一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法与流程

本发明属于智慧农业领域，具体涉及一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法。

背景技术：

1、坡耕地管理尤为关键，因为这类地形容易受到水土流失的影响，导致土壤退化、生产力下降和生态环境恶化。坡耕地通常占世界耕地总面积的相当大比例，特别是在山区和丘陵地区，因此其可持续管理对于维护全球粮食安全至关重要。传统的坡耕地管理往往依赖于经验主义的耕作模式，缺乏对地形、土壤特性和气候条件的精准评估，导致资源利用效率低下。例如，不适当的作物选择、种植密度和灌溉施肥策略可能导致土壤侵蚀加剧、水资源浪费和化肥残留污染。此外，病虫害管理也常常因缺乏实时监测和精准干预而变得无效，增加了农药的滥用。近年来，遥感技术、地理信息系统(gis)、机器学习和物联网(iot)等新兴技术的发展为解决上述问题提供了新途径。高光谱遥感能够提供土壤类型的精细分类，而gis则能进行地形分析和空间规划。机器学习算法能够从大量历史数据中学习，预测最优的耕作模式，而物联网传感器网络则能实时监测农田环境，实现精准农业。

2、精准农业旨在通过智能化和自动化技术提高农业生产效率，减少资源浪费，同时减轻对环境的压力。对于坡耕地而言，精准农业的目标是构建有效的集水防蚀耕层，即通过优化耕作模式减少水土流失，同时提高作物产量和土壤健康。

3、鉴于传统坡耕地管理的局限性和现代技术的进步，本发明旨在提出一种创新的坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，利用高光谱遥感、gis、机器学习和物联网技术，实现对坡耕地的精细化管理。本方法旨在通过数据分析和智能决策，提高农业生产效率，减少资源浪费，同时保护和恢复坡地生态系统的健康，为实现农业可持续发展做出贡献。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

3、一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，包括步骤：

4、收集多源地理空间数据，获得坡耕地的三维地形信息和地表特征，运用gis软件进行数字地形模型构建，计算得出坡度、坡向关键地形参数，利用高光谱遥感技术和机器学习分类算法，分析rs数据中的光谱特征，识别和划分不同类型的土壤，将地形参数、土壤类型信息与坡耕地边界数据融合，通过gis平台生成彩色编码的坡耕地地形图，利用gis的空间分析，识别等高线耕作或微型梯田化的区域，分析地形特征，进行初步的耕作模式规划；

