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龍圖騰網獲悉四川星馳空間信息技術有限責任公司申請的專利基于土地測量數據的預測模型訓練方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120256959B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510350638.6，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權基于土地測量數據的預測模型訓練方法及系統是由李登江設計研發完成，并于2025-03-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于土地測量數據的預測模型訓練方法及系統在說明書摘要公布了：本申請實施例提供一種基于土地測量數據的預測模型訓練方法及系統，首先獲取包含歷史土地屬性分布數據和實時土地狀態記錄數據的土地測量數據集，然后對歷史土地屬性分布數據進行空間網格劃分，對實時土地狀態記錄數據進行時間戳對齊處理，接著進行跨模態特征融合生成土地空間特征圖譜，提取土地空間特征圖譜中的異常波動節點確定目標訓練樣本集，最后基于該目標訓練樣本集對初始預測模型進行多階段迭代訓練得到土地狀態預測模型，從而能夠有效提高土地狀態預測的準確性，為土地治理提供科學依據。

本發明授權基于土地測量數據的預測模型訓練方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于土地測量數據的預測模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標區域的土地測量數據集，所述土地測量數據集包括歷史土地屬性分布數據和實時土地狀態記錄數據，所述歷史土地屬性分布數據包含多個地理區塊的土壤成分信息及地形特征參數，所述實時土地狀態記錄數據包含當前環境監測設備采集的地表溫度分布及濕度變化軌跡； 對所述歷史土地屬性分布數據進行空間網格劃分，生成具有層級關聯關系的屬性編碼單元，并對所述實時土地狀態記錄數據進行時間戳對齊處理，得到與所述屬性編碼單元對應的動態狀態序列； 將所述屬性編碼單元與所述動態狀態序列進行跨模態特征融合，生成土地空間特征圖譜，其中所述土地空間特征圖譜中的每個節點表征對應地理區塊在預設時間范圍內的屬性演化趨勢； 提取所述土地空間特征圖譜中的異常波動節點，并根據所述異常波動節點對應的土壤成分信息及地表溫度分布，確定目標訓練樣本集； 基于所述目標訓練樣本集對初始預測模型進行多階段迭代訓練，得到土地狀態預測模型，其中，所述土地狀態預測模型用于根據輸入的地理區塊標識輸出未來時間段內的土壤退化風險評估結果及植被覆蓋變化概率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川星馳空間信息技術有限責任公司，其通訊地址為：610000 四川省成都市金牛區韋家碾三路207號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。