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龙图腾网获悉中国农业科学院农业资源与农业区划研究所申请的专利一种耕地监测站点的遗传优化空间布局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：CN120996292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511509941.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种耕地监测站点的遗传优化空间布局方法及系统是由邬磊;杨兆鹏;马秋梅;张文菊;乔磊;钱建平;徐明岗设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种耕地监测站点的遗传优化空间布局方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于农业信息和资源监测技术领域，公开了一种耕地监测站点的遗传优化空间布局方法及系统，该方法包括：获取耕地监测站点的地理信息和土壤指标数据，并对数据进行归一化处理；构建空间异质性综合指数，基于熵权法融合多指标权重，计算各耕地监测站点的空间异质性综合指数；根据空间异质性综合指数的分位数，进行耕地监测站点异质等级划分，生成泰森多边形量化监测范围；通过遗传算法对耕地监测站点布局进行优化，迭代选出最优耕地监测站点空间布局方案。本发明采用上述一种耕地监测站点的遗传优化空间布局方法及系统，综合考虑土壤的多种关键指标以及监测站点的空间分布特征，构建空间异质性综合指数，实现监测站点布局优化。

本发明授权一种耕地监测站点的遗传优化空间布局方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种耕地监测站点的遗传优化空间布局方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、数据获取和预处理：获取耕地监测站点的地理信息和土壤指标数据，并对所获取的数据进行归一化处理； 步骤S2、空间异质性综合指数构建：构建空间异质性综合指数，基于熵权法融合多指标权重，计算各耕地监测站点的空间异质性综合指数，具体过程如下： 步骤S21、将每个耕地监测站点的土壤指标值转换为相对比重，计算第个土壤指标下第个耕地监测站点的比重，如下所示： ； 其中，为第个耕地监测站点第个土壤指标归一化后的值； 步骤S22、根据每个耕地监测站点的土壤指标相对比重，首先用熵值量化土壤指标的离散程度，第个土壤指标的熵值，如下所示： ； 其中，为耕地监测站点的总数； 接着，用权重反映每个土壤指标在综合评价中的重要性，第个土壤指标的权重，如下所示： ； 其中，满足；为土壤指标的个数； 步骤S23、基于各土壤指标的权重，计算耕地监测站点土壤指标的空间异质性综合指数，如下所示： ； 其中，为所有耕地监测站点土壤指标的均值；为放大系数；为平移系数； 步骤S3、异质等级划分与空间覆盖建模：根据空间异质性综合指数的分位数，进行耕地监测站点异质等级划分，生成泰森多边形量化监测范围，具体过程如下： 步骤S31、依据空间异质性综合指数的H值，采用分位数法对耕地监测站点进行分级； 步骤S32、将每一个耕地监测站点视为一个地理空间点，以该站点的经纬度坐标为依据，利用R语言中sf包生成泰森多边形，可视化每个耕地监测站点的覆盖范围； 和步骤S4、遗传算法优化：通过遗传算法对耕地监测站点布局进行优化，迭代选出最优耕地监测站点空间布局方案； 其中，遗传算法优化包括方案初始化、方案编码、适应度计算、选择、交叉和变异操作； 步骤S41、基于原有耕地监测站点布局，生成初始方案，方案的数量为P；方案0为原始耕地监测站点的坐标集合： ； 其中，表示耕地监测站点的经纬度坐标；为经度坐标；为纬度坐标； 其余方案通过差异扰动生成：以概率移除低异质点；以在高异质点泰森多边形内随机生成新的耕地监测站点，且通过GIS空间验证新增耕地监测站点在非道路、非水体区耕地区域内，并对非耕地区的新增耕地监测站点进行删除； 步骤S42、将耕地监测站点布局方案进行编码，以实数向量表示；每一个站点布局方案为一个序列，如下所示： ； 其中，用于标识耕地监测站点类型：0表示低异质，1表示中异质，2表示高异质； 步骤S43、对于每个布局方案，计算适应度，以评估布局质量，如下所示： ； 其中，为高异质泰森多边形的总面积；为区域总面积；为低异质耕地监测站点的数量；为任意点到最近耕地监测站点的最大距离；为参考距离；为高异质区覆盖权重；为低异质站点数量权重；为空间覆盖均匀性权重； 步骤S44、在耕地监测站点布局方案中进行父代选择和交叉变异； 步骤S45、进行遗传算法的迭代，设置遗传算法运行的停止条件，即达到最大迭代次数或者耕地监测站点布局方案全部相同，完成耕地监测站点的空间优化布局方案。

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