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龙图腾网获悉兰州大学;甘肃省建筑设计研究院有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的土地利用类型预测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：CN121562428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610076803.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多源数据融合的土地利用类型预测方法及系统是由朱荣;蒋友严设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的土地利用类型预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合的土地利用类型预测方法及系统，方法包括：获取目标区域的历史土地利用及多源驱动因子栅格数据；通过耦合可变形卷积的神经网络生成形态自适应性转换概率；基于情景与政策耦合确定未来土地需求；采用动态双反馈元胞自动机模型进行迭代模拟，该模型同步调整竞争惯性系数与空间邻域权重，并以三维查找表动态集成生态保护红线等空间约束；最后通过概率化多级分类映射引擎将预测结果转换为标准化土地覆盖数据，并同步生成空间不确定性分布图及面积置信区间。实现了管制规则的深度内化，并提供了包含不确定性量化的完整决策支持信息，为国土空间规划与管理提供了科学可靠的技术工具。

本发明授权一种基于多源数据融合的土地利用类型预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的土地利用类型预测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的历史土地利用栅格数据，以及包括地形因子、气候因子、基础设施距离因子的多源驱动因子栅格数据； 将所述历史土地利用栅格数据和所述多源驱动因子栅格数据输入至一耦合可变形卷积核的特征增强神经网络，生成每个栅格单元上各类土地利用类型的形态自适应性转换概率，其中，特征增强神经网络通过可变形卷积层自适应调整采样点位置，以精确匹配不同地类斑块的几何形态； 基于预设的未来发展情景数据，采用情景-政策耦合校正算法确定预测目标年份各类土地利用类型的需求面积； 采用动态双反馈元胞自动机模型进行迭代模拟，以所述形态自适应性转换概率、需求面积及由刚性约束图层动态生成的空间转换成本为输入，迭代至满足收敛条件后，输出未来土地利用空间分布预测图，其中，在每次迭代中同步执行第一反馈和第二反馈，第一反馈为根据每类土地的当前模拟面积与目标需求面积的差值，按预设的非线性规则动态调整每类土地的竞争惯性系数，第二反馈为根据本轮迭代模拟结果中每类土地的空间聚集度，动态微调每类土地邻域影响权重； 采用概率化多级分类映射引擎，将所述未来土地利用空间分布预测图中的土地类别，转换为标准化土地覆盖分类数据，其中，所述概率化多级分类映射引擎基于历史数据构建从预测分类到标准分类的概率转移矩阵，并通过蒙特卡洛模拟生成符合概率分布的面积分配方案。

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兰州大学;甘肃省建筑设计研究院有限公司，其通讯地址为：730000 甘肃省兰州市城关区天水南路222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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