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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高标准农田建设时序优化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：CN120673088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511128524.3，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权一种高标准农田建设时序优化方法是由胡蒙蒙;尹昌斌;吴文斌;余强毅;崔石磊;牛惠;范玲玲设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高标准农田建设时序优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种高标准农田建设时序优化方法，涉及农业信息技术领域，包括：将永久基本农田分布图层和高标准农田分布图层进行叠加，识别未建成高标准的永久基本农田区域；获取该区域内的多源基础数据，采用S‑G滤波后LAI平均值表征粮食产量；构建高标准农田建设生态韧性评价指标体系；根据熵权法与CRITIC方法组合计算各评价指标的组合权重，建立集对分析模型计算农田生态韧性；基于双变量局部空间自相关分析方法得到粮食产量与农田生态韧性之间的空间交互关系，并结合自组织映射神经网络和K‑means方法识别出高标准农田建设的优先地块，并形成建设时序安排和空间布局优化方案。本发明能够解决高标准农田建设优先序的问题。

本发明授权一种高标准农田建设时序优化方法在权利要求书中公布了：1.一种高标准农田建设时序优化方法，其特征在于，包括： S1、将永久基本农田分布图层和高标准农田分布图层进行空间叠加分析，识别未建成高标准的永久基本农田区域； S2、获取未建成高标准的永久基本农田区域的多源基础数据；其中，所述多源基础数据包括：LAI数据、地力提升数据、旱涝灾害抵御数据、土地平整数据；以及，采用S-G滤波对LAI数据进行重建，计算未建成高标准的永久基本农田区域内作物生长期内的LAI平均值；所述LAI平均值用于表征粮食产量； S3、根据多源基础数据，构建高标准农田建设生态韧性评价指标体系；以及，根据熵权法与CRITIC方法组合计算各评价指标的权重，并建立集对分析模型计算农田生态韧性； 所述S3包括： S31、根据地力提升数据、旱涝灾害抵御数据和土地平整数据，构建高标准农田建设生态韧性评价指标体系；其中，所述高标准农田建设生态韧性评价指标体系包括各个评价指标的名称、对应的指标值、来源类型、以及所属的指标类型；所述指标类型用于表征评价指标对应的指标值与农田生态韧性之间的相关性； S32、根据各个评价指标对应的指标值与农田生态韧性之间的相关性，对每个评价指标对应的指标值进行标准化处理，得到每个评价指标对应的标准化值； S33、基于所述S32，通过熵权法与CRITIC方法组合计算各个评价指标的组合权重； S34、基于所述S33，建立集对分析模型；以及根据集对分析模型，计算各待评价单元的农田生态韧性； 所述S34包括： 将高标准农田生态韧性的评价问题记为；其中，为评价方案集，为评价方案的总数；为评价指标集，为评价指标的总数；为待评价单元集，为第个待评价单元，为待评价单元的总数；同一待评价单元内对比确定各评价方案中最优的评价指标构成最优方案集，各评价方案中最劣的评价指标构成最劣方案集； 其中，、分别为最优方案集和最劣方案集的同一度和对立度；、分别为第个评价指标与集合[]的同一度和对立度，为第个评价指标的权重； 评价方案与最优方案集的相对贴近度为： 其中，为评价方案集中第个评价方案，； S4、基于双变量局部空间自相关分析方法，得到所述粮食产量与所述农田生态韧性之间的空间交互关系； 所述S4包括： 采用GeoDA软件对目标待评价单元进行双变量局部空间自相关分析，得到目标待评价单元的农田生态韧性与周围的其他待评价单元的粮食产量之间的空间交互关系；所述空间交互关系包括高-高区域、高-低区域、低-高区域、低-低区域四种类型； 所述空间交互关系的计算公式为： 其中，为双变量全局自相关系数，为格网总数，为空间权重矩阵；和分别为变量农田生态韧性在格网的值和粮食产量在格网的值；为农田生态韧性和粮食产量的方差； S5.基于所述空间交互关系，结合自组织映射神经网络和K-means方法，识别出未建成高标准的永久基本农田区域内高标准农田建设的优先地块，并形成高标准农田建设时序优化方案； 构建三级阶段、三类主导和五部实施的时序方案，近期1-3年聚焦高优先建设区，按地力提升主导区60%、抵御旱涝灾害主导区30%和土地平整主导区10%分类推进。

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