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龙图腾网恭喜四川新禾清源科技有限公司申请的专利一种基于GIS技术的生物多样性调查数据整合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：CN119152375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411606066.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于GIS技术的生物多样性调查数据整合方法及系统是由赵柏清;陈英;李斐;杨永森;周富斌;彭世友;杜雨芝设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GIS技术的生物多样性调查数据整合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GIS技术的生物多样性调查数据整合方法及系统，涉及数据整合技术领域，包括：通过GIS获取调查区域的地理空间数据及植被分布影像，对调查区域进行同类区域分割，按照分割后的同类区域对调查区域的地形数据、气候数据、土壤数据进行数据量化，对数据量化结果进行数据类聚合构成多源数据整合体，对植被分布影像进行图像预处理，构建学生网络对图像滤波数据进行图像特征提取，构建深度置信网络按照平均权重对多源数据整合体及调查区域的植被特征进行网络匹配，调整多源数据整合体的权重，对多源数据整合体及调查区域的植被特征进行多次网络匹配，生成生物多样性趋势数据，实现了多源生物多样性调查数据的整合。

本发明授权一种基于GIS技术的生物多样性调查数据整合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GIS技术的生物多样性调查数据整合方法，其特征在于，包括以下步骤：通过地理信息系统GIS获取调查区域的地理空间数据及植被分布影像，按照经纬度及海拔分布对所述调查区域进行同类区域分割；按照分割后的同类区域，对所述调查区域的地形数据、气候数据、土壤数据进行数据量化，对数据量化结果进行数据类聚合，构成多源数据整合体；对所述植被分布影像进行图像预处理，获取图像滤波数据，构建学生网络利用知识蒸馏对所述图像滤波数据进行图像特征提取；构建深度置信网络，按照平均权重对所述多源数据整合体及调查区域的植被特征进行网络匹配，生成生物多样性调查数据；调整所述多源数据整合体的权重，对所述多源数据整合体及调查区域的植被特征进行多次网络匹配，生成生物多样性趋势数据；构建深度置信网络，按照平均权重对所述多源数据整合体及调查区域的植被特征进行网络匹配，生成生物多样性调查数据，包括：随机选取50%的多源数据整合体，并将其内部各个部分的数据权重设置为相等，与植被特征进行人工匹配后作为深度置信网络预训练材料；将所述预训练材料输入深度置信网络的界面层，每一个预训练材料对应一个独立的深度置信网络神经元；使用CD-7算法对初始受限玻尔兹曼机进行预训练，通过界面层与下层神经元之间的状态转移概率函数更新下层神经元的激活状态；当所述初始受限玻尔兹曼机参数权值达到最优解后，固定参数并重复训练下层受限玻尔兹曼机，直到所有受限玻尔兹曼机参数权值达到最优解；将所有受限玻尔兹曼机参数权值达到最优解的深度置信网络展开为BP神经网络，并以人工匹配结果作为网络训练输出期望，对受限玻尔兹曼机权重进行微调，直到网络训练输出符合人工匹配结果，网络训练输出结果与输出期望的误差指标表达式为： 其中，表示网络训练输出结果，表示输出期望，表示训练样本数量；在权重微调结束后，将剩下50%的多源数据整合体与调查区域的植被特征输入深度置信网络获取网络匹配结果，生成生物多样性调查数据；调整所述多源数据整合体的权重，对所述多源数据整合体及调查区域的植被特征进行多次网络匹配，生成生物多样性趋势数据，包括：通过多次调整所述多源数据整合体内部各个部分的数据权重，重新输入所述深度置信网络进行训练；每一次训练中选取地形、气候或土壤中的一个部分作为主要影响因素，将其权重设置为70%，相应的另外两个部分的权重设置为15%；通过多次训练获得不同的网络匹配结果，将不同的网络匹配结果与一般化生物多样性调查数据进行比对，获得不同环境因素对生物多样性的影响结果。

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