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龙图腾网获悉浙江权重数据科技有限公司申请的专利基于生态格局的生态管理评估方法及生态一体化监测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：CN120509795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511006441.7，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于生态格局的生态管理评估方法及生态一体化监测系统是由马戈;乔丹;吴子涵设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生态格局的生态管理评估方法及生态一体化监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生态保护数据处理领域，具体涉及一种基于生态格局的生态管理评估方法及生态一体化监测系统。本发明提出的方法根据生态格局数据集确定基于六大维度的生态格局评价矩阵，并基于生态管理目标得到动态权重分配模型，将动态权重分配模型中得到的权重矩阵和生态格局评价矩阵相乘即得到基于不同的生态管理目标的评估得分情况，从而可以评判生态管理目标的完成情况。本发明的方法聚焦于生态格局层面，全面整合多维度生态信息，系统性地反映生态系统的整体特征与运行状态；运用统一的权重调整模型，灵活适应生态保护、生态规划、生态修复等不同管理目标，无需为每个目标单独构建复杂的评估体系。

本发明授权基于生态格局的生态管理评估方法及生态一体化监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生态格局的生态管理评估方法，其特征在于，包括： S1.基于生态管理目标和管理操作数据集进行训练，得到动态权重分配模型； S2.根据所述动态权重分配模型确定第一权重矩阵； S3.根据目标区域的生态格局数据集确定生态格局评价矩阵； 其中，表示生态联通性比率，表示生态系统构成比例，表示生态系统类型面积变化率，表示生态系统空间格局特征，表示生态系统综合动态度，表示生态系统分类动态度； S4.根据所述第一权重矩阵W1和所述生态格局评价矩阵D1确定生态格局评估得分SC=W1×D1； S5.根据所述生态格局评估得分SC确定所述生态管理目标的完成情况等级； 所述生态管理目标为生态规划T1、生态保护T2、生态修复T3中的任意一者； 所述动态权重分配模型包括强化学习模型，所述强化学习模型包括状态空间和动作空间； 所述状态空间记录生态系统参数，包括生态联通性比率、生态系统构成比例、生态系统类型面积变化率、生态系统空间格局特征、生态系统综合动态度、生态系统分类动态度，以及生态规划T1、生态保护T2、生态修复T3；用于使智能体感知当前生态系统的环境状况，并为所述智能体决策提供依据； 所述动作空间包括所述第一权重矩阵W1，以及所述第一权重矩阵W1中各个数据的取值范围及调整步长，用于限定所述智能体的动作方式，使所述智能体获知有哪些可行动作可以选择； 所述S1.基于管理操作数据集进行训练，得到动态权重分配模型包括： 对不同的生态管理目标设置不同奖励函数，具体包括：所述生态管理目标为所述生态规划T1，奖励函数；所述生态管理目标为所述生态保护T2，奖励函数；所述生态管理目标为所述生态修复T3，奖励函数；其中，、、、、、分别是所述生态联通性比率的变化值、所述生态系统构成比例的变化值、所述生态系统类型面积变化率的变化值、所述生态系统空间格局特征的变化值、所述生态系统综合动态度的变化值、所述生态系统分类动态度的变化值的权重系数； 进一步设计综合奖励函数；其中，、、是根据所述生态管理目标动态调整的权重系数，且；当所述生态管理目标为生态规划T1时，增加的值，减少和的值；当所述生态管理目标为生态保护T2时，增加的值，减少和的值；当所述生态管理目标为生态修复T3时，增加的值，减少和的值； 对所述管理操作数据集进行预处理操作，获得训练样本； 所述强化学习模型的所述智能体根据当前状态从所述动作空间中选择一个所述第一权重矩阵W1作为动作执行； 根据所述奖励函数评估所选择的所述第一权重矩阵W1对所述生态管理目标的影响，并将奖励信号和新的状态信息反馈给所述智能体； 所述智能体根据奖励信号和新的状态信息，利用强化学习算法对其权重分配策划进行更新和学习，以确定最终的强化学习模型； 所述状态空间还包括连接度指数COH、第一聚集度指数AI、斑块总数NP、平均斑块面积、边界密度ED、第二聚集度指数C，所述动作空间还包括第二权重矩阵和第三权重矩阵，所述基于生态格局的生态管理评估方法还包括： 根据所述动态权重分配模型确定第二权重矩阵和第三权重矩阵。

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