本發明涉及農田土壤分析，特別涉及一種農田土壤數據數字化分析方法及系統。

背景技術：

1、一種農田土壤數據數字化分析方法及系統，通過獲取農田圖像并基于種植物類型對圖像進行區域劃分，進一步將每個種植區域細分為若干子區域。對各子區域內的土壤樣本進行分析，獲取土壤肥力數據，并監測其隨時間變化的趨勢。通過比較不同子區域土壤肥力的變化趨勢，若變化趨勢一致，則可推斷整個區域的土壤肥力變化；若趨勢不一致，則進一步分析相鄰區域的變化趨勢，并通過賦予不同權重來分析和判斷土壤肥力的變化情況。這種方法能夠精準地評估和預測農田土壤的肥力變化，優化農業管理和施肥策略。

2、當前市面上的農田土壤數據分析方法主要包括遙感技術分析、地理信息系統結合數據挖掘分析等多種手段。遙感技術逐漸應用于土壤分析，利用衛星或無人機獲取高分辨率的土壤影像數據，可以大范圍快速監測土壤質量、濕度和溫度等指標，具有較強的時效性和空間覆蓋性。同時，gis技術結合大數據分析和機器學習算法，能夠對不同區域土壤數據進行空間分析，預測土壤的變化趨勢。這種方法能夠提供精準的農田管理決策支持，幫助農民優化施肥、灌溉等農業管理措施。現代農田土壤數據分析方法趨向于多元化和智能化，結合先進的傳感技術、數據處理技術和分析模型，為農業提供更加科學、精確的管理方案。

技術實現思路

1、為了完善現有的農田土壤數據分析方法，提供一種農田土壤數據數字化分析方法及系統，該方法通過圖像分析和土壤樣本采集，實現農田土壤肥力的精準監測與動態跟蹤，通過對土壤肥力變化趨勢的分析，幫助優化施肥方案，提升土地利用效率，推動可持續農業發展。

2、為達到以上目的，本發明采用的技術方案為：

3、一種農田土壤數據數字化分析方法，其特征在于，包括：

4、獲取農田圖像，并根據種植物將圖像劃分為不同種植區域；

5、基于不同種植區域的圖像，將其劃分為若干子區域，獲取各子區域內土壤樣本，并對樣本進行分析，獲取子區域內土壤肥力；

6、基于各子區域內不同時間節點的土地肥力，獲取土地肥力變化情況；

7、基于各子區域內土壤肥力變化情況，綜合評價分析該種植區土壤肥力變化情況。

8、優選的，所述基于不同種植區域的圖像，將其劃分為若干子區域，獲取各子區域內土壤樣本，并對樣本進行分析，獲取子區域內土壤肥力具體包括：

9、基于農田圖像，根據固定像素標記各種類種植無區域的輪廓重要節點；

10、基于輪廓重要節點，通過空間插值方法將各個節點連接成連續輪廓線，獲取土壤輪廓圖，公式為：l(k)＝(1-k)pi+kpi+1,k∈[0,1]，其中pi和pi+1為相鄰節點坐標；

11、基于土壤輪廓圖，將其劃分為若干個等大小網格區域，并獲取各區域內的土壤樣本；

12、基于各區域內的土壤樣本，分析其ph值和有機質含量，獲取各區域土壤肥力。

13、優選的，所述基于各區域內的土壤樣本，分析其ph值和有機質含量，獲取各區域土壤肥力具體包括：

14、基于獲取的各區域內的土壤樣本，取一定量的土壤樣本，與水按2.5：1的比例混合獲取混合液，使用標準化ph電極測量土壤樣本ph值；

15、取一定量的土壤樣本，在酸性條件下，加入過量的重鉻酸鉀溶液，進行氧化反應，消耗的重鉻酸鉀量與土壤中有機質含量成正比，根據消耗的重鉻酸鉀量，計算出土壤有機碳的含量；

16、其中，公式為：

17、

18、其中，corganic為土壤樣品中的有機碳含量，vtitration為滴定消耗的硫代硫酸鈉體積(ml)，nna2s2o3為硫代硫酸鈉溶液的濃度(mol/l)，0.003為常數，代表每摩爾硫代硫酸鈉溶液所能還原的重鉻酸鉀量的比例，100為轉換因子，將結果從以單位“g”計算的質量轉換為以百分比表示；

