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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心申請(qǐng)的專利一種梯田格局演變量化及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120032256B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510517567.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種梯田格局演變量化及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡方法是由衛(wèi)偉;石宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種梯田格局演變量化及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種梯田格局演變量化及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡方法，涉及農(nóng)業(yè)生態(tài)技術(shù)與地理信息技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域，構(gòu)建多源遙感信息協(xié)同框架，獲得多源遙感數(shù)據(jù)，所述多源遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)輸入數(shù)據(jù)集；基于標(biāo)準(zhǔn)輸入數(shù)據(jù)集，利用多模態(tài)邊界精細(xì)化分割算法提取典型區(qū)域梯田分布及其年際擴(kuò)張收縮動(dòng)態(tài)表征等時(shí)空演化定量數(shù)據(jù)，通過(guò)多模態(tài)深度學(xué)習(xí)與空間統(tǒng)計(jì)模型聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)梯田演變過(guò)程的全面量化分析；基于提取的梯田分布數(shù)據(jù)，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)輸入數(shù)據(jù)集與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，提出評(píng)估框架，并進(jìn)行梯田生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡協(xié)同分析。本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)中時(shí)空分辨率不足、所提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估靜態(tài)化及決策支持薄弱的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種梯田格局演變量化及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種梯田格局演變量化及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡方法，其特征在于，包括： 構(gòu)建多源遙感信息協(xié)同框架，識(shí)別頻繁變化的區(qū)域，對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理，通過(guò)時(shí)空基準(zhǔn)統(tǒng)一化、關(guān)鍵特征增強(qiáng)、冗余信息壓縮及質(zhì)量動(dòng)態(tài)反饋優(yōu)化，得到標(biāo)準(zhǔn)輸入數(shù)據(jù)集；構(gòu)建多源遙感信息協(xié)同框架具體步驟如下： 利用動(dòng)態(tài)權(quán)重分配算法，通過(guò)數(shù)學(xué)建模實(shí)現(xiàn)空間分辨率、覆蓋效率與時(shí)間成本的全局最優(yōu)平衡，同時(shí)引入赫芬達(dá)爾指數(shù)衡量數(shù)據(jù)多樣性冗余，以確保權(quán)重分配既覆蓋全面又避免信息過(guò)載，并必要時(shí)對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行自適應(yīng)格網(wǎng)劃分以做好影像數(shù)據(jù)銜接； 構(gòu)建“宏觀表征-過(guò)程捕捉-微觀校準(zhǔn)”框架，進(jìn)行多源數(shù)據(jù)互補(bǔ)性融合； 利用中尺度自適應(yīng)的數(shù)據(jù)采集指令反饋機(jī)制，提升數(shù)據(jù)采集效率并識(shí)別頻繁變化的區(qū)域； 基于標(biāo)準(zhǔn)輸入數(shù)據(jù)集，利用多模態(tài)邊界精細(xì)化分割算法提取典型區(qū)域梯田分布及其年際擴(kuò)張收縮動(dòng)態(tài)表征時(shí)空演化定量數(shù)據(jù)，通過(guò)多模態(tài)深度學(xué)習(xí)與空間統(tǒng)計(jì)模型聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)梯田演變過(guò)程的全面量化分析；設(shè)計(jì)地形引導(dǎo)注意力機(jī)制TGA，驅(qū)動(dòng)的MMF-SegNet網(wǎng)絡(luò)，融合光學(xué)紋理、地形曲率與時(shí)序NDRE特征，構(gòu)建動(dòng)態(tài)權(quán)重多模態(tài)分割模型； 基于提取的梯田分布數(shù)據(jù)，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)輸入數(shù)據(jù)集與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，提出評(píng)估框架，定量刻畫(huà)梯田在土壤保持服務(wù)量化、水源涵養(yǎng)服務(wù)評(píng)估、固碳服務(wù)評(píng)估、糧食供給服務(wù)評(píng)估及生物質(zhì)能源供給服務(wù)評(píng)估，并進(jìn)行典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡協(xié)同分析；提出時(shí)空顯式權(quán)衡指數(shù)STTI及雙機(jī)器學(xué)習(xí)因果推斷-MOPSO優(yōu)化級(jí)聯(lián)模型，解析服務(wù)間非線性關(guān)系并生成空間化調(diào)控規(guī)則。

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