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龙图腾网获悉西昌学院;四川省烟草公司凉山州公司申请的专利基于特征集成学习的土壤厚度类型预测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：CN121542684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610073506.8，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法是由吕腾飞;刘加勇;邓全;郑传刚;谌洁设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法，涉及机器学习与数字土壤制图交叉技术领域。包括S1、基于目标区域的实测厚度数据，标定参数化地貌‑土壤过程模型，生成模拟厚度数据，并将其与实测厚度数据进行数据融合，生成虚实融合训练集；S2、提取目标区域的基础环境变量，并基于土壤发生学函数构建量化关键成土过程的代理特征。本发明通过执行约束性因果分析进行特征筛选，将领域知识以硬约束形式嵌入因果发现算法，剔除了虚假关联特征，得到了因果性明确、可解释性强的集成特征集，提升模型预测结果的物理可靠性和外推稳健性。

本发明授权基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法在权利要求书中公布了：1.基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法，其特征在于，包括： S1、基于目标区域的实测厚度数据，标定参数化地貌-土壤过程模型，生成模拟厚度数据，并将其与实测厚度数据进行数据融合，生成虚实融合训练集； S2、提取目标区域的基础环境变量，并基于土壤发生学函数构建量化关键成土过程的代理特征；采用约束性因果分析方法，从基础环境变量与代理特征中筛选出与土壤厚度具有因果关联的特征子集，构成集成特征集； S3、以空间网格为节点，基于水文流向构建具有物理意义边权重的时空图骨架；将多时相的集成特征集作为节点属性，输入至物理机制引导的时空融合网络中，以所述虚实融合训练集为监督标签，对所述网络进行训练；所述网络通过迭代式的空间聚合与时间演化实现预测，并以梯度感知的自适应多任务损失函数进行优化； S4、将当前时刻的集成特征集作为节点属性，加载到所述时空图骨架中，形成当前时空图，输入至训练完成的时空融合网络，结合预设的土壤厚度分类标准，生成土壤厚度类型预测结果；将未来情景下的时序集成特征集作为节点属性序列，构建未来时空图序列，输入至时空融合网络进行多步滚动预测，生成土壤厚度类型动态演变趋势预测结果及土壤退化风险预警信息； 所述S3中物理机制引导的时空融合网络，具体包括： 空间聚合层，采用物理约束的图注意力机制，其注意力权重的计算融合基于节点特征学习的相关性以及基于水文连通性预先计算的物理权重； 时间演化层，采用门控循环单元网络，独立处理每个节点的状态序列，输出未来时间步的预测状态； 迭代时空融合模块，将所述时间演化层的输出再次输入至所述空间聚合层，进行至少一轮的时间预测-空间校正循环，生成最终预测结果； 所述S3中梯度感知的自适应多任务损失函数的构建与优化方式包括：所述损失函数由状态预测损失项与变化方向预测损失项加权构成；所述损失函数的权重系数在训练过程中依据各损失项对时空融合网络参数产生的梯度幅度信息，进行反比例地动态调整。

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