[0001] 本发明涉及分析预警模型技术领域，尤其涉及一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法及系统。

[0002] 在土地性状分析的过程中，必须考虑多种影响因素，例如气候变化、土壤管理实践、地形地貌等。这些因素的相互作用往往导致土地性状的复杂变化，使得单一变量的分析无法全面反映土地的真实状况。因此，构建综合性的预警模型，能够整合多种数据源，利用多元回归分析、机器学习等方法，对土地性状进行多维度的评估与预测。这种综合性分析的结果，可以为土地资源的优化配置提供科学指导，有助于实现土地资源的可持续发展。此外，土地特征影响供需平衡的预警模型构建还需要与地方实际相结合，考虑区域经济、社会发展与生态环境之间的平衡。例如，在农田土壤管理中，应结合不同作物的生长需求，设计出具有针对性的土壤改良措施，确保农业生产的可持续性。同时，地方政府应在土地管理政策中，引入基于模型的决策支持系统，通过定期监测与分析，及时调整政策，优化土地利用结构，减少土地资源的浪费与退化。然而，传统的一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法存在着对土地性状分析不精确，从而造成预警模型精确度低的问题，进而不能更好地利用预警模型获取土地特征以调整供需平衡。

[0026] 下面结合附图对本发明的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0027] 此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

[0028] 应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

[0029] 为实现上述目的，请参阅图1至图2，一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1：获取土地待分析区域；通过地面传感器对土地待分析区域进行全天候环境数据采集，得到土地分析区域全天候环境数据；对土地待分析区域进行地形结构分析，得到区域土地地形结构数据；基于区域土地地形结构数据进行坡面土壤属性分析，得到坡面土壤属性数据；根据坡面土壤属性数据进行三维土地结构属性模型构建，得到三维土地结构属性模型；
步骤S2：对土地待分析区域进行土地区域初始性状分析，得到土地区域初始性状数据；基于土地分析区域全天候环境数据和三维土地结构属性模型进行动态土壤肥力堆积路径推演，得到土壤肥力堆积路径推演数据；根据土壤肥力堆积路径推演数据对土地区域初始性状数据进行肥力性状分层解析，得到区域肥力性状分层数据；
步骤S3：基于Q‑learning算法对性状边界特征数据进行土地性状分析预警模型构建，得到土地性状分析预警模型，利用土地性状分析预警模型获取土地特征，根据土地特征进而调控土地供需。

[0030] 本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法包括以下步骤：步骤S1：获取土地待分析区域；通过地面传感器对土地待分析区域进行全天候环境数据采集，得到土地分析区域全天候环境数据；对土地待分析区域进行地形结构分析，得到区域土地地形结构数据；基于区域土地地形结构数据进行坡面土壤属性分析，得到坡面土壤属性数据；根据坡面土壤属性数据进行三维土地结构属性模型构建，得到三维土地结构属性模型；
本发明实施例中，获取土地待分析区域的第一步是利用地面传感器对选定区域进行全天候环境数据采集。所使用的传感器具备温度、湿度、土壤水分及光照强度等多项参数的实时监测能力，通过无线传输技术，将数据实时上传至数据处理中心。在数据采集完成后，利用GIS（地理信息系统）技术对土地待分析区域的地形进行分析，提取地形特征，如坡度、坡向及海拔变化，形成区域土地地形结构数据。接下来，基于提取的地形结构数据，采用重力模型和水文模型对坡面土壤属性进行分析，重点关注土壤的质地、密度及水分保持能力，从而获得坡面土壤属性数据。基于这些数据，构建三维土地结构属性模型，采用三维建模软件，将各类土壤属性及地形特征结合，实现对土地结构的立体可视化。最终，形成的三维土地结构属性模型为后续的土壤肥力及性状分析提供基础。