5、利用机器学习模型，基于历史数据和实地调研，利用训练模型预测不同地形条件下最优化的耕作模式，包括作物选择、种植密度、灌溉和施肥方案；

6、集成物联网传感器和ai图像识别技术，实时监测作物生长状况及病虫害迹象，通过大数据分析提供预防和治疗建议；

7、部署无人机和地面传感器网络，持续监测土壤湿度、作物生长状态关键指标；

8、将监测数据实时反馈至算法模型，优化耕作策略，实现精准灌溉、施肥和病虫害管理。

9、进一步，计算得出坡度、坡向关键地形参数，具体包括：

10、计算出每个像元的坡度值和每个像元的坡向值，将坡度图按照不同的阈值进行分级，将坡度小于5％的区域视为平坦，5％-10％为温和倾斜，大于10％为陡峭；

11、分析坡向图以确定阳光照射时间和强度的变化；

12、结合坡度和坡向数据，进行水文网络分析，识别潜在的水流路径和汇流点，评估水土流失风险；

13、将计算出的坡度和坡向参数与土壤类型信息结合，为不同土壤类型制定适宜的耕作和管理策略，特别是在易发生侵蚀的区域。

14、进一步，利用高光谱遥感技术和机器学习分类算法，分析rs数据中的光谱特征，识别和划分不同类型的土壤，具体的，从高光谱相机获取覆盖目标区域的高光谱图像，进行预处理，从处理过的高光谱图像中提取土壤的反射率曲线，收集土壤样本，进行实验室分析，确定其类型和关键属性，包括ph值、质地、有机物含量等，作为机器学习模型的训练标签，使用特征选择算法从高维光谱数据中挑选出最具鉴别力的波段，使用深度神经网络(dnn)监督学习算法，基于光谱特征和土壤类型标签训练分类模型，采用k折交叉验证或留一法来评估模型的泛化能力，通过调整模型参数，寻找最佳模型配，应用训练好的模型到全区域的高光谱数据，生成土壤类型分类图，将土壤类型信息与计算的坡度、坡向地形参数进行叠加分析，确保每一块坡耕地地块都有完整的地形和土壤属性，利用gis识别最适合特定作物生长的区域，以及易发生水土流失的高风险区域。

15、进一步，将地形参数、土壤类型信息与坡耕地边界数据融合，具体的，包括：

16、为每个坡耕地地块创建属性表，记录地块的id、面积、平均坡度、主导坡向、土壤类型关键信息，如果土壤数据包含额外的属性，包括土壤的ph值、有机质含量、砂粒/粘粒比例，也应一并关联；

17、对小块坡耕地进行合并，形成更大的管理单元，确保聚合后的地块仍保留了原始地块的地形和土壤属性的统计平均值；

18、创建一个综合的坡耕地地图，其中地块以不同的颜色或图案表示不同的土壤类型和坡度等级。

19、进一步，进行初步的耕作模式规划，包括：

20、考虑坡度和坡向的影响，识别哪些区域适合等高线耕作或微型梯田化，平坦区域用作常规耕作，温和倾斜区域采用等高线耕作，陡峭区域采用微型梯田化耕作；

21、基于土壤特性和地形条件，确定土壤适合的作物种植；

22、基于土壤健康和侵蚀控制的需要，制定作物轮作计划，以及土壤需要的改良措施；

23、基于地形参数，确定垄宽、沟宽和垄高，调整行距和株距以确保作物覆盖最大化；

24、在易发生侵蚀的边缘区域种植植被，在坡耕地的上部或周围种植树木；

25、结合物联网传感器数据，实施精准灌溉，根据土壤湿度和作物需求适时适量浇水。

26、进一步，利用机器学习模型预测最优耕作模式的步骤包括数据准备、特征工程、模型训练、预测与优化以及实施与监控，其中模型训练是使用神经网络模型预测不同地形条件下的最优化耕作模式，包括作物选择、种植密度、灌溉和施肥方案，神经网络模型模型构造为，输入层接收遥感图像和其他特征数据，卷积层用于提取图像特征，包括多个卷积层和池化层，全连接层用于处理非图像特征和整合所有特征，输出层预测作物选择、种植密度、灌溉和施肥方案；运算的数学表达式为：

27、y＝(x*w)+b；

28、其中y是其中一种调控目标，调控目标包括作物选择、种植密度、灌溉和施肥方案，x是输入图像，w是权重矩阵，b是偏置项；

29、激活函数为

30、relu(f(x)＝max(0,x))；

31、损失函数中对于分类任务使用交叉熵损失，对于回归任务使用均方误差。

32、进一步，使用卷积神经网络模型预测不同地形条件下的最优化的作物选择，预测模型为：

33、

34、其中，

35、是预测的作物选择概率分布；

36、x是输入数据，包括地形图像和土壤类型；

37、w1和w2是权重矩阵，分别对应于卷积层和全连接层的权重；

38、b1和b2是偏置项；

39、σ是激活函数，为relu；

40、softmax是用于多分类任务的激活函数，将输出转换为概率分布。

41、进一步，使用混合模型来预测最优化的种植密度、灌溉和施肥方案，混合模型包括卷积神经网络模型和循环神经网络，卷积神经网络模型处理图像数据，循环神经网络模型处理非图像数据，非图像数据包括土壤类型、历史气候数据、作物需求，卷积神经网络模型对图像特征提取的数学表达式为:

42、fimage＝σ(wconv*ximage+bcone)；

43、其中，

44、ximage是地形图像的输入；

45、wconv和bconv分别是卷积层的权重和偏置；

46、σ是激活函数；

47、循环神经网络对非图像特征处理的数学表达式为:

48、fnon-image＝σ(wfc·xnon-image+bfc)

49、其中，

50、xnon-image包括土壤类型、历史气候数据、作物需求其中一种非图像数据；

51、wfc和bfc是全连接层的权重和偏置；

52、特征融合的数学表达式为：

53、fcombined＝concat(fimage,fnon-image)

54、其中，

55、concat表示特征向量的拼接；

56、对于种植密度(density)、灌溉(irrigation)和施肥方案(fertilization)，分别对应三个独立的输出层，每个层都负责预测相应的农业参数，其中，对于种植密度，输出层的数学表达式为：

57、

58、对于灌溉，输出层的数学表达式为：

59、

60、对于施肥方案，输出层的数学表达式为：

61、

62、其中，

63、wdensity、wirrigation和wfertilization分别是各输出层的权重；

64、bdensity、birrigation和bfertilization分别是各输出层的偏置。

65、有益效果:

66、本技术的技术方案针对坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，通过集成高光谱遥感、机器学习、地理信息系统(gis)和物联网(iot)技术，实现了对坡耕地的精细化管理和水土保持，其有益效果尤其体现在以下几个方面：

67、1.提高了坡耕地管理的精确性和效率

68、高光谱遥感技术的应用使得土壤类型的识别更为精确，能够区分出不同类型的土壤及其属性，为后续的作物选择、灌溉和施肥方案提供了科学依据。

69、机器学习模型的引入使得对复杂环境因素的分析成为可能，通过历史数据的学习，模型能够预测最优的耕作模式，包括作物选择、种植密度、灌溉和施肥方案，大大提高了耕作决策的科学性和效率。

70、2.优化了水资源管理和土壤保护

71、数字地形模型和水文网络分析帮助识别潜在的水流路径和汇流点，评估水土流失风险，为设计等高线耕作和微型梯田化提供了基础，减少了径流速度，增加了地表水的渗透率，有效控制了水土流失。

72、精准灌溉策略的实施，结合物联网传感器数据，能够根据土壤湿度和作物需求适时适量浇水，避免了过度灌溉，减少了水资源浪费和土壤结构破坏。

73、3.强化了病虫害管理和作物健康

74、ai图像识别技术和物联网传感器的集成，能够实时监测作物生长状况和病虫害迹象，通过大数据分析提供预防和治疗建议，降低了病虫害爆发的风险，保障了作物健康。

75、4.实现了动态优化和智能决策

76、动态优化机制使得耕作策略能够根据季节变化、作物生长周期和环境条件的实时监测数据进行调整，提高了农业生产的灵活性和响应速度。

77、模型迭代和优化确保了预测模型的准确性随时间而提高，不断适应新的农业环境，增强了农业决策的可靠性。

78、5.促进了可持续农业发展

79、综合规划与动态调整机制，结合gis辅助规划，生成可视化耕作模式规划图，有助于制定符合当地地形和土壤条件的耕作模式，促进了农业生产的可持续性，减少了对环境的负面影响。

80、6.减少了农业投入和成本

81、通过精准灌溉、施肥和病虫害管理，减少了不必要的资源消耗，提高了农业投入的效率，降低了农业生产成本。

82、7.提升了农业生产效率和作物产量

83、最优化的耕作模式和动态调整策略，结合智能决策支持，有助于提高作物产量和质量，增加了农业产出，提升了农业经济收益。

84、综上所述，本技术的技术方案通过先进的技术手段，实现了坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法的构建，不仅有效控制了水土流失，还提高了农业生产效率和资源利用率，对推动农业可持续发展具有重要意义。