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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于AIGC技术的水土流失智能推演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：CN121482633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610028376.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于AIGC技术的水土流失智能推演方法及系统是由姜云璐;赖小莹;许叶军;刘钢;张惠嘉设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AIGC技术的水土流失智能推演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AIGC技术的水土流失智能推演方法及系统，包括步骤一：采集目标区域的水土流失数据；步骤二：对水土流失数据进行预处理；步骤三：通过水土流失生成模型生成水土流失推演数据；步骤四：通过动态反馈机制更新水土流失场景生成模块；步骤五：通过改进型时空图卷积网络推演未来预设时段内的土壤侵蚀模数；步骤六：执行多情景水土流失智能推演，生成不同情景下的水土流失推演数据；步骤七：进行水土流失风险等级划分，并采用基于蒙特卡洛的Dropout和Bootstrap采样进行不确定性量化分析。本发明提升了水土流失推演结果的可信度、多情景适应性与空间表达精度。

本发明授权一种基于AIGC技术的水土流失智能推演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AIGC技术的水土流失智能推演方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：采集目标区域的水土流失数据； 步骤二：对水土流失数据进行时空对齐与标准化处理，获得多尺度时空特征向量序列，并利用基于注意力机制的特征融合网络对多尺度时空特征向量序列进行加权融合，生成时空融合特征张量； 步骤三：基于AIGC技术构建水土流失生成模型，所述水土流失生成模型包括水土流失场景生成模块和判别模块；将时空融合特征张量输入至水土流失场景生成模块生成水土流失推演数据，并通过判别模块对真实观测数据与水土流失推演数据进行对抗性训练； 步骤四：建立动态反馈机制，对水土流失场景生成模块进行在线更新，获得优化后的水土流失生成模型； 步骤五：将水土流失推演数据与物理修正观测特征输入至改进型时空图卷积网络，推演生成未来预设时段内的土壤侵蚀模数，并输出水土流失强度图层与空间分布图层，所述改进型时空图卷积网络引入物理约束项； 步骤六：引入情景驱动因子，并与时空融合特征张量进行融合输入至优化后的水土流失生成模型，执行多情景水土流失智能推演，生成不同情景下的水土流失推演数据，并输出水土流失强度图层序列与水土流失演变趋势图； 步骤七：将水土流失强度图层序列映射为地理空间图层序列，并进行水土流失风险等级划分；采用基于蒙特卡洛的Dropout和Bootstrap采样进行不确定性量化分析。

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