[0031] 步骤S2：对土地待分析区域进行土地区域初始性状分析，得到土地区域初始性状数据；基于土地分析区域全天候环境数据和三维土地结构属性模型进行动态土壤肥力堆积路径推演，得到土壤肥力堆积路径推演数据；根据土壤肥力堆积路径推演数据对土地区域初始性状数据进行肥力性状分层解析，得到区域肥力性状分层数据；本发明实施例中，对土地待分析区域进行土地区域初始性状分析的实施步骤包括全面调查区域内的土壤物理化学性质。通过采集样本并进行实验室分析，记录区域内土壤的pH值、有机质含量及养分含量，最终得到土地区域初始性状数据。接着，结合步骤 S1 中获得的全天候环境数据与三维土地结构属性模型，进行动态土壤肥力堆积路径推演。此过程中，采用动态模拟方法，通过构建时间序列模型，分析不同气候条件下土壤肥力的变化路径，预测土壤肥力的堆积趋势，得到土壤肥力堆积路径推演数据。最后，根据推演数据与土地区域初始性状数据进行肥力性状分层解析，利用地统计学方法，分析土壤在不同深度层次上的肥力分布情况，最终获得区域肥力性状分层数据。这一过程确保了对区域土壤肥力的全面了解，为后续决策提供支持。

[0032] 步骤S3：基于Q‑learning算法对性状边界特征数据进行土地性状分析预警模型构建，得到土地性状分析预警模型，利用土地性状分析预警模型获取土地特征，根据土地特征进而调控土地供需。

[0033] 本发明实施例中，基于 Q‑learning 算法进行土地性状分析预警模型构建的实施过程，首先需收集和整理土地性状边界特征数据。这些数据包括土壤水分、养分含量及物理特性等，构成特征输入。随后，构建一个 Q‑learning 模型，该模型的状态空间由土壤的不同性状组成，动作空间定义为不同的管理措施，如施肥、灌溉等。在训练模型时，通过不断调整 Q 值，优化土地管理策略。每次更新时，使用奖励机制评估每种管理措施的效果，将其与预设目标对比，逐步学习到最佳的土地管理策略。训练完成后，模型能够对新输入的土壤性状数据进行实时分析，预警潜在的土壤性状变化风险。最终，通过该模型的输出，形成土地性状分析预警模型，为土地管理者提供科学决策依据。此过程有效利用了强化学习的原理，确保对复杂土壤性状的准确分析。

[0034] 优选地，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取土地待分析区域；
步骤S12：通过地面传感器对土地待分析区域进行全天候环境数据采集，得到土地分析区域全天候环境数据；
步骤S13：对土地待分析区域进行地形结构分析，得到区域土地地形结构数据；
步骤S14：基于区域土地地形结构数据对土地待分析区域进行坡面土壤属性分析，得到坡面土壤属性数据；
步骤S15：根据区域土地地形结构数据和坡面土壤属性数据进行三维土地结构属性模型构建，得到三维土地结构属性模型。

[0035] 本发明实施例中，获取土地待分析区域的过程首先需明确研究区域的地理位置与边界。通过查阅地籍资料、航拍影像及相关文献，确定待分析区域的具体坐标及特征。然后，利用全球定位系统（GPS）设备，实地确认选定区域的地界。在此过程中，需要注意选择具有代表性的地块，确保区域内的土壤及环境特征能够反映整体情况。同时，记录该区域的土地使用现状，包括农作物种类、土地利用历史等信息，为后续数据分析提供背景资料。通过地面传感器对土地待分析区域进行全天候环境数据采集的步骤，首先布设多台传感器，涵盖温度、湿度、土壤水分、光照强度及风速等参数。传感器应具备高精度测量能力，并能够抵御不同气候条件的影响，确保数据采集的连续性和准确性。数据采集过程中，传感器每隔一定时间（如5分钟）记录一次环境参数，数据通过无线网络实时传输至中心数据库。数据存储格式采用标准化格式，确保后续分析的便捷性。在数据采集结束后，对数据进行初步筛选和校正，去除异常值，得到有效的土地分析区域全天候环境数据。对土地待分析区域进行地形结构分析时，首先使用数字高程模型（DEM）获取区域内的海拔信息。通过地理信息系统（GIS）工具，对获取的DEM数据进行分析，提取坡度、坡向及其他地形特征。对区域内的地形进行分类，如平坦、丘陵及山地等类型，以便对不同地形特征进行分类处理。接下来，结合遥感影像，提取土地覆盖类型，分析不同覆盖类型对地形的影响，形成区域土地地形结构数据。整个过程采用地形分析工具，通过空间分析算法，确保地形特征提取的准确性和全面性，为后续土壤属性分析提供基础数据。基于区域土地地形结构数据进行坡面土壤属性分析的步骤，首先需选择合适的土壤采样点，这些点应根据地形特征均匀分布，覆盖不同坡度和坡向的区域。然后，进行现场取样，将取样的土壤样本带回实验室进行分析，测试其物理和化学特性，包括土壤粒径、孔隙度、有机质含量及养分状态。采用标准的实验室分析方法，如气相色谱法或质谱法，确保分析结果的准确性。最终，得到的坡面土壤属性数据应系统化整理，形成数据集，为后续的三维模型构建提供详细的土壤属性基础。根据区域土地地形结构数据和坡面土壤属性数据进行三维土地结构属性模型构建的步骤，首先需整合前一步骤中获得的地形与土壤数据。通过三维建模软件，构建基于地形数据的三维模型，结合土壤属性数据，赋予模型相应的土壤特性。采用有限元分析法，进行模型的细致划分，确保在不同区域能够精确反映土壤特性。接着，利用网格划分和插值算法，将地形与土壤属性进行耦合，生成最终的三维土地结构属性模型。该模型能够直观展示区域内的土地结构特征，为后续的土壤性状分析奠定基础。