19、基于土壤樣本，獲取氮、磷、氨、鉀化合物的含量；

20、基于獲取的土壤樣本的ph值、有機質含量數據，給出土壤肥力評估。

21、優選的，所述基于各子區域內不同時間節點的土地肥力，獲取土地肥力變化情況具體包括：

22、基于各個子區域內不同時間節點的土地肥力pt，形成時間序列{p(t1),p(t2),...,p(tn)}；

23、基于同一子區域內不同時間節點的土地肥力pt，對比兩者土壤肥力差異度，獲取當前子區域的土壤肥力變化情況。

24、優選的，所述基于同一子區域內不同時間節點的土壤肥力pt，對比兩者土壤肥力差異度，獲取當前子區域的土壤肥力變化情況具體包括：

25、基于不同時間節點的土壤ph值、有機質含量數據，進行標準化處理；

26、基于標準化處理后的土壤各數據，計算其不同時間節點內的變化率；

27、基于各土壤數據的變化率，通過加權平均法對土壤肥力進行綜合評價，公式為：

28、s＝α1·corganic+α2·n+·p+α4·nh+α5·k

29、其中，α1、α2、α3、α4為權重因子，依據土壤各因素對土壤肥力的相對重要性設置；

30、基于土壤肥力的綜合評價結果，獲取當前子區域內土壤肥力的變化趨勢。

31、優選的，所述基于各子區域內土壤肥力變化情況，綜合評價分析該種植區土壤肥力變化情況具體包括：

32、統計該種植區域內各子區域的土壤肥力變化趨勢，若變化趨勢一致則可確定該種植區域土壤肥力變化情況；

33、基于變化趨勢不一致的情況，獲取該區域的相鄰區域變化趨勢，作為影響因素賦予權重分析判斷該區域的變化趨勢。

34、優選的，所述基于變化趨勢不一致的情況，獲取該區域的相鄰區域變化趨勢，作為影響因素賦予權重分析判斷該區域的變化趨勢具體包括：

35、獲取相鄰區域土壤肥力的變化趨勢，并基于相鄰區域的面積賦予不同的權重值；

36、基于該區域內的變化趨勢分布，加以相鄰區域的權重變化趨勢，綜合判斷該區域的變化趨勢，計算公式為：

37、

38、其中，t0為該區域擴大的占比，γ為該區域權重占比，λi為各個相鄰區域的附加權重，為相鄰區域的變化趨勢，n為相鄰區域總數。

39、進一步的，一種農田土壤數據數字化分析系統，其特征在于，包括：

40、影像獲取模塊：所述影像獲取模塊主用于通過衛星或無人機獲取種植區域的影像數據；

41、輪廓構建模塊，所述輪廓構建模塊主用于基于各種植區域內種植作物種類，獲取同種類土壤輪廓圖；

42、化學分析模塊，所述化學分析模塊主用于對土壤的化學性質進行分析，獲取土壤肥力；

43、對比模塊，所述對比模塊主用于通過對比各個時間節點的土壤肥力變化情況，獲取各個子區域內土壤肥力的變化趨勢；

44、綜合模塊：所述綜合模塊主用于將各個子區域內的變化趨勢整合獲取各個種植區域內土壤肥力的變化趨勢；

45、存儲模塊，所述存儲模塊主用于存儲各個時間節點的輪廓線函數數據和各區域的變化趨勢數據；

46、處理模塊，所述處理模塊主用于各個模塊間的信息傳輸處理，對輪廓和變化趨勢的計算。

47、與現有技術相比，本發明的優勢在于：

48、通過獲取農田圖像并根據作物類型將其劃分為不同的種植區域，實現對耕地的精細化管理。進一步將種植區域細分為多個子區域，分別采集土壤樣本并進行分析，確保數據的準確性與代表性。通過對不同時間節點的土壤肥力變化跟蹤，能夠清晰反映土地的動態變化趨勢，為土壤管理提供及時、全面的決策支持?；谕寥婪柿ψ兓厔莸囊恢滦苑治?，有效識別子區域內的變化規律。在土壤肥力變化趨勢不一致的情況下，方法還結合相鄰區域的數據進行加權分析，提高了整體分析的準確性與可靠性。這種方法不僅有助于農業生產者優化施肥方案、提升土地利用效率，還為農業環境保護提供科學依據，從而推動農業可持續發展。