本發(fā)明屬于鹽堿地改良控制分析，尤其涉及一種基于數(shù)字孿生的鹽堿地改良控制分析方法與系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在利用數(shù)字孿生技術(shù)對鹽堿地滯留水進行動態(tài)模擬的過程中，面臨著諸多技術(shù)難題和矛盾。首先，鹽堿地地形復(fù)雜多變，微地形起伏不平，這使得對地形數(shù)據(jù)的采集和處理變得異常困難。其次，鹽堿地土壤性質(zhì)獨特，滲透性差異大，不同區(qū)域的入滲能力和速率差異顯著，給土壤滲透性數(shù)據(jù)的獲取和分析帶來挑戰(zhàn)。再者，鹽堿地降水時空分布不均，降水量變化大，降水數(shù)據(jù)的精確采集和動態(tài)更新面臨諸多技術(shù)瓶頸。同時，滯留水的動態(tài)變化過程涉及地形、土壤、降水等多重因素的復(fù)雜交互作用，構(gòu)建能夠準確反映這一過程的數(shù)字孿生模型需要深入理解各因素之間的內(nèi)在聯(lián)系和作用機制，并建立合理的數(shù)學(xué)模型和算法。此外，模型的計算效率、穩(wěn)定性和可視化表現(xiàn)等也對數(shù)字孿生技術(shù)提出了更高要求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種基于數(shù)字孿生的鹽堿地改良控制分析方法與系統(tǒng)，以解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字孿生的鹽堿地改良控制分析方法，包括：

3、獲取鹽堿地的地形數(shù)據(jù)、土壤滲透性數(shù)據(jù)和降水量數(shù)據(jù)；

4、對獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得規(guī)范化的地形、土壤滲透性和降水量數(shù)據(jù)集；

5、通過支持向量機模型構(gòu)建滯留水積聚區(qū)域預(yù)測模型，通過所述滯留水積聚區(qū)域預(yù)測模型對所述規(guī)范化的地形、土壤滲透性和降水量數(shù)據(jù)集進行計算，獲得滯留水的積聚區(qū)域；

6、基于克里金插值法對所述滯留水的積聚區(qū)域中滯留水的水量進行估算，得到滯留水水量的空間分布圖；

7、通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對所述滯留水的積聚區(qū)域和所述滯留水水量的空間分布圖進行模擬，獲得模擬預(yù)測的滯留水動態(tài)變化過程；

8、將所述滯留水的積聚區(qū)域、所述滯留水水量的空間分布圖和所述模擬預(yù)測的滯留水動態(tài)變化過程集成至數(shù)字孿生模型中，生成鹽堿地滯留水的數(shù)字孿生模型；

9、基于所述鹽堿地滯留水的數(shù)字孿生模型生成完整的排水設(shè)計方案。

10、優(yōu)選地，獲取鹽堿地的地形數(shù)據(jù)、土壤滲透性數(shù)據(jù)和降水量數(shù)據(jù)的過程包括：

11、獲取鹽堿地區(qū)域的高程、坡度地形參數(shù)數(shù)據(jù)，獲取鹽堿地區(qū)域的土壤質(zhì)地、土壤容重、土壤孔隙度土壤參數(shù)數(shù)據(jù)，獲取鹽堿地區(qū)域的日降水量、月降水量氣象數(shù)據(jù)；

12、利用數(shù)字高程模型對所述地形參數(shù)數(shù)據(jù)進行處理，提取地形特征，得到所述地形數(shù)據(jù)；

13、基于土壤水分特征曲線模型，計算所述土壤參數(shù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的土壤滲透系數(shù)，得到所述土壤滲透性數(shù)據(jù)；

14、統(tǒng)計所述氣象數(shù)據(jù)的多年平均降水量，得到降水量數(shù)據(jù)。

15、優(yōu)選地，所述對獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得規(guī)范化的地形、土壤滲透性和降水量數(shù)據(jù)集的過程包括：對獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，去除異常值和噪聲數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)標準化處理，得到規(guī)范化的地形、土壤滲透性和降水量數(shù)據(jù)集。

16、優(yōu)選地，所述通過支持向量機模型構(gòu)建滯留水積聚區(qū)域預(yù)測模型的過程包括：

17、構(gòu)建支持向量機模型，并構(gòu)建支持向量機模型的輸入數(shù)據(jù)集；

18、對所述支持向量機模型的參數(shù)進行優(yōu)化，獲得優(yōu)化模型；

19、通過所述輸入數(shù)據(jù)集對所述優(yōu)化模型進行訓(xùn)練，生成所述滯留水積聚區(qū)域預(yù)測模型。

20、優(yōu)選地，對所述支持向量機模型的參數(shù)進行優(yōu)化，獲得優(yōu)化模型的過程包括：

21、采用網(wǎng)格搜索方法優(yōu)化所述支持向量機模型的超參數(shù)，通過交叉驗證方法評估所述模型性能，選擇預(yù)測準確率最高的模型參數(shù)，基于所述準確率最高的模型參數(shù)對所述支持向量機模型進行優(yōu)化，獲得優(yōu)化模型。