[0036] 优选地，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：根据区域土地地形结构数据和坡面土壤属性数据对土地待分析区域进行土地区域初始性状分析，得到土地区域初始性状数据；
步骤S22：基于土地分析区域全天候环境数据和三维土地结构属性模型对区域土地地形结构数据和坡面土壤属性数据进行动态土壤肥力堆积路径推演，得到土壤肥力堆积路径推演数据；
步骤S23：对土壤肥力堆积路径推演数据进行堆积强度空间异质性分析，得到堆积路径强度空间异质数据；
步骤S24：根据堆积路径强度空间异质数据对土地区域初始性状数据进行肥力性状分层解析，得到区域肥力性状分层数据。

[0037] 作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S2包括：步骤S21：根据区域土地地形结构数据和坡面土壤属性数据对土地待分析区域进行土地区域初始性状分析，得到土地区域初始性状数据；
本发明实施例中，根据区域土地地形结构数据和坡面土壤属性数据进行土地区域初始性状分析的步骤，首先需整合前面获取的地形和土壤数据。利用GIS技术，将地形结构数据与土壤属性数据进行叠加分析，识别不同地形单元下的土壤性状。分析过程中，选取关键的土壤指标，如pH值、土壤有机质含量、氮、磷、钾等元素的浓度，通过空间插值方法，生成区域土壤性状的空间分布图。这些数据可以通过克里金插值法实现，以确保生成的数据在空间上的连续性和合理性。最后，将所有分析结果整理，形成土地区域初始性状数据，包括区域内不同地块的土壤特征与地形特征的关系，为后续的肥力分析奠定基础。

[0038] 步骤S22：基于土地分析区域全天候环境数据和三维土地结构属性模型对区域土地地形结构数据和坡面土壤属性数据进行动态土壤肥力堆积路径推演，得到土壤肥力堆积路径推演数据；本发明实施例中，基于土地分析区域全天候环境数据和三维土地结构属性模型对区域土地地形结构数据和坡面土壤属性数据进行动态土壤肥力堆积路径推演的步骤，首先整合全天候环境数据、地形结构数据和坡面土壤属性数据。通过建立动态模型，模拟不同气候条件下土壤肥力的变化过程。采用物质平衡法，将环境数据与土壤数据相结合，建立连续时间序列模型，推演土壤肥力的堆积路径。具体操作中，需设置初始条件，如土壤初始肥力和气候变量，利用有限差分法逐步推演。每个时间步长，模型将更新土壤肥力状态，记录不同时间点的土壤肥力变化数据，最终形成土壤肥力堆积路径推演数据，反映出动态变化趋势。

