安徽省耕地智能监管与空间优化治理关键技术研究

本发明提供了一种基于地理大数据与AI的黑土耕地有机碳退化诊断方法，包括：构建黑土区耕地有机碳退化潜在影响因素数据集及诊断模型，并判断潜在影响因素的空间相关性，基于数据集对诊断模型进行训练，基于训练后的诊断模型进行黑土区耕地有机碳退化影响因素识别，基于识别结果，进行有机碳退化影响因素作用机制解析。本发明利用地理空间大数据与云计算的高分辨率与高时效性，能够在大区域尺度上快速计算出影响黑土区耕地有机碳变化的潜在气候、土壤、地形和农业活动多类型因素，免去了因大面积数据收集与分析造成的人力物力与时间成本；利用人工智能算法，从多种潜在因素中精准识别出黑土区耕地有机碳退化主控因子，能够客观评价退化现状。

本发明涉及耕地评估领域，且公开了一种基于土壤地力培育的耕地评估方法，包括对耕地各地块进行定期采样，生成用于反映耕地基础状态的综合质量向量；基于综合质量向量构建微区间的时空耦合图结构，结合历史施肥、轮作与灌溉记录，通过多尺度时序嵌入模型生成反映土壤响应梯度、管理敏感度及微生物活性变化趋势的多维特征；利用机器学习优化的动态演化分析方法对多维特征进行结构聚类与趋势外推，识别具有衰退风险的地力异常节点；将地力异常节点按衰退风险和影响范围进行分级排序，生成随环境与作物状态动态更新的微区管理策略；通过微区管理策略，识别耕作周期中养分分布不均的关键位置。本发明具备提升耕地管理精准性的优点。

本申请提供一种用于土壤修复设备的智能控制方法及装置，属于土壤修复技术领域。该方法包括：采集搅拌装置所在场地现场的土壤图像，根据土壤图像生成土壤图像信息；发送土壤图像信息至远程控制端，并接收远程控制端反馈的控制信息；根据控制信息控制驱动模块和药剂进料模块；其中，控制信息基于提前训练好的土壤图像信息与模块转速之间的关系模型确定；控制信息包括驱动模块转速和药剂进料模块转速；驱动模块转速包括：正向搅拌装置转速和逆向搅拌装置转速。本申请能够鉴于控制信息基于现场的土壤图像确定，保证搅拌模块的搅拌处理过程适应于场地现场土壤环境，另外，保证对药剂量控制的精确度，从而提高土壤修复效率。