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龙图腾网获悉山东省煤田地质局第二勘探队申请的专利一种基于深度学习的湿地生态修复动态监测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：CN120952336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511132465.7，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于深度学习的湿地生态修复动态监测方法是由陈丽萍;孙凤娜;卢晓光;王玉川;汪亚男;路海滨;王艳华;侯健设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的湿地生态修复动态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的湿地生态修复动态监测方法，涉及生态修复技术领域，包括以下步骤：实时获取多源湿地生态传感器数据与遥感影像流，构建时空融合数据立方体，并提取生态特征张量；对生态特征张量进行退化模式解析，生成生态状态动态拓扑图，并计算生态连通性指数；基于生态连通性指数进行修复需求识别，通过多模态图卷积网络定位退化热点区域，生成修复优先区坐标集；通过多源数据时空融合、深度学习与景观生态学的深度交叉，构建了从生态状态动态感知到修复方案智能优化的全流程技术体系，有效解决了传统湿地修复中数据尺度不匹配、退化区域定位模糊、修复路径生态适配性差、多目标协同难等痛点。

本发明授权一种基于深度学习的湿地生态修复动态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的湿地生态修复动态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时获取多源湿地生态传感器数据与遥感影像流，构建时空融合数据立方体，并提取生态特征张量； 对生态特征张量进行退化模式解析，生成生态状态动态拓扑图，并计算生态连通性指数； 基于生态连通性指数进行修复需求识别，通过多模态图卷积网络定位退化热点区域，生成修复优先区坐标集； 对修复优先区坐标集进行生态廊道建模，利用元胞自动机演化算法生成初始修复路径边界； 构建生态效益优化函数，采用自适应多目标进化算法对初始修复路径边界进行协同优化，输出最优修复方案并动态调控修复设备； 所述对生态特征张量进行退化模式解析，生成生态状态动态拓扑图，并计算生态连通性指数，具体为： 解析生态特征张量中的水文波动、植被覆盖、土壤墒情三维度数据，构建动态属性图； 计算属性图中生态单元间的物质交换矩阵，引入景观生态学理论提取斑块结构特征； 融合物质交换矩阵与斑块结构特征，构建带权重的生态状态动态拓扑图； 计算拓扑图在连续修复阶段的空间渗透率变化梯度，作为生态连通性指数； 所述对修复优先区坐标集进行生态廊道建模，利用元胞自动机演化算法生成初始修复路径边界，具体为： 解析修复优先区坐标集的生态关联性，构建生物迁徙廊道模型； 采用蚁群优化算法模拟物种扩散路径，生成候选生态廊道； 计算候选生态廊道与历史修复成效的景观格局相似度，筛选相似度达标的路径作为初始修复路径边界。

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山东省煤田地质局第二勘探队，其通讯地址为：272000 山东省济宁市任城区任城大道120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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