[0039] 步骤S23：对土壤肥力堆积路径推演数据进行堆积强度空间异质性分析，得到堆积路径强度空间异质数据；本发明实施例中，对土壤肥力堆积路径推演数据进行堆积强度空间异质性分析的步骤，首先需对推演结果进行空间统计分析。通过空间自相关分析，评估肥力堆积的空间分布特征，判断是否存在聚集现象。接下来，利用半变异函数法，计算不同位置之间的肥力堆积强度差异，评估堆积强度的空间变异性。将肥力堆积强度数据进行地理信息系统处理，生成堆积强度空间分布图，展示不同区域的堆积强度异质性特征。分析结果可提供堆积强度空间异质数据，揭示土壤肥力的分布规律，为后续的肥力性状分层解析提供依据。

[0040] 步骤S24：根据堆积路径强度空间异质数据对土地区域初始性状数据进行肥力性状分层解析，得到区域肥力性状分层数据。

[0041] 本发明实施例中，根据堆积路径强度空间异质数据对土地区域初始性状数据进行肥力性状分层解析的步骤，首先整合堆积强度空间异质数据与土地区域初始性状数据。采用分层取样的方法，基于堆积强度的空间分布，将区域划分为不同的肥力层次。具体实施中，通过设置阈值，识别出高、中、低肥力区域。然后，应用方差分析法对不同肥力层次的土壤性状进行比较，计算各层次的平均值及变异系数，以评估其肥力特征。最终，形成区域肥力性状分层数据，清晰展现不同层次土壤的肥力差异，为进一步的土地管理和利用提供基础数据支持。

[0042] 优选地，步骤S22包括以下步骤：步骤S221：对土地分析区域全天候环境数据进行降雨量和温度变化提取，分别得到区域降雨量数据和区域温度变化数据；
步骤S222：根据区域降雨量数据和区域温度变化数据对坡面土壤属性数据进行水分渗透效率评估，得到坡面土壤水分渗透效率数据；
步骤S223：基于坡面土壤水分渗透效率数据对区域土地地形结构数据进行土壤成分流失路径分析，得到土壤成分流失路径数据；
步骤S224：根据三维土地结构属性模型对坡面土壤水分渗透效率数据和土壤成分流失路径数据进行养分土层运动模拟，得到养分土层运动模拟数据；
步骤S225：对养分土层运动模拟数据进行养分累积汇聚区域分布分析，得到养分累积汇聚区域数据；
步骤S226：基于养分累积汇聚区域数据进行动态土壤肥力堆积路径推演，得到土壤肥力堆积路径推演数据。

