【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然资源数据处理，尤其涉及一种基于图神经网络优化的自然资源管理系统及方法。
技术介绍
1、传统土地资源管理中塑料污染物清理方法主要依赖人工经验和检测装置进行表层检测，然而，这些方法通常只能应用于浅层土壤的塑料污染物清理，对于较深土壤层的塑料污染物分布，传统检测手段不仅费时费力，且难以实现高效、精准的清理。此外，塑料污染物在土壤中的分布还会受到降雨和地形等环境因素的影响，导致塑料污染物发生沉降和迁移，表层土壤的塑料污染物含量并不能准确反映相同区域深层土壤中的塑料污染物情况，这一局限性使得基于现有技术的土地塑料污染物治理在深层土壤区域难以实施。因此，如何精确预测深层土壤中的塑料污染物分布，为土地资源环境治理提供更精确的决策支持，成为当前自然资源管理领域亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于图神经网络优化的自然资源管理系统及方法，以解决深层土壤区域中土地塑料污染物难以有效治理的问题。
2、为实现上述目的，一方面，本专利技术提供一种基于图神经网络优化的...
【技术保护点】
1.一种基于图神经网络优化的自然资源管理系统，其特征在于，所述系统包括：土地微单元数据采集模块、土地空间特征拟合模块、塑料污染物迁移评估模块，所述各模块依次连接；
2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络优化的自然资源管理系统，其特征在于，所述土地空间特征拟合模块包括：节点距离计算模块、空间图网络生成模块、领接判定模块、度矩阵生成模块、特征聚合矩阵生成模块、图卷积模块，所述各模块依次连接；
3.根据权利要求2所述的一种基于图神经网络优化的自然资源管理系统，其特征在于，所述图卷积模块包括相连接的层聚合模块和输出模块；
4.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络优化的自然资源管理系统，其特征在于，所述系统包括：土地微单元数据采集模块、土地空间特征拟合模块、塑料污染物迁移评估模块，所述各模块依次连接；
2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络优化的自然资源管理系统，其特征在于，所述土地空间特征拟合模块包括：节点距离计算模块、空间图网络生成模块、领接判定模块、度矩阵生成模块、特征聚合矩阵生成模块、图卷积模块，所述各模块依次连接；
3.根据权利要求2所述的一种基于图神经网络优化的自然资源管理系统，其特征在于，所述图卷积模块包括相连接的层聚合模块和输出模块；
4.根据权利要求3所述的一种基于图神经网络优化的自然资源管理系统，其特征在于，所述土地空间特征拟合模块的训练过程包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络优化的自然资源管理系统，其特征在于，所述塑料污染物迁移评估模块包括相连接的表层数据获取模块和塑料污染物浓度评估模块；
6.一种基于图神经网络优化的自然资源管理方法，所述方法基于权利要求1-5任一项所述的系统实现，其特征在于，所述方法包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏骆辉，徐倩，王永军，郭丹丹，程思凡，范同乐，梁俪俪，乜龙威，赵爱林，甄伟静，孙丹丹，高博，
申请(专利权)人：信通院河北科技创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。