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龍圖騰網(wǎng)獲悉人工智能與數(shù)字經(jīng)濟廣東省實驗室(深圳)申請的專利多目標REDD項目區(qū)域的聚合方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN117575494B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202311359359.3，技術領域涉及：G06Q10/10；該發(fā)明授權多目標REDD項目區(qū)域的聚合方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)是由唐玉芝;汪飆;朱超杰;吳海山;李世行;李兆鵬;譚琳琳;李清泉設計研發(fā)完成，并于2023-10-18向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本多目標REDD項目區(qū)域的聚合方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供的多目標REDD項目區(qū)域的聚合方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，具體涉及森林碳匯技術領域，本方案基于采集到的若干個目標REDD項目區(qū)域內(nèi)的坐標點及每個坐標點上目標圖層的地理特征數(shù)據(jù)，及預設的空間坐標聚合權重和預設的地理特征聚合權重，構建每個坐標點的多維加權特征集合；利用聚類算法將所有多維加權特征集合進行聚類，獲得若干個多維加權特征集合對應的柵格點集；利用凸包算法，將每個柵格點集中的坐標點求凸包，獲得柵格點集的凸包集合；基于所有凸包集合對應的目標REDD項目區(qū)域，獲得所有目標REDD項目區(qū)域的聚合區(qū)域。該方案能夠有效提高對REDD項目區(qū)域的邊界識別精度，從而有利于實現(xiàn)對分散區(qū)域的綜合管理和評估。

本發(fā)明授權多目標REDD項目區(qū)域的聚合方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)在權利要求書中公布了：1.一種多目標REDD項目區(qū)域的聚合方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集若干個目標REDD項目區(qū)域內(nèi)的坐標點及每個坐標點上目標圖層的地理特征數(shù)據(jù)； 基于每個所述坐標點及對應坐標點上目標圖層的地理特征數(shù)據(jù)，及預設的空間坐標聚合權重和預設的地理特征聚合權重，構建每個所述坐標點的多維加權特征集合； 利用聚類算法將所有所述多維加權特征集合進行聚類，獲得若干個所述多維加權特征集合對應的柵格點集； 利用凸包算法，將每個所述柵格點集中的坐標點求凸包，獲得所述柵格點集的凸包集合； 基于所有所述凸包集合對應的目標REDD項目區(qū)域，獲得所有所述目標REDD項目區(qū)域的聚合區(qū)域； 所述基于每個所述坐標點及對應坐標點上目標圖層的地理特征數(shù)據(jù)，及預設的空間坐標聚合權重和預設的地理特征聚合權重，構建每個所述坐標點的多維加權特征集合，包括： 基于每個所述坐標點上目標圖層的地理特征數(shù)據(jù)，構建每個所述坐標點對應的一組地理特征集合； 基于預設的空間坐標聚合權重和預設的地理特征聚合權重，利用所述坐標點及對應的所述地理特征集合，構建多維加權特征集合； 所述利用聚類算法將所有所述多維加權特征集合進行聚類，獲得若干個所述多維加權特征集合對應的柵格點集，包括： 利用聚類算法，將所述多維加權特征集合進行聚類，并為所述多維加權特征集合設置對應的聚類標簽； 遍歷所述多維加權特征集合及對應的聚類標簽，獲得若干個所述多維加權特征集合對應的柵格點集； 利用聚類算法，將所述多維加權特征集合進行聚類，包括： 若預設的空間坐標聚合權重比預設的地理特征聚合權重大，則選擇與所述坐標點相匹配的聚類算法，將所述多維加權特征集合進行聚類； 若預設的空間坐標聚合權重比預設的地理特征聚合權重小，則選擇與所述地理特征數(shù)據(jù)相匹配的聚類算法，將所述多維加權特征集合進行聚類。

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