基于土地测量数据的预测模型训练方法及系统

本申请实施例提供一种基于土地测量数据的预测模型训练方法及系统，首先获取包含历史土地属性分布数据和实时土地状态记录数据的土地测量数据集，然后对历史土地属性分布数据进行空间网格划分，对实时土地状态记录数据进行时间戳对齐处理，接着进行跨模态特征融合生成土地空间特征图谱，提取土地空间特征图谱中的异常波动节点确定目标训练样本集，最后基于该目标训练样本集对初始预测模型进行多阶段迭代训练得到土地状态预测模型，从而能够有效提高土地状态预测的准确性，为土地治理提供科学依据。