[0043] 本发明实施例中，对土地分析区域全天候环境数据进行降雨量和温度变化提取的步骤，首先需要从数据集中分离出与降雨和温度相关的时间序列数据。利用数据分析工具，对连续观测记录进行统计处理，计算特定时间段内的降雨量变化和温度波动。降雨量数据可通过直接从传感器读取的降水量记录获取，采用简单移动平均法平滑降雨量变化，减少极端值对分析结果的影响。温度变化数据则可通过最小二乘法拟合历史温度记录，提取出温度的日变化趋势和季节性波动。最终，得到清晰的区域降雨量数据和区域温度变化数据，为后续的水分渗透效率评估提供基础。根据区域降雨量数据和区域温度变化数据对坡面土壤属性数据进行水分渗透效率评估的步骤，首先需确定土壤的物理性质，包括土壤类型、颗粒组成和结构特性等。这些信息通过前期土壤采样及实验室分析获得。接下来，使用渗透率实验数据，结合降雨量和温度变化数据，建立土壤水分渗透模型。采用双指数模型对渗透过程进行模拟，计算不同条件下的水分渗透效率。具体操作中，将降雨量和温度变化与土壤特性结合，通过数值计算方法，评估不同时间段内的水分渗透效率，最终得到坡面土壤水分渗透效率数据，显示出水分在土壤中的动态移动特征。基于坡面土壤水分渗透效率数据对区域土地地形结构数据进行土壤成分流失路径分析的步骤，首先需确定不同坡面区域的水流路径。利用地形分析工具，通过DEM数据计算出坡面流向，结合坡度、坡向信息，识别潜在的水流集中区域。接下来，结合水分渗透效率数据，采用水土保持模型进行土壤成分流失的推演。模型中考虑了降雨强度、坡面特性和土壤水分状态，采用质量平衡法计算土壤成分流失量。通过设置参数，模拟不同降雨和温度条件下的土壤成分流失路径，形成土壤成分流失路径数据，揭示出特定条件下土壤成分的流失动态。根据三维土地结构属性模型对坡面土壤水分渗透效率数据和土壤成分流失路径数据进行养分土层运动模拟的步骤，首先需整合坡面水分渗透效率与土壤成分流失路径信息。这一过程可采用有限元分析方法，将三维土地结构模型划分为多个单元。然后，设定不同的养分流动条件，通过物质守恒原理，模拟养分在土层中的移动及其与水分的相互作用。在每个计算单元内，考虑养分的溶解度和土壤特性，通过分子扩散模型和对流模型相结合，推演养分的运动轨迹。最终得到养分土层运动模拟数据，显示养分在不同土层中的分布特征和变化规律。对养分土层运动模拟数据进行养分累积汇聚区域分布分析的步骤，首先需对养分运动模拟结果进行空间统计分析。使用克里金插值法对养分浓度进行空间插值，生成养分浓度的空间分布图。然后，结合特定的阈值，识别养分累积的高浓度区域。采用空间聚类分析方法，评估养分在不同区域的累积效应，判断其分布的均匀性或聚集性。最终，得到养分累积汇聚区域数据，详细展示养分在土地上的分布特征，为后续的动态土壤肥力推演提供数据支撑。基于养分累积汇聚区域数据进行动态土壤肥力堆积路径推演的步骤，首先需将养分累积区域数据与环境数据结合，确定肥力状态的动态变化。建立时间序列模型，模拟养分在不同季节、降雨条件下的变化。使用分段线性回归法，对养分累积区域的肥力状态进行拟合，获得不同时间段的养分堆积量。接着，基于水分渗透效率和成分流失路径数据，推演土壤肥力的动态变化，识别出肥力的堆积与流失路径，最终得到土壤肥力堆积路径推演数据，展示养分在土壤中的动态积累过程。

[0044] 优选地，步骤S225包括以下步骤：对养分土层运动模拟数据进行运动动力衰减性分析，得到养分运动动力衰减数据；
根据养分运动动力衰减数据对养分土层运动模拟数据进行区域集聚影响因子识别，得到区域集聚影响因子；
根据养分运动动力衰减数据和区域集聚影响因子对养分土层运动模拟数据进行累积连续性插值处理，得到养分土层累积连续插值数据；
对养分土层累积连续插值数据进行养分累积汇聚区域分布分析，得到养分累积汇聚区域数据。

[0045] 本发明实施例中，对养分土层运动模拟数据进行运动动力衰减性分析的步骤，首先需提取养分运动过程中各个时间节点的运动数据，通过比较不同时段养分浓度的变化，计算出养分运动的动力衰减值。采用指数衰减模型，分析养分在土层中的迁移和消散情况。在这一过程中，通过设置不同的初始养分浓度，使用最小二乘法对养分浓度的衰减曲线进行拟合，得到衰减系数，从而形成养分运动动力衰减数据，体现养分在土壤中的动态变化趋势。根据养分运动动力衰减数据对养分土层运动模拟数据进行区域集聚影响因子识别的步骤，首先需确定影响养分集聚的关键因素，包括土壤类型、降水量、温度等。通过多元线性回归分析，将衰减数据与环境因子进行关联，计算出各因子对养分运动的贡献度。利用相关系数分析，识别出显著影响养分集聚的因素，最终得到区域集聚影响因子，这些因子为后续的养分分析提供了重要的参考。根据养分运动动力衰减数据和区域集聚影响因子对养分土层运动模拟数据进行累积连续性插值处理的步骤，首先需对运动模拟数据进行网格化处理，将数据映射到一个规则网格上。使用克里金插值法进行空间插值，结合运动动力衰减数据，计算每个网格内的养分累积量。通过设置插值参数，确保插值结果具有连续性和空间一致性，最终得到养分土层累积连续插值数据，反映土层中养分的空间分布和变化情况。对养分土层累积连续插值数据进行养分累积汇聚区域分布分析的步骤，首先需采用空间分析技术，对插值结果进行区域划分。通过聚类分析方法，识别出养分浓度较高的区域，并分析其与周围环境的关系。利用地理信息系统（GIS）工具，对各个聚集区域进行可视化处理，形成养分汇聚区域的分布图。通过空间统计方法，进一步评估各个汇聚区域的特征和分布规律，最终得到养分累积汇聚区域数据，为后续的土壤管理和优化提供依据。

