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龙图腾网恭喜天坤营造(嘉兴)股份有限公司申请的专利基于大数据的国土空间资源规划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：CN119809281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510287548.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于大数据的国土空间资源规划系统是由周明吉;李岩;宋增科;李行;王蕾;褚天云;丁杨设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的国土空间资源规划系统在说明书摘要公布了：本发明涉及国土资源规划技术领域，具体为基于大数据的国土空间资源规划系统，系统包括：时空图建模模块汇总土地利用数据，提取每个地理单元的土地利用类型，将类型数据嵌入时空图节点，计算节点间的时空依赖关系，生成时空图邻接矩阵。本发明中，时空图处理将节点间的时空依赖性进行建模，准确捕捉空间和时间变化的复杂性，结合差异化时间窗口和小、大窗口卷积核，系统能有效识别短期与长期变化特征，使土地利用变化的预测更加灵活，多尺度的空间异质性建模进一步调整空间邻接矩阵，准确描绘各区域之间的相互关系，提高了空间依赖性计算的精度，加权融合不同时间步的数据趋势，有效预测土地利用变化，为决策提供更精准的参考。

本发明授权基于大数据的国土空间资源规划系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的国土空间资源规划系统，其特征在于，所述系统包括：时空图建模模块汇总土地利用数据，提取每个地理单元的土地利用类型，将类型数据嵌入时空图节点，计算节点间的时空依赖关系，生成时空图邻接矩阵；时空卷积处理模块依据所述时空图邻接矩阵，对每个节点进行图卷积操作，传递相邻节点的空间信息，结合时间信息对节点数据进行卷积处理，提取每一时刻的空间依赖特征，生成时空卷积输出；多尺度变化学习模块基于所述时空卷积输出，通过设置差异化时间窗口，提取短期变化特征与长期变化特征，分别应用小窗口卷积核和大窗口卷积核，逐层传递节点特征并更新，获取多尺度变化特征；空间异质性建模模块利用所述多尺度变化特征，根据区域空间特征，调整时空图中的空间邻接矩阵，计算多空间单元间的相互关系，调整空间依赖强度，生成空间异质性特征；预测结果融合模块结合所述空间异质性特征，提取多时间步信息，与长期依赖特征结合，计算多个时间步的数据变化趋势，并进行加权融合，生成土地利用变化预测值；所述多尺度变化特征的获取步骤具体为：基于所述时空卷积输出，按照设定的短期和长期时间窗口划分时间序列数据，提取多时间窗口内的节点特征变化范围，并依据时间窗口类型分别构建短期变化特征矩阵和长期变化特征矩阵，生成节点的时空特征矩阵；针对所述节点的时空特征矩阵中的短期和长期变化特征矩阵，分别应用小窗口卷积核和大窗口卷积核，基于卷积核权重和节点邻接关系对特征矩阵进行加权运算，更新节点特征并融合窗口内信息，得到卷积更新矩阵；基于所述卷积更新矩阵，通过融合短期和长期卷积结果，采用公式： ；综合短期变化特征和长期变化特征，提取多尺度时间范围内的变化模式，生成多尺度变化特征；其中，表示节点的多尺度变化特征，表示短期时间窗口下的卷积核权重，针对短期特征矩阵中的每个节点特征进行加权，分表示长期时间窗口下的卷积核权重，针对长期特征矩阵中的每个节点特征进行加权，表示短期时间窗口卷积后的节点特征值，表示长期时间窗口卷积后的节点特征值，为融合调整系数，用于平衡短期和长期特征在结果中的比例，为节点间的时间距离因子，为时间衰减系数，控制时间距离对长期特征的影响权重；所述空间异质性特征的获取步骤具体为：基于所述多尺度变化特征，提取每个空间单元的局部特征和邻接关系权重，计算空间单元间的初始影响系数，通过结合局部特征和邻接权重执行矩阵运算，生成初步空间影响矩阵；调用所述初步空间影响矩阵，结合区域空间特征对每个空间单元的邻接关系强度进行归一化调整，按归一化后的强度重新计算空间单元的影响范围，生成调整后的空间邻接矩阵；基于所述调整后的空间邻接矩阵，叠加单元间的权重和综合关系强度，采用公式： ；对空间单元间的依赖强度进行更新，生成空间异质性特征；其中，表示单元和的空间异质性特征值，为调整后的邻接矩阵中单元间的空间关系值，为单元间的权重值，、分别为单元和的区域特征值，为区域特征调整系数，用于平衡差异化单元间区域特征值差异的影响，为权重交互影响调整系数，控制邻接单元间权重交互的平方和的影响，、分别代表单元和与单元的权重值。

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天坤营造(嘉兴)股份有限公司，其通讯地址为：314000 浙江省嘉兴市平湖市曹桥街道勤安路198号研发大楼2171-9；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”。