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龙图腾网获悉浙江省国土空间规划研究院申请的专利一种多层级资源监测评价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：CN121436731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202512006279.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种多层级资源监测评价方法及系统是由钟和曦;毛卫华;彭瑞;朱旭佳;张乐益;王恬设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多层级资源监测评价方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及资源监测评价技术领域，公开了一种多层级资源监测评价方法及系统，旨在解决现有区域发展监测评估维度不全、数据孤岛、反馈不完善及柔性不足问题。该方法包括：获取整合多源时空数据，构建统一数据库；基于数据库评估资源禀赋及治理成效，生成画像与报告；动态调整指标权重；执行多层级评估计算，生成综合结果；对结果解析可视化，提供决策支持；并动态反馈优化，提出政策建议。该系统包括：数据整合、资源禀赋评估、治理成效监测、指标管理、评估计算、决策支持可视化及动态反馈优化模块。本申请通过采用上述技术方案，能够有效解决数据孤岛、维度不全、指标复杂、柔性不足及反馈不完善问题，实现区域高质量发展的精准施策与动态优化。

本发明授权一种多层级资源监测评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多层级资源监测评价方法，其特征在于，包括： 获取包括遥感影像、地理信息、统计年鉴、物联网传感器及部门业务数据在内的多源异构时空数据； 对所述多源异构时空数据进行清洗、标准化及集成处理，构建统一的区域资源与治理时空数据库； 基于所述区域资源与治理时空数据库，构建并执行区域资源禀赋评估，获取包括自然生态、人文社会及经济发展潜力指数在内的区域资源禀赋分类画像；所述构建并执行区域资源禀赋评估，包括： 对所述遥感影像数据进行特征提取，所述特征提取采用基于深度残差网络的时间卷积神经网络； 对土地利用类型进行精细分类，所述精细分类采用支持向量机； 分析各类资源要素的空间异质性及交互作用，所述分析采用地理探测器模型；以及 根据分析结果，计算并生成所述区域资源禀赋分类画像； 基于所述区域资源与治理时空数据库，构建并执行空间治理成效监测评估，获取包括规划目标达成度、生态环境改善及公共服务公平性指数在内的空间治理成效评估报告； 所述构建并执行空间治理成效监测评估，包括： 通过构建基于马尔可夫链和元胞自动机耦合模型进行土地利用情景模拟，以预测未来土地利用变化趋势； 通过多准则决策分析方法对政策实施绩效进行量化评估，所述多准则决策分析方法包括层次分析法与熵权法组合赋权；以及 根据土地利用情景模拟结果及政策实施绩效量化评估结果，计算并生成所述空间治理成效评估报告； 通过智能指标体系管理模块动态调整评估指标及其权重，实现评估模型的定制化配置； 基于所述区域资源禀赋分类画像、所述空间治理成效评估报告及所述智能指标体系管理模块配置的评估指标与权重，执行多层级评估模型计算，生成区域综合评估结果； 所述执行多层级评估模型计算，包括： 针对所述区域资源禀赋分类画像和所述空间治理成效评估报告，执行局部评估，所述局部评估采用地理加权回归模型； 针对所述区域资源禀赋分类画像和所述空间治理成效评估报告，执行综合评估，所述综合评估采用随机森林或梯度提升决策树； 根据评估需求，选择基于网格单元、乡镇行政单元或县域行政单元的多尺度评估策略；以及 对评估结果执行不确定性分析，所述不确定性分析采用蒙特卡洛模拟； 对所述区域综合评估结果进行深度解析及可视化展示，提供决策支持；以及 根据所述区域综合评估结果及决策支持信息，进行动态反馈与优化，提供政策调整建议及规划优化方案； 所述进行动态反馈与优化具体包括： 通过构建政策干预效果预测模型，根据所述区域综合评估结果识别区域短板并提出针对性的政策调整建议，所述政策干预效果预测模型采用贝叶斯网络或深度强化学习模型； 预测政策调整后的潜在影响；以及 根据历史政策效果反馈数据，调整所述政策干预效果预测模型的参数和权重，实现评估与决策的闭环优化。

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浙江省国土空间规划研究院，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市余杭区地信路2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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