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龙图腾网获悉广东省科学院生态环境与土壤研究所申请的专利基于空间异质性权重的模型训练方法及耕地质量评价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：CN120687827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510626127.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于空间异质性权重的模型训练方法及耕地质量评价方法是由刘同旭;王琦设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间异质性权重的模型训练方法及耕地质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间异质性权重的模型训练方法及耕地质量评价方法，其中，该训练方法获取耕地训练数据；对所述耕地训练数据进行多分支特征提取，得到若干个第一分类特征和第二分类特征，以及所述第一分类特征的第一空间异质性权重和所述第二分类特征的第二空间异质性权重；根据所述耕地训练数据、所有所述第一空间异质性权重和所述第二空间异质性权重，对所述第一分类特征和所述第二分类特征进行注意力融合，得到目标融合特征；根据所述目标融合特征，对初始化的耕地质量评价模型进行参数更新，得到训练好的耕地质量评价模型。该训练方法提供一种耕地质量评价模型，其有利于提高耕地质量评价的准确性和可解释性。本发明涉及土壤质量评价技术领域。

本发明授权基于空间异质性权重的模型训练方法及耕地质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间异质性权重的模型训练方法，其特征在于，包括： 获取耕地训练数据；所述耕地训练数据是任意一种耕地区域的空间数据，所述空间数据包括环境要素数据、土地利用覆被数据、景观格局数据、邻域特征数据、空间关系栅格数据、环境背景栅格数据中的至少一种；所述环境要素数据包括坡度、坡向；所述土地利用覆被数据包括土地利用类型、耕地类型；所述景观格局数据包括斑块密度、破碎度；所述邻域特征数据包括邻域平均土壤有机质含量、邻域土地利用类型多样性指数；所述空间关系栅格数据包括到河流的距离栅格、到道路的距离栅格；所述环境背景栅格数据包括区域气候类型栅格、区域地质条件栅格； 对所述耕地训练数据进行多分支特征提取，得到若干个第一分类特征和第二分类特征，以及所述第一分类特征的第一空间异质性权重和所述第二分类特征的第二空间异质性权重，所述第一空间异质性权重与对应的所述第一分类特征的空间熵负相关，所述第二空间异质性权重与对应的所述第二分类特征的空间熵正相关； 根据所述耕地训练数据、所有所述第一空间异质性权重和所述第二空间异质性权重，对所述第一分类特征和所述第二分类特征进行注意力融合，得到目标融合特征； 根据所述目标融合特征，对初始化的耕地质量评价模型进行参数更新，得到训练好的耕地质量评价模型； 所述对所述耕地训练数据进行多分支特征提取，得到若干个第一分类特征和第二分类特征，以及所述第一分类特征的第一空间异质性权重和所述第二分类特征的第二空间异质性权重，包括： 对所述耕地训练数据进行多分支尺度卷积提取，得到分支特征组； 对所述分支特征组进行动态权重分析处理，得到所述第一分类特征和所述第一分类特征的第一空间异质性权重，以及所述第二分类特征和所述第二分类特征的第二空间异质性权重； 所述对所述分支特征组进行动态权重分析处理，得到所述第一分类特征和所述第一分类特征的第一空间异质性权重，以及所述第二分类特征和所述第二分类特征的第二空间异质性权重，包括： 对所述分支特征组中的所有分支特征进行局部空间熵分析，得到每个所述分支特征的分支空间熵集，所述分支空间熵集包括若干个像元空间熵，每个像元空间熵用于表征所述分支特征对应像元与邻域像元之间的空间异质性； 对所述分支空间熵集进行空间异质性权重分析，得到与所述分支特征组每个所述分支特征对应的分支权重； 根据所述分支空间熵集，对所述分支特征组和所有所述分支权重进行分类，得到所述第一分类特征和所述第一分类特征的第一空间异质性权重，以及所述第二分类特征和所述第二分类特征的第二空间异质性权重。

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广东省科学院生态环境与土壤研究所，其通讯地址为：510000 广东省广州市天源路808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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