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龙图腾网获悉生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)申请的专利一种基于多模态对齐与属性补充的土壤污染数据自动化融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：CN121435165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610000389.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多模态对齐与属性补充的土壤污染数据自动化融合方法及系统是由方宏;吴颖欣;吴文成;左玉妹;谢舒婷设计研发完成，并于2026-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态对齐与属性补充的土壤污染数据自动化融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态对齐与属性补充的土壤污染数据自动化融合方法及系统，涉及环境数据处理技术领域。方法包括：针对多源异构数据，实现异常值处理、重复项剔除及格式统一，大幅提升预处理效率。基于土壤污染领域知识图谱与历史大数据集，构建多维信息互补模型，对工段工艺、污染源存续状态等关键缺失属性进行自动预测与补充，生成属性完整的标准化数据集。进一步依托时空异质数据对齐引擎，利用大模型结合插值与对齐算法，实现不同频率监测数据的时间同步，以及遥感网格数据与地面站点数据的空间坐标校准与空间插值融合，获得高时空一致性的融合数据集，有效支撑污染源识别与风险评估，显著提升土壤污染分析的效率与精度。

本发明授权一种基于多模态对齐与属性补充的土壤污染数据自动化融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态对齐与属性补充的土壤污染数据自动化融合方法，其特征在于，包括： 采集多模态土壤污染原始数据； 对多模态土壤污染原始数据进行异常值识别与处理、重复数据识别与去除、缺失值标记以及数据格式解析，得到标准化结构化数据集； 利用多维信息互补模型，对标准化结构化数据集进行属性校验，并基于多维信息互补模型对缺失关键属性进行自动预测和补充，得到属性完整的土壤污染标准化数据集； 对属性完整的土壤污染标准化数据集中具有不同监测频率和不同时间步长的遥感监测数据与地面监测站点数据进行时间插值与对齐处理，并按照预设的目标时间步长形成统一时间基准下的时间对齐数据； 对属性完整的土壤污染标准化数据集中具有不同空间分辨率和不同空间坐标体系的遥感网格数据与地面监测站点数据进行空间坐标校准和空间插值融合，得到空间对齐数据； 将所述空间对齐数据和时间对齐数据进行融合，得到最终的融合数据； 利用多维信息互补模型，对标准化结构化数据集进行属性校验，并基于多维信息互补模型对缺失关键属性进行自动预测和补充，得到属性完整的土壤污染标准化数据集，包括： 基于土壤污染领域知识图谱和土壤污染历史大数据集，对标准化结构化数据集中涉及的污染源类型、工段工艺、污染物类型、土地利用类型和空间位置的实体及语义关系进行统计与分析，构建属性关联矩阵； 从标准化结构化数据集中识别出关键缺失属性； 针对每一条存在关键缺失属性的记录，提取记录中已完备的属性字段作为输入特征向量，并将输入特征向量与属性关联矩阵进行关联映射，构建属性预测训练样本集合； 基于属性预测训练样本集合，构建并训练梯度提升树属性预测模型，采用以预测误差为目标的损失函数，通过迭代方式优化梯度提升树属性预测模型的参数，同时在模型训练和预测过程中引入领域知识约束项，当预测结果与土壤污染领域知识图谱中已有的实体关系发生冲突时，对冲突预测结果进行惩罚和调整，得到满足领域知识约束的梯度提升树属性预测模型； 将标准化结构化数据集中带有关键缺失属性标记的记录及对应的输入特征向量输入满足领域知识约束的梯度提升树属性预测模型，以对每一条记录的关键缺失属性进行自动预测与补充，得到属性完整的土壤污染标准化数据集。

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