[0046] 优选地，步骤S24包括以下步骤：步骤S241：对堆积路径强度空间异质数据进行空间强度数值模拟，得到堆积路径强度数值数据；
步骤S242：对堆积路径强度数值数据进行空间自相关特征分析，得到堆积强度空间自相关数据；
步骤S243：根据堆积强度空间自相关数据对堆积路径强度数值数据进行多变量回归分析，得到堆积强度多变量回归数据；
步骤S244：基于堆积强度多变量回归数据和堆积强度空间自相关数据对土地区域初始性状数据进行肥力性状分层解析，得到区域肥力性状分层数据。

[0047] 本发明实施例中，对堆积路径强度空间异质数据进行空间强度数值模拟的步骤，首先需将堆积路径强度数据转化为空间数据格式，并根据实际地理坐标进行点位标定。通过利用有限元分析法，建立地块的空间模型，并在模型中设置合适的边界条件和初始条件，以便准确反映堆积强度在不同空间位置的分布。模拟过程中，需调整模型参数，包括材料属性和外部环境影响，最终得到堆积路径强度数值数据，这些数据展示了土壤中养分的空间分布及其变化情况。对堆积路径强度数值数据进行空间自相关特征分析的步骤，需首先计算堆积路径强度的局部和全局自相关性。使用莫兰指数（Moran's I）等统计指标来评估数据在空间上的聚集性和分散性。通过将数值数据与空间位置进行结合，能够揭示不同区域堆积强度的相关性。分析的结果形成堆积强度空间自相关数据，表征堆积强度在空间上的分布规律，为后续分析提供基础。根据堆积强度空间自相关数据对堆积路径强度数值数据进行多变量回归分析的步骤，需构建回归模型，将堆积强度作为因变量，空间自相关数据及其他影响因素（如气候、地形）作为自变量。通过最小二乘法计算回归系数，评估各个自变量对堆积强度的影响程度。此过程中，需要进行模型的拟合优度检验，确保模型的可靠性和预测能力，最终得到堆积强度多变量回归数据，反映了不同因素对土壤肥力的综合影响。基于堆积强度多变量回归数据和堆积强度空间自相关数据对土地区域初始性状数据进行肥力性状分层解析的步骤，首先需将土地区域初始性状数据与堆积强度数据进行对接，确定不同层次的肥力性状标准。利用分层分析法，根据回归分析结果对区域进行划分，将土壤分为多个层次，识别出各层次的肥力特征。最终形成区域肥力性状分层数据，体现不同层次土壤肥力的特征，为进一步的土地管理提供了数据支持。

[0048] 优选地，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对区域肥力性状分层数据进行性状边界特征提取，得到性状边界特征数据；
步骤S32：根据性状边界特征数据对土壤肥力堆积路径推演数据进行肥力损失区域关联，得到肥力损失区域关联数据；
步骤S33：基于Q‑learning算法对肥力损失区域关联数据和性状边界特征数据进行土地性状分析预警模型构建，得到土地性状分析预警模型，利用土地性状分析预警模型获取土地特征，根据土地特征进而调控土地供需。

