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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种林草植被退化早期预警信号识别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：CN120541521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510606780.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种林草植被退化早期预警信号识别方法是由许端阳;王俊芳设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种林草植被退化早期预警信号识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种林草植被退化早期预警信号识别方法，包括：获取研究区域的地理数据；基于地理数据根据植被指数得到植被显著退化区域；基于植被显著退化区域识别植被负突变点；基于识别的植被负突变点结合植被指数筛选出影响植被负突变的关键影响因子；将关键影响因子作为自变量，植被指数作为因变量，进行模型训练，并通过SHAP方法计算关键影响因子引起的植被变化量，将植被变化量正负转变的临界点确定为关键影响因子的作用阈值，得到林草植被退化早期预警信号。本申请通过获取的地理数据结合植被指数全面考虑影响植被退化因素，可以精确识别林草植被退化的早期预警信号，适用于不同生态系统、不同区域，为不同生态系统管理策略的制定提供科学支撑。

本发明授权一种林草植被退化早期预警信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种林草植被退化早期预警信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取研究区域的地理数据；其中， 所述地理数据包括植被数据、气候数据、土壤数据、地理环境数据和社会经济数据； 基于所述地理数据根据植被指数分析得到植被显著退化区域；其中，所述植被指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一，所述植被显著退化区域是指所述植被指数在过去特定时间里呈现显著负趋势的区域； 基于所述植被显著退化区域根据BFAST算法识别植被负突变点；其中，所述植被负突变点是指植被显著退化区域的负向突变发生时间及位置；基于识别的所述植被负突变点结合所述植被指数分析筛选出影响植被负突变的自然、人为和环境的关键影响因子； 将所述关键影响因子作为自变量，所述植被指数作为因变量，利用机器学习模型进行模型训练，并通过SHAP方法计算各关键影响因子引起的植被变化量，将所述植被变化量正负转变的临界点确定为所述关键影响因子的作用阈值，得到林草植被退化的早期预警信号。

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