【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业信息，具体为基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法及系统。
技术介绍
1、玉米制种是玉米产业发展的基础，优质的玉米种子对提高玉米产量和品质至关重要。传统的玉米制种土地配置主要依靠经验判断和人工规划，存在以下问题：
2、主观性强，缺乏科学依据。传统的土地配置方法主要依赖专家经验和历史数据，缺乏对生态环境因子与玉米制种适应性之间关系的定量分析，导致配置结果主观性强，难以保证配置的科学性和合理性。
3、效率低下，成本高昂。人工规划土地配置方案费时费力，效率低下，且需要投入大量的人力物力成本。
4、难以适应大规模制种需求。随着玉米产业的快速发展，对玉米种子的需求量不断增加，传统的土地配置方法难以满足大规模制种的需求。
5、因此，迫切需要一种科学、高效、智能化的玉米制种土地配置方法，以提高土地利用率，降低制种成本，保障玉米种子供应。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，该方法包括以下步骤：
3、s1-1、收集目标区域的地理信息数据、气象数据、土壤数据和玉米品种，并对数据进行预处理；
4、s1-2、根据玉米制种的生态环境要求，选取关键生态环境因子，确定各关键生态环境因子的权重，采用模糊综合评价法构建
5、s1-3、根据玉米制种的土地质量要求，选取关键土地质量因子，确定各关键土地质量因子的权重，采用空间主成分分析法构建土地适宜性评价模型，对目标区域进行土地适宜性等级划分；
6、s1-4、根据生态适宜性评价结果、土地适宜性评价结果以及设定的约束条件，构建多目标优化模型，生成最优的玉米制种土地配置方案；
7、s1-5、对生成的配置方案进行评估，并根据评估结果对配置方案进行优化。
8、根据上述方案，所述地理信息数据包括地形、地貌和水文；所述气象数据包括气温、降水和日照；所述土壤数据包括土壤类型、ph值和有机质含量；所述玉米品种包括品种特性、生育期和抗逆性；
9、所述预处理包括数据清洗、格式转换、插值缺补、空间匹配和时间同步；确保数据的准确性和一致性；
10、所述数据清洗包括识别和修正数据中的异常值，标准化数据格式，移除重复记录，验证数据的完整性，确保没有遗漏的关键信息；
11、所述格式转换包括识别原始数据格式及其格式，将数据转换成csv或tiff格式，确保转换后的数据保持原有的数据结构和内容；
12、所述插值补缺包括识别数据中缺失的部分，应用插值算法填补缺失数据；
13、所述空间匹配包括确定数据的空间参考系统，使用gis软件进行地理编码，将地址或地点转换为地理坐标，并对数据进行空间连接；
14、所述时间同步包括标准化不同数据源的时间格式，对齐数据时间戳，处理时间差异，匹配统一的时间间隔。
15、根据上述方案，采用层次分析法确定所述关键生态环境因子和所述关键土地质量因子的权重；构建判断矩阵，通过专家意见对各项指标两两进行比较，确定指标的优先权重，并利用层次分析法元决策软件进行权重划分；采用加权综合评价法综合考虑各个因子的优势和劣势，用一个量化指标加以集中得到生态适宜性和土地适应性指数。
16、根据上述方案，所述层次分析法包括：将所述关键生态环境因子和所述关键土地质量因子分解为三层，所述三层包括决策层、中间层和方案层；
17、所述决策层包括地区生态适宜性和地区土地适宜性；
18、所述中间层包括地区生态适宜性因子和地区土地适宜性因子分别作为一级评价因子；其中，所述地区生态适宜性因子为地区生态适宜性的子因子，包括温度数据、降雨数据、气象数据和土壤数据；所述地区土地适宜性因子为地区土地适宜性的子因子，包括土壤肥力、灌溉条件和交通条件；
19、所述方案层包括具体生态因子和具体土地因子分别作为二级评价因子；所述具体生态因子为地区生态适宜性因子下的子因子；其中，所述温度数据的子因子包括年最高温、年最低温、年平均温度、有效积温和活动积温，所述降雨数据下的子因子包括年降雨量、年有效降雨量、降水日数、降水强度分布、降水季节性和降水ph值，所述气象数据下的子因子包括日照时数、光和有效辐射和参考作物蒸腾发量，所述土壤数据下的子因子包括土壤质地结构、有机质含量和土壤ph值；所述具体土地因子为地区土地适宜性因子下的子因子；其中，所述土壤肥力包括地形、坡度、覆被度、侵蚀度、土地厚度、耕层厚度、质地、障碍层位、有机质、全氮、全磷、全钾、速效磷和速效钾，所述灌溉条件包括土渠输水、地表漫灌和高效节水灌溉，所述交通条件包括路基强度和路面宽度；
20、所述构建判断矩阵包括征求专家意见，对每一个一级评价因子下的二级评价因子，进行两两比较，以确定二级评价因子在其父节点下的相对重要程度；对每一个一级评价因子下的二级评价因子，形成一个比较矩阵，专家根据其经验和知识，使用标度来对两两因子进行比较；对每个比较矩阵进行一致性检验，确保专家的比较结果是合理和一致的；如果发现比较结果不一致，进行进一步的调整和讨论；
21、利用层次分析法元决策软件，根据一致性通过的判断矩阵，计算每个二级评价因子相对于其父节点的权重；
22、利用加权综合评价法，将每个因子的权重与其在实际评估中的得分或量化指标相乘；
23、将所有二级评价因子的权重汇总至相应的一级评价因子下，形成完整的层次结构权重；将生态适宜性和土地适宜性的权重结合起来，得出整体决策层的最终权重。
24、根据上述方案，所述采用模糊综合评价法构建生态适宜评价模型包括以下步骤：
25、s5-1、确定评价因素，并组成评价因素集u，评价因素集中因素值ui为地区生态适宜性因子和具体生态因子；构建评价集v，根据实际评价设定的等级集合，等级集合中评价等级vj为高度适宜区、中度适宜区、低度适宜区和不适宜区；构建权重集w，权重集中权重向量wi为各关键生态环境因子的权重；
26、s5-2、对于每个评价因素ui，需要建立其隶属函数lui(x)，用于反应因素值x对于评价集v中各等级的隶属度，建立隶属度函数；
27、s5-3、评价矩阵r通过隶属度函数计算得到，其中rij表示因素ui对评价等级vj的隶属度，评价矩阵的构建过程如下：
28、
29、s5-4、使用权重集w和评价矩阵r进行模糊合成，得到综合评价向量b，公式如下：
30、
31、根据综合评价的计算结果，将地区划分为高度适宜区、中度适宜区、低度适宜区或不适宜区。
32、根据上述方案，所述采用空间主成分分析法构建土地适宜性评价模型包括以下步骤：
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1.基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：所述采用模糊综合评价法构建生态适宜评价模型包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：所述采用空间主成分分析法构建土地适宜性评价模型包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：
8.根据权利要求1所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：
9.基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置系统，其特征在于：该系统包括：数据层、模型层和应用层；
【技术特征摘要】
1.基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于生态环境因子的智能化玉米制种土地配置方法，其特征在于：所述采用模糊综合评价法构建...
【专利技术属性】
技术研发人员：殷继英，向海涛，牛志军，王海林，
申请(专利权)人：国投种业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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