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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的土壤厚度反演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：CN120493746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510627824.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理信息神经网络的土壤厚度反演方法是由吴佳奇;苗则朗;熊耀鹏;余华洋;殷杰设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的土壤厚度反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的土壤厚度反演方法，属于土壤厚度测算技术领域，包括以下步骤：S1、数据收集与预处理：获取目标区域的地形地貌数据、地质数据、水文数据、GIST模型部分相关参数数据和土壤厚度样本；S2、构建物理信息神经网络模型GIST‑PINN；S3、土壤厚度模拟与制图：利用训练完成的GIST‑PINN模型，对目标区域的土壤厚度进行模拟，并生成相应的空间分布图。本发明采用上述的一种基于物理信息神经网络的土壤厚度反演方法，构建土壤厚度反演模型，对目标区域土壤厚度进行模拟，实现物理条件约束下的土壤厚度反演，对土壤厚度进行更精确地模拟。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的土壤厚度反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的土壤厚度反演方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、数据收集与预处理：获取目标区域的地形地貌数据、地质数据、水文数据、GIST模型部分相关参数数据和土壤厚度样本； S2、构建物理信息神经网络模型GIST-PINN； 物理信息神经网络模型构建方法具体包括以下步骤： S2.1、GIST-PINN神经网络模型构建：将14个环境因子作为网络输入层，构建一个深度学习神经网络模型，网络的输出层为两个参数分别是和； S2.2、物理经验模型GIST约束：将神经网络输出的参数与预先准备的、和三个参数输入到GIST模型方程中，计算物理模型下的土壤厚度，具体过程如下： ； 式中，是最大土壤厚度，基于剖面曲率的指数，是山坡上某个点的实际相对位置，是基于坡度阈值的土壤流失指数； S2.3、GIST-PINN模型利用物理法则指导模型训练，其核心在于将物理知识引入损失函数中，在模型训练过程中，损失函数设计为数据驱动损失和物理驱动损失的加权和，其最优权重组合在GIST-PINN网络训练优化过程中根据总损失值自动调整得到： ； 其中，和分别是数据驱动损失和物理驱动损失；权重和是权衡两个误差项重要性的超参数，通过选择适当的超参数，GIST-PINN模型在拟合数据的同时，将预测的物理量约束在物理定律允许的范围之内； S2.4、物理模型GIST约束下的土壤厚度：利用GIST-PINN网络训练过程中根据总损失值自动调整的最优权重参数组合，将神经网络直接预测的与GIST模型计算的进行加权平均，得到最终的土壤厚度，计算公式如下： ； S3、土壤厚度模拟与制图：利用训练完成的GIST-PINN模型，对目标区域的土壤厚度进行模拟，并生成相应的空间分布图。

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