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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于AlphaEarth基础模型的矿产资源智能预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：CN121562931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610063522.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于AlphaEarth基础模型的矿产资源智能预测方法是由王永志;盛诗婷;董宇浩设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AlphaEarth基础模型的矿产资源智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AlphaEarth基础模型的矿产资源智能预测方法，涉及人工智能技术领域，包括，将增强特征集合与像素空间位置编码结合，得到位置增强特征集合，并结合矿化监督标签集合训练基于全局自注意力机制的Transformer预测模型，得到训练完成的Transformer预测模型；将位置增强特征集合按瓦片方式组织得到瓦片化位置增强特征集合，并输入训练完成的Transformer预测模型，输出瓦片化矿化等级概率集合；将瓦片化矿化等级概率集合按空间位置拼接为矿化等级概率图，并生成矿化潜势指数图。本发明实现输入特征的空间一致性与可复现，并实现研究区矿产前景智能制图与靶区圈定。

本发明授权一种基于AlphaEarth基础模型的矿产资源智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AlphaEarth基础模型的矿产资源智能预测方法，其特征在于：包括， 在研究区获取AlphaEarth基础模型输出的遥感嵌入栅格数据，并执行空间基准统一与无效像素处理，得到遥感嵌入特征集合； 基于研究区已知矿点空间位置，构建多级缓冲分区，并生成矿化监督标签集合； 对遥感嵌入特征集合执行标准化处理和主成分变换，并融合为增强特征集合； 将增强特征集合与像素空间位置编码结合，得到位置增强特征集合，并结合矿化监督标签集合训练基于全局自注意力机制的Transformer预测模型，得到训练完成的Transformer预测模型； 将位置增强特征集合按瓦片方式组织得到瓦片化位置增强特征集合，并输入训练完成的Transformer预测模型，输出瓦片化矿化等级概率集合； 将瓦片化矿化等级概率集合按空间位置拼接为矿化等级概率图，并生成矿化潜势指数图； 所述生成矿化监督标签集合，具体步骤如下， 在ArcGISPro载入研究区已知矿点空间位置并执行坐标参考检查，将研究区已知矿点空间位置重投影至研究区坐标系，生成一致矿点要素集； 基于一致矿点要素集，在研究区范围内以像素中心到最近矿点的欧氏距离作为像素值，并将矿点距离栅格的像元大小与遥感嵌入栅格数据像元大小保持一致，将矿点距离栅格的处理范围与研究区范围掩膜保持一致，得到矿点距离栅格； 根据距离区间对矿点距离栅格执行重分类得到多级缓冲分区栅格； 将多级缓冲分区栅格的各距离区间分别赋值为对应的矿化等级标签，并将矿化等级标签与像素索引关联写入标签记录，得到矿化监督标签集合。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699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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