一种细粒度的耕地保护潜力优化方法、介质及系统技术方案

本发明专利技术提供一种细粒度的耕地保护潜力优化方法、介质及系统，属于耕地数据处理技术领域，该方法首先获取多源遥感、土壤和气候数据，通过多维度分解提取基础特征矩阵；然后利用金字塔神经网络模型实现土壤质量特征的多尺度分析，并通过特征综合模块进行自适应融合；接着构建贡献度优化方程组，综合考虑基准评价、空间关联、时序演变和权重平衡四个方面，实现耕地保护潜力的精准评价，生成优化的保护分区方案。一方面，金字塔神经网络模型通过多尺度特征提取和自适应融合，克服了传统方法特征提取不充分的问题；另一方面，贡献度优化方程组通过多维度信息融合和动态优化，解决了现有技术中存在的难以实现对耕地保护潜力的精准评价的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于耕地数据处理，具体而言，涉及一种细粒度的耕地保护潜力优化方法、介质及系统。

技术介绍

1、耕地保护是保障国家粮食安全的重要基础，耕地保护潜力评价是指导耕地保护工作的关键环节。传统的耕地保护潜力评价主要依赖于遥感影像解译、土壤采样分析和气候数据统计等基础工作，通过建立评价指标体系，采用层次分析法、模糊综合评价法等方法进行评价。这些方法主要基于专家经验构建评价模型，通过对遥感影像进行目视解译或自动分类获取土地利用信息，结合实地调查获取的土壤质量数据和气象站点观测的气候数据，计算各项评价指标的权重，最终得出耕地保护潜力评价结果。

2、然而，传统的评价方法存在以下问题：首先，评价指标体系的构建和权重确定主要依赖专家经验，具有较强的主观性，难以客观反映不同区域耕地保护潜力的差异；其次，数据获取方式单一，难以充分利用多源遥感数据、土壤监测数据和气候观测数据所包含的丰富信息；再次，评价方法缺乏对耕地斑块内部特征和外部环境的系统分析，无法实现多尺度、多维度的综合评价；最后，评价结果缺乏动态更新机制，难以及时反映耕地保护潜力的时空变化特征。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种细粒度的耕地保护潜力优化方法，其特征在于，包括：获取目标区域的遥感影像数据、土壤监测数据及气候观测数据作为基础数据集；对基础数据集进行多维度分解；基于土地利用类型分布矩阵提取耕地斑块；利用土壤质量特征金字塔神经网络模型分析土壤质量特征矩阵；根据气候适宜度矩阵评估耕地斑块条件指数；构建耕地保护潜力评价模型；利用神经网络模型训练得到初始评分；建立耕地保护贡献度矩阵；优化调整得到优化评分；划分高中低保护潜力区域；进行空间连通性分析，识别优先保护区域并输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遥感影像数据包括多光谱遥感影像数据、高光谱遥感影像数据、雷达遥感影像数据...

【技术特征摘要】

1.一种细粒度的耕地保护潜力优化方法，其特征在于，包括：获取目标区域的遥感影像数据、土壤监测数据及气候观测数据作为基础数据集；对基础数据集进行多维度分解；基于土地利用类型分布矩阵提取耕地斑块；利用土壤质量特征金字塔神经网络模型分析土壤质量特征矩阵；根据气候适宜度矩阵评估耕地斑块条件指数；构建耕地保护潜力评价模型；利用神经网络模型训练得到初始评分；建立耕地保护贡献度矩阵；优化调整得到优化评分；划分高中低保护潜力区域；进行空间连通性分析，识别优先保护区域并输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遥感影像数据包括多光谱遥感影像数据、高光谱遥感影像数据、雷达遥感影像数据、地表覆盖分类数据以及归一化植被指数数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述土壤监测数据包括土壤有机质含量数据、土壤容重数据、土壤ph值数据、土壤养分含量数据、土壤含水量数据、土壤质地数据以及土壤侵蚀程度数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述气候观测数据包括年均温数据、年降水量数据、日照时数数据、累积温度数据、干旱指数数据、降水季节分配数据以及极端天气事件数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对基础数据集进行多维度分解，得到土地利用类型分布矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伟林，范紫灵，屈晓栋，赵洪亮，路广博，马天帅，
申请(专利权)人：北京国测星绘信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：