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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种土壤理化性质降尺度方法、装置、计算机设备和介质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：CN121072346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511605492.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种土壤理化性质降尺度方法、装置、计算机设备和介质是由阎继宁;章俊宝;王力哲;贺海旭;王玥玮设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土壤理化性质降尺度方法、装置、计算机设备和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种土壤理化性质降尺度方法、装置、计算机设备和介质，涉及数据处理领域。该方法包括：将与土壤理化性质相关的第一环境协变量数据进行预处理并作为输入变量，将第二次土壤普查插值而成的土壤理化性质数据作为标签，构成数据集；搭建融合局部特征和全局特征的深度学习降尺度模型；基于构建的数据集对搭建的深度学习降尺度模型进行训练，得到训练好的目标深度学习降尺度模型；将第二环境协变量数据输入训练好的目标深度学习降尺度模型，生成土壤理化性质降尺度数据。

本发明授权一种土壤理化性质降尺度方法、装置、计算机设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种土壤理化性质降尺度方法，其特征在于，包括： 将与土壤理化性质相关的第一环境协变量数据进行预处理并作为输入变量，将第二次土壤普查插值而成的土壤理化性质数据作为标签，构成数据集； 搭建融合局部特征和全局特征的深度学习降尺度模型； 基于构建的数据集对搭建的深度学习降尺度模型进行训练，得到训练好的目标深度学习降尺度模型； 将第二环境协变量数据输入训练好的目标深度学习降尺度模型，生成土壤理化性质降尺度数据； 其中，所述目标深度学习降尺度模型包括局部特征提取单元、全局特征提取单元以及特征拼接单元； 所述局部特征提取单元包括特征嵌入层、ResNet50残差网络以及多个反卷积层，所述ResNet50残差网络包括多个残差层，所述第二环境协变量数据通过所述特征嵌入层被映射为高维特征图，所述高维特征图依次通过多个所述残差层实现逐层的细节信息提取，得到细节信息，通过所述反卷积层对细节信息进行反卷积操作，增加细节信息的分辨率，输出所述局部特征； 所述全局特征提取单元包括Non-Local单元和DAModule注意力机制单元；其中，所述Non-Local单元用于计算输入特征图中任意两点之间的关系，捕捉全局上下文信息，得到第二环境协变量数据的全局特征；DAModule注意力机制单元结合位置注意力和通道注意力，分别增强所述全局特征的空间重要区域和关键特征通道的响应能力； 所述特征拼接单元包括向量拼接单元和全连接层；其中，所述向量拼接单元用于对局部特征和增强处理后的所述全局特征，在通道维度上进行拼接，所述全连接层用于对拼接后的特征进行融合与降维，得到所述土壤理化性质降尺度数据。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。

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