【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及耕地质量评价和农业信息，更具体地说，它涉及一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法及系统。
技术介绍
1、耕地质量评价是现代农业管理中科学制定农业生产策略和土壤改良措施的重要依据。随着国家对耕地质量保护的日益重视，准确识别耕地质量异常并追溯其原因成为精准农业发展的核心环节。目前，耕地质量评价主要采用多指标综合评价方法，通过采集土壤理化性质、环境因素、管理措施多维数据进行综合分析。
2、传统的耕地质量异常检测和溯源方法主要基于统计分析和经验判断，如采用马氏距离法、聚类分析和主成分分析统计方法识别异常点，再通过专家经验或简单的相关分析进行溯源。近年来，随着机器学习技术的发展，一些研究开始采用分类模型、回归模型和深度学习方法进行异常检测，如随机森林、支持向量机、深度神经网络。然而，现有技术在耕地质量异常溯源方面存在以下技术问题：首先，耕地质量评价指标在不同尺度下表现出不同特性，单一尺度分析难以全面捕捉多尺度异常现象；其次，现有方法通常基于确定性模型，缺乏对不确定性的量化，无法为决策提供风险评估依据；再次，传统方法难...
【技术保护点】
1.一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法，其特征在于，所述多尺度特征提取与融合具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法，其特征在于，所述贝叶斯神经网络构建具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法，其特征在于，所述证据深度学习实现具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法，其特征在于，所述异常检测与溯源具体包括：
6.根...
【技术特征摘要】
1.一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法，其特征在于，所述多尺度特征提取与融合具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法，其特征在于，所述贝叶斯神经网络构建具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法，其特征在于，所述证据深度学习实现具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源方法，其特征在于，所述异常检测与溯源具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种融合机器学习的耕地质量评价异常溯源...
【专利技术属性】
技术研发人员：童倩倩，赵泽英，陈维榕，陈智虎，许元红，李莉婕，聂克艳，王秋艳，
申请(专利权)人：贵州省农业科技信息研究所贵州省农业科技信息中心，
类型：发明
国别省市：
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