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龙图腾网获悉广东省城乡规划设计研究院科技集团股份有限公司申请的专利面向全域土地综合整治的全生命周期动态监测系统及方法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：CN120688755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511187136.2，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权面向全域土地综合整治的全生命周期动态监测系统及方法是由孙晴;黎诚;史飞航;蔡晓琼;蔡穗虹;钟雪丽;邹家婷;王丽芸;梁伟健;汤昪设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向全域土地综合整治的全生命周期动态监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向全域土地综合整治的全生命周期动态监测系统及方法，首先利用多源数据融合模块采集并融合全域土地综合整治相关的多源异构数据，构建时空基准统一且语义关联的数据底板；之后智能监测模块基于数据底板，利用预设的业务规则与机器学习模型实现土地利用类型变化识别、工程进度跟踪及指标动态监测，实时获取监测数据，并生成预警信息；最后决策支持模块将监测数据与预警信息进行可视化展示，同时为用户提供交互服务和决策支持；本发明能够高效整合多源异构数据，实现对全域土地综合整治项目实施全过程动态监测、智能化成效评估与风险预警，并为管理决策提供强有力支持。

本发明授权面向全域土地综合整治的全生命周期动态监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种面向全域土地综合整治的全生命周期动态监测系统，其特征在于，包括依次连接的：多源数据融合模块、智能监测模块和决策支持模块； 所述多源数据融合模块包括依次连接的：数据接入层、清洗治理层、融合处理层和应用接口层；多源数据融合模块用于采集并融合全域土地综合整治相关的多源异构数据，构建时空基准统一且语义关联的数据底板； 所述智能监测模块包括依次连接的：特征指标提取层、动态变化分析层、评估预警层和反馈优化层；智能监测模块用于基于所述数据底板，利用预设的业务规则与机器学习模型实现土地利用类型变化识别、工程进度跟踪及指标动态监测，实时获取监测数据，并生成预警信息； 其中，所述特征指标提取层用于根据预先构建的全域土地综合整治监测指标体系，从所述数据底板中提取若干个监测指标并进行特征量化处理； 所述动态变化分析层用于基于预设的机器学习模型，自动识别地块，进一步实现土地利用类型变化识别，并提取变化数据；同时基于预设的业务规则实现工程进度跟踪及指标动态监测，实时获取监测数据； 所述评估预警层用于将每个指标的监测数据与预设阈值进行比对，实现分级预警，生成预警信息； 所述反馈优化层用于接收实际整改情况，并与预警信息进行比对，根据比对结果对所述机器学习模型和业务规则进行优化； 所述特征指标提取层中，基于层次分析法构建全域土地综合整治监测指标体系，所述指标体系至少包括：目标层、准则层和指标层； 所述目标层中包括：基本底线约束、农田生态系统服务功能提升、生态保护修复和乡村风貌提升、项目和资金统筹和项目监管； 所述准则层中，基本底线约束包括：数量管控、质量管控和其他管控；农田生态系统服务功能提升包括：农田集中连片程度、建设用地集约节约程度和土地流转情况；生态保护修复和乡村风貌提升包括：生态保护修复情况和乡村风貌整治情况；项目和资金统筹包括：整治资金保障情况、项目完成进度情况和项目质量目标情况；项目监管包括：创新和违法监测； 所述指标层中，数量管控包括：新增耕地面积比例、新增永久基本农田面积比例和节余建设用地指标；质量管控包括：提升耕地质量等别；其他管控包括：与生态保护红线冲突面积和历史文脉保护面积；农田集中连片程度包括：新增高标准农田面积、开发补充耕地面积、垦造水田面积、耕地小田变大田数量和永久基本农田集中连片增加程度；建设用地集约节约程度包括：增减挂钩指标用于基础设施建设比例、低效建设用地再开发规模、农村建设用地拆旧复垦规模、户均宅基地面积下降率和村庄建设用地减少规模；土地流转情况包括：整治后耕地种粮面积、引入农业企业、种粮大户数以及土地经营权流转比例；生态保护修复情况包括：矿山综合治理面积、水环境综合治理面积、林地改造面积、红树林保护修复面积、海岸带整治面积、新增生态廊道公里数和水土保持率；乡村风貌整治情况包括：农村人居环境整治提升数、污水处理设施覆盖率、垃圾处理覆盖率和卫生厕所普及率；整治资金保障情况包括：整合涉农资金占比、预算投入资金完成率、资金实际支出率和社会资本投资占比；项目完成进度情况包括：农用地整治项目完成率、建设用地整治项目完成率、生态保护修复项目完成率、文化保护和乡村风貌提升及其他项目完成率；项目质量目标情况包括：项目质量合格率；创新和违法监测包括：创新制度数和违法用地面积； 所述动态变化分析层中，预设的机器学习模型具体为改进的PiDiNet模型，用于地块边缘提取； 所述改进的PiDiNet模型的结构包括依次连接的卷积块1、卷积块2、卷积块3和卷积块4，每个卷积块分别输出不同通道的特征图，将每个特征图分别进行通道统一转换后，分别输入一个注意力层，获取对应的注意力特征；将卷积块2~3对应的注意力特征分别进行特征差值后，与卷积块1对应的注意力特征进行特征拼接，获取拼接特征；将所述拼接特征再次进行通道转换，最后利用Sigmoid函数获取地块边缘的检测结果； 所述卷积块1和卷积块2结构相同，均包括依次连接的Gabor卷积层、批量归一化层、最大池化层和激活层；卷积块3和卷积块4结构相同，均包括依次连接的卷积层、批量归一化层、最大池化层和激活层； 所述决策支持模块包括依次连接的：数据链接层、可视化渲染层、交互服务层和决策支持层；所述数据链接层分别与所述动态变化分析层和评估预警层连接；决策支持模块用于将所述监测数据与预警信息进行可视化展示，同时为用户提供交互服务和决策支持。

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