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龙图腾网恭喜山东省国土空间生态修复中心(山东省地质灾害防治技术指导中心、山东省土地储备中心);深圳市壹平台信息技术有限公司申请的专利一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法及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：CN119228138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411708471.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法及系统是由张志鹏;颜井方;蒋文惠;王艳艳;张恒星;李杨设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及分析预警模型技术领域，尤其涉及一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法及系统。所述方法包括以下步骤：对土地待分析区域进行全天候环境数据采集并进行地形结构分析，得到区域土地地形结构数据；基于区域土地地形结构数据进行坡面土壤属性分析，而后进行三维土地结构属性模型构建，得到三维土地结构属性模型；基于三维土地结构属性模型进行动态土壤肥力堆积路径推演，并进行肥力性状分层解析，得到区域肥力性状分层数据；利用土地性状分析预警模型获取土地特征，根据土地特征进而调控土地供需。本发明通过对分析预警模型技术的优化处理使得分析预警模型技术更加完善。

本发明授权一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取土地待分析区域；通过地面传感器对土地待分析区域进行全天候环境数据采集，得到土地分析区域全天候环境数据；对土地待分析区域进行地形结构分析，得到区域土地地形结构数据；基于区域土地地形结构数据进行坡面土壤属性分析，得到坡面土壤属性数据；根据坡面土壤属性数据进行三维土地结构属性模型构建，得到三维土地结构属性模型；步骤S2：对土地待分析区域进行土地区域初始性状分析，得到土地区域初始性状数据；基于土地分析区域全天候环境数据和三维土地结构属性模型进行动态土壤肥力堆积路径推演，得到土壤肥力堆积路径推演数据；根据土壤肥力堆积路径推演数据对土地区域初始性状数据进行肥力性状分层解析，得到区域肥力性状分层数据；步骤S3：基于Q-learning算法对性状边界特征数据进行土地性状分析预警模型构建，得到土地性状分析预警模型，利用土地性状分析预警模型获取土地特征，根据土地特征进而调控土地供需；其中步骤S3包括：步骤S31：对区域肥力性状分层数据进行性状边界特征提取，得到性状边界特征数据；步骤S32：根据性状边界特征数据对土壤肥力堆积路径推演数据进行肥力损失区域关联，得到肥力损失区域关联数据；步骤S33：基于Q-learning算法对肥力损失区域关联数据和性状边界特征数据进行土地性状分析预警模型构建，得到土地性状分析预警模型，利用土地性状分析预警模型获取土地特征，根据土地特征进而调控土地供需；其中，步骤S33包括：步骤S331：对肥力损失区域关联数据进行特征重要性评估，得到损失特征重要性评估数据；步骤S332：根据损失特征重要性评估数据和性状边界特征数据进行边界性状损失耦合，得到边界性状损失耦合数据；步骤S333：对边界性状损失耦合数据进行测试集和训练集划分，分别得到边界性状损失测试集和边界性状损失训练集；步骤S334：对边界性状损失训练集进行采样平衡处理，得到边界性状损失采样平衡训练集；其中，步骤S334包括：对边界性状损失训练集进行特征聚类，得到边界性状损失聚类训练集；基于边界性状损失聚类训练集对边界性状损失训练集进行欠采样处理，得到欠采样边界性状损失训练集；对欠采样边界性状损失训练集进行分层抽样处理，得到边界性状分层抽样训练集；根据边界性状分层抽样训练集和欠采样边界性状损失训练集对边界性状损失训练集进行采样平衡处理，得到边界性状损失采样平衡训练集；步骤S335：基于Q-learning算法对边界性状损失采样平衡训练集进行初始土地性状分析预警模型构建，得到初始土地性状分析预警模型；步骤S336：根据边界性状损失测试集对初始土地性状分析预警模型进行测试验证，得到土地性状分析预警模型，利用土地性状分析预警模型获取土地特征，根据土地特征进而调控土地供需。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省国土空间生态修复中心(山东省地质灾害防治技术指导中心、山东省土地储备中心);深圳市壹平台信息技术有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区文化东路42号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。