一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法与流程

1.一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，其特征在于，计算得出坡度、坡向关键地形参数，具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，其特征在于，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，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。

4.根据权利要求1所述的一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，其特征在于，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：

5.根据权利要求1所述的一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，其特征在于，进行初步的耕作模式规划，包括：

6.根据权利要求1所述的一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，其特征在于，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：

7.根据权利要求6所述的一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，其特征在于，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：

8.根据权利要求6所述的一种坡耕地集水防蚀耕层智能化构建方法，其特征在于，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: