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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种基于深度森林模型和FLUS模型的土地分析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：CN115374709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202211045930.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度森林模型和FLUS模型的土地分析方法及系统是由刘小平;庄浩铭设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度森林模型和FLUS模型的土地分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度森林模型和FLUS模型的土地分析方法及系统，获取驱动土地利用变化的驱动因子数据和多期土地利用分布数据；根据土地扩张分析策略，对所述多期土地利用分布数据进行采样，并集合所述驱动因子数据，所述得到训练样本集；将所述训练样本集输入深度森林模型进行训练，得到各土地变化发展适宜性数据；将所述土地变化发展适宜性数据、邻域效应、转换成本和惯性系数输入FLUS模型进行模拟，得到模拟土地利用分布数据；通过所述深度森林模型对驱动因子数据集进行计算，得到各驱动因子对各土地变化的贡献度权重数据，有效地改进FLUS模型土地利用变化模拟的精度，受随机性的影响较小，更加稳定，赋予FLUS模型精确分析土地利用驱动机制的能力。

本发明授权一种基于深度森林模型和FLUS模型的土地分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度森林模型和FLUS模型的土地分析方法，其特征在于：所述方法包括：获取驱动土地利用变化的驱动因子数据和多期土地利用分布数据；根据土地扩张分析策略，对所述多期土地利用分布数据进行采样，并集合所述驱动因子数据，得到训练样本集；将所述训练样本集输入深度森林模型进行训练，得到各土地变化发展适宜性数据；将所述土地变化发展适宜性数据、邻域效应、转换成本和惯性系数输入FLUS模型进行模拟，得到模拟土地利用分布数据；通过所述深度森林模型对驱动因子数据集进行计算，得到各驱动因子对各土地变化的贡献度权重数据；所述将所述训练样本集输入深度森林模型进行训练，得到各土地变化发展适宜性数据，还包括：所述训练样本集如下方式表示：{x1,x2,…,xi,…,xN,yj}，其中xi代表第i个驱动因子的值，N为驱动因子的数量，yj为土地变化所对应的土地利用类型，M为土地利用类型的数量；通过深度森林模型建模驱动因子和土地变化之间的非线性映射关系，将在所述深度森林模型最后一层中基础森林输出的分类概率向量的平均值作为土地利用变化发展适宜性值；所述分类概率向量采用如下方式表示：{P1,P2,…,Pj,…,PM}分类概率向量的平均值采用如下公式计算： 其中，Pj是土地利用类型yj的分类概率，HtX为单个决策树的分类结果，X为训练样本集中驱动因子xi所对应的特征向量，T是普通森林中决策树的个数，I为指示函数。

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