间矢量位置数据计算每个所述造林分布点至最近道路、居民点、水源地和城市的空间距离和通达时间，并根据市场可达性公式生成市场可达性指数； 使用所述地理信息系统平台的提取值到点工具，从所述人口密度空间栅格数据、所述国内生产总值空间栅格数据和所述夜间灯光指数空间栅格数据中提取对应指标值至各所述造林分布点，并将对应指标值与所述空间距离和通达时间、所述市场可达性指数合并，生成开发基础数据表； 对所述开发基础数据表进行字段整理与格式统一，形成第二维度的开发基础数据； 将所述造林分布数据作为响应变量，将所述生态环境数据作为解释变量，利用改进的最大熵强化学习模型建立生态环境适宜区预测模型，并根据所述生态环境适宜区预测模型获得目标区域的生态环境适宜区，包括： 以每一个所述造林分布点的所述生态环境数据构建状态向量，并以造林分布记录存在与否作为标签； 将随机划分为训练集与验证集； 在改进的最大熵强化学习框架内，将状态向量输入图卷积-变换器耦合的层级时空状态嵌入网络，得到多尺度嵌入； 设定动作空间，其中表示判定栅格为生态适宜区，表示判定为非适宜区； 构建奖励函数，所述奖励函数包括生态预测奖励和资源配置代价项；生态预测奖励为当动作时，给出正向奖励，否则奖励为0；所述资源配置代价项为：从第二维度的开发基础数据中，依据规则模型判定是否满足区域建设可行性标准，若满足，则成本项，否则成本项；所述奖励函数的公式为：；其中，为开发约束权重系数； 构建最大熵强化学习模型，所述最大熵强化学习模型包括：策略网络和价值网络；所述策略网络输出在状态下采取动作的概率分布；价值网络用于估计状态-动作对的预期回报； 采用SoftActor－Critic策略优化方法，以最大化目标函数进行模型训练；所述目标函数为：；其中，为第个时间步的状态；为策略在该状态下选取的动作；为熵权重系数，用于调节策略的探索性与稳定性； 每次更新后，将状态-动作-奖励三元组存入经验回放缓冲区，并根据验证集表现，自适应调整熵权重系数； 当所述策略网络收敛后，固定模型参数，得到所述生态环境适宜区预测模型； 基于所述生态环境适宜区预测模型，对目标区域所有待判定位置进行预测，计算概率分布； 将概率分布超过设定阈值的所有位置聚合，输出为目标区域的所述生态环境适宜区。

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中国林业科学研究院林业研究所;中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所(国家林业和草原局世界自然遗产保护研究中心)，其通讯地址为：100091 北京市海淀区香山路东小府1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”。

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