[0049] 本发明实施例中，对区域肥力性状分层数据进行性状边界特征提取的步骤，首先需识别和分析分层数据中的关键性状参数。这一过程通过设置阈值和条件，提取出肥力性状变化明显的边界。例如，利用梯度提升法（Gradient Boosting）来评估各性状参数的贡献，通过比较不同层次之间的肥力指标变化，得到性状边界特征数据。此数据能够清晰地反映出土壤肥力的分布特征，并为后续分析提供基础。根据性状边界特征数据对土壤肥力堆积路径推演数据进行肥力损失区域关联的步骤，需将肥力损失的区域与边界特征进行匹配。通过空间数据分析技术，将堆积路径推演数据中的肥力损失点与性状边界特征相结合，采用空间插值法（如克里金插值）进行分析，识别出肥力损失的关键区域。这一过程中，需考虑环境因素的影响，并进行适当的调整，从而得到肥力损失区域关联数据，清晰展示肥力损失与区域性状的关系。基于Q‑learning算法对肥力损失区域关联数据和性状边界特征数据进行土地性状分析预警模型构建的步骤，需建立状态空间和动作空间，将肥力损失区域视为状态，性状边界特征作为环境反馈。通过反复试验，优化选择合适的策略，逐步更新价值函数。使用Q‑learning的迭代更新公式，将当前状态的收益与未来收益相结合，从而得到最优策略。最终生成土地性状分析预警模型，能够预测土壤肥力变化，识别潜在风险区域，为后续的土地管理和利用提供数据支持。

[0050] 优选地，步骤S33包括以下步骤：步骤S331：对肥力损失区域关联数据进行特征重要性评估，得到损失特征重要性评估数据；
步骤S332：根据损失特征重要性评估数据和性状边界特征数据进行边界性状损失耦合，得到边界性状损失耦合数据；
步骤S333：对边界性状损失耦合数据进行测试集和训练集划分，分别得到边界性状损失测试集和边界性状损失训练集；
步骤S334：对边界性状损失训练集进行采样平衡处理，得到边界性状损失采样平衡训练集；
步骤S335：基于Q‑learning算法对边界性状损失采样平衡训练集进行初始土地性状分析预警模型构建，得到初始土地性状分析预警模型；
步骤S336：根据边界性状损失测试集对初始土地性状分析预警模型进行测试验证，得到土地性状分析预警模型，利用土地性状分析预警模型获取土地特征，根据土地特征进而调控土地供需。

[0051] 本发明实施例中，对肥力损失区域关联数据进行特征重要性评估的步骤，需利用特征选择技术对数据集中的不同特征进行分析。采用基于树模型的特征重要性评估方法，具体方法为随机森林（Random Forest）。在该过程中，通过训练随机森林模型，计算每个特征对预测结果的重要性分数。这一分数基于特征在模型分裂节点时所贡献的信息增益，识别出与肥力损失关联度最高的特征，最终生成损失特征重要性评估数据，为后续分析提供依据。根据损失特征重要性评估数据和性状边界特征数据进行边界性状损失耦合的步骤，需将两组数据整合，进行多变量线性回归分析。在该过程中，通过定义损失特征与边界特征之间的线性关系，建立回归模型，计算每个特征对损失的影响程度。耦合过程中，采用最小二乘法求解回归方程，得到边界性状损失耦合数据，明确各边界特征对肥力损失的影响机制。对边界性状损失耦合数据进行测试集和训练集划分的步骤，需依据数据集的比例进行划分。具体操作为采用80/20的比例，将数据随机分为训练集和测试集。在划分过程中，确保两部分数据在肥力损失特征的分布上保持一致，避免引入偏差。训练集用于模型的构建，测试集则用于后续的模型验证，分别得到边界性状损失测试集和边界性状损失训练集。对边界性状损失训练集进行采样平衡处理的步骤，需使用过采样或欠采样技术，以确保各类样本在训练集中数量均衡。具体操作为针对样本数量较少的类别，进行随机复制或合成少数类样本（如使用SMOTE方法）以增加样本量，或者从多数类中随机删除样本，达到类别数量均衡。这一处理过程确保训练集的多样性，提高模型的训练效果，最终得到边界性状损失采样平衡训练集。基于Q‑learning算法对边界性状损失采样平衡训练集进行初始土地性状分析预警模型构建的步骤，需将肥力损失视为状态，并定义相应的动作和奖励。通过构建状态‑动作价值函数（Q函数），运用迭代更新法对Q值进行优化，以实现对最优决策策略的学习。使用贝尔曼方程进行价值更新，通过多次迭代，逐步收敛，最终生成初始土地性状分析预警模型，该模型能够对肥力损失进行有效的预警。根据边界性状损失测试集对初始土地性状分析预警模型进行测试验证的步骤，需通过将测试集输入模型，评估模型的预测性能。具体操作为计算模型在测试集上的准确率、精确率和召回率等指标，评估其对肥力损失的预测能力。同时，利用混淆矩阵可视化模型的预测结果，通过调整模型参数进一步优化，最终得到有效的土地性状分析预警模型。

[0052] 优选地，步骤S334包括以下步骤：对边界性状损失训练集进行特征聚类，得到边界性状损失聚类训练集；
基于边界性状损失聚类训练集对边界性状损失训练集进行欠采样处理，得到欠采样边界性状损失训练集；
对欠采样边界性状损失训练集进行分层抽样处理，得到边界性状分层抽样训练集；
根据边界性状分层抽样训练集和欠采样边界性状损失训练集对边界性状损失训练集进行采样平衡处理，得到边界性状损失采样平衡训练集。

[0053] 本发明实施例中，对边界性状损失训练集进行特征聚类的步骤，采用K‑means聚类算法。首先，需对训练集中的特征进行标准化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。然后，选择合适的K值，通过肘部法则（Elbow Method）确定聚类数。接着，应用K‑means算法对数据进行聚类，聚类过程中不断迭代以最小化样本到聚类中心的距离。最终，得到边界性状损失聚类训练集，每个样本根据其特征被分配到相应的聚类中，便于后续处理。基于边界性状损失聚类训练集对边界性状损失训练集进行欠采样处理的步骤，针对样本数量较多的聚类类别，随机选择部分样本进行删除，以平衡各类别样本的数量。在处理过程中，首先统计每个聚类中样本的数量，确定样本数量最多的聚类作为基准。然后，按照设定的比例从每个聚类中随机抽取相同数量的样本，删除过剩样本，最终生成欠采样边界性状损失训练集。这一处理确保训练集中的每个类别样本数量均衡，有助于提高模型训练的稳定性。对欠采样边界性状损失训练集进行分层抽样处理的步骤，首先需按照类别标签对数据进行分层，确保每一类别在训练集中都被代表。在实施过程中，定义所需的样本比例，通常为70%用于训练，30%用于验证。在每个类别中随机抽取相应比例的样本，确保每个类别的样本数量在训练集和验证集之间保持一致。最终生成边界性状分层抽样训练集，便于后续模型验证和测试，提高模型的泛化能力。根据边界性状分层抽样训练集和欠采样边界性状损失训练集对边界性状损失训练集进行采样平衡处理的步骤，需结合两者的特性，通过综合策略调整训练集样本的分布。具体操作为，将分层抽样得到的样本与欠采样得到的样本进行合并，确保每个类别样本数量一致。接着，使用随机抽样或加权抽样方法调整最终训练集中的样本比例，以达到整体样本的均衡，最终得到边界性状损失采样平衡训练集。此步骤确保训练集具备代表性，能够有效支撑后续的模型训练与验证。

[0054] 优选地，本发明还提供了一种土地特征影响供需平衡的预警模型构建系统，用于执行如上所述的土地特征影响供需平衡的预警模型构建方法，该土地特征影响供需平衡的预警模型构建系统包括：土地结构属性分析模块，用于获取土地待分析区域；通过地面传感器对土地待分析区域进行全天候环境数据采集，得到土地分析区域全天候环境数据；对土地待分析区域进行地形结构分析，得到区域土地地形结构数据；基于区域土地地形结构数据进行坡面土壤属性分析，得到坡面土壤属性数据；根据坡面土壤属性数据进行三维土地结构属性模型构建，得到三维土地结构属性模型；
肥力性状分层解析模块，用于对土地待分析区域进行土地区域初始性状分析，得到土地区域初始性状数据；基于土地分析区域全天候环境数据和三维土地结构属性模型进行动态土壤肥力堆积路径推演，得到土壤肥力堆积路径推演数据；根据土壤肥力堆积路径推演数据对土地区域初始性状数据进行肥力性状分层解析，得到区域肥力性状分层数据；
分析预警模型构建模块，用于基于Q‑learning算法对性状边界特征数据进行土地性状分析预警模型构建，得到土地性状分析预警模型，利用土地性状分析预警模型获取土地特征，根据土地特征进而调控土地供需。

[0055] 因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

[0056] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。