22、優(yōu)選地，基于克里金插值法對所述滯留水的積聚區(qū)域中滯留水的水量進行估算，得到滯留水水量的空間分布圖的過程包括：

23、基于所述滯留水的積聚區(qū)域確定采樣點的空間分布，所述采樣點覆蓋整個積聚區(qū)域；

24、獲取各采樣點的地理坐標信息和實測滯留水水量數(shù)據(jù)，建立采樣點數(shù)據(jù)集；

25、對所述采樣點數(shù)據(jù)集進行分析，判斷數(shù)據(jù)的分布特征、趨勢和異常值，生成分析結(jié)果；

26、基于所述分析結(jié)果對所述采樣點數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，生成預(yù)處理后的采樣點數(shù)據(jù)集；

27、基于所述預(yù)處理后的采樣點數(shù)據(jù)集構(gòu)建克里金插值模型；

28、通過交叉驗證優(yōu)化所述克里金插值模型的變差函數(shù)和插值參數(shù)，生成優(yōu)化后的克里金插值模型；

29、基于優(yōu)化后的克里金插值模型，對整個滯留水積聚區(qū)域進行空間插值估算，得到區(qū)域內(nèi)各位置的滯留水水量預(yù)測值；

30、基于所述區(qū)域內(nèi)各位置的滯留水水量預(yù)測值得到所述滯留水水量的空間分布圖。

31、優(yōu)選地，所述獲得模擬預(yù)測的滯留水動態(tài)變化過程的過程包括：

32、獲取歷史滯留水檢測數(shù)據(jù)集，并構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

33、對所述歷史滯留水檢測數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，并提取關(guān)鍵特征，生成訓(xùn)練集和測試集；

34、將所述訓(xùn)練集輸入至所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，通過前向傳播和反向傳播算法，訓(xùn)練所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到訓(xùn)練后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

35、將所述測試集輸入所述訓(xùn)練后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取測試結(jié)果；根據(jù)所述測試結(jié)果，計算所述訓(xùn)練后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度；

36、基于所述測試精度對所述訓(xùn)練后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進行調(diào)整，生成滯留水預(yù)測模型；

37、基于所述滯留水預(yù)測模型對所述滯留水的積聚區(qū)域和所述滯留水水量的空間分布圖進行模擬，生成所述模擬預(yù)測的滯留水動態(tài)變化過程。

38、優(yōu)選地，所述生成鹽堿地滯留水的數(shù)字孿生模型的過程包括：

39、獲取鹽堿地滯留水的遙感影像數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)；

40、對所述遙感影像數(shù)據(jù)進行圖像分割處理，得到滯留水積聚區(qū)域的矢量邊界；

41、基于所述滯留水積聚區(qū)域的矢量邊界和所述模擬預(yù)測的滯留水動態(tài)變化過程構(gòu)建所述鹽堿地滯留水的數(shù)字孿生模型。

42、優(yōu)選地，基于所述鹽堿地滯留水的數(shù)字孿生模型生成完整的排水設(shè)計方案的過程包括：

43、基于所述鹽堿地滯留水的數(shù)字孿生模型獲取滯留水積聚區(qū)域和水量信息；

44、根據(jù)所述積聚區(qū)域的地形特征和水量分布，優(yōu)化排水溝布局和深度參數(shù)；

45、采用水力學(xué)模擬算法，利用水力學(xué)模型模擬分析各排水方式，得到排水效果和效率；

46、基于所述排水溝布局和深度參數(shù)，以及排水效果和效率構(gòu)建所述完整的排水設(shè)計方案。

47、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供了一種基于數(shù)字孿生的鹽堿地改良控制分析系統(tǒng)，包括：

48、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理模塊，用于獲取鹽堿地的地形數(shù)據(jù)、土壤滲透性數(shù)據(jù)和降水量數(shù)據(jù)，對獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得規(guī)范化的地形、土壤滲透性和降水量數(shù)據(jù)集；

49、滯留水積聚區(qū)域預(yù)測模塊，用于通過支持向量機模型構(gòu)建滯留水積聚區(qū)域預(yù)測模型，通過所述滯留水積聚區(qū)域預(yù)測模型對所述規(guī)范化的地形、土壤滲透性和降水量數(shù)據(jù)集進行計算，獲得滯留水的積聚區(qū)域；

50、滯留水水量估算模塊，用于基于克里金插值法對所述滯留水的積聚區(qū)域中滯留水的水量進行估算，得到滯留水水量的空間分布圖；

51、滯留水動態(tài)變化模擬模塊，用于通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對所述滯留水的積聚區(qū)域和所述滯留水水量的空間分布圖進行模擬，獲得模擬預(yù)測的滯留水動態(tài)變化過程；

52、數(shù)字孿生模型構(gòu)建模塊，用于將所述滯留水的積聚區(qū)域、所述滯留水水量的空間分布圖和所述模擬預(yù)測的滯留水動態(tài)變化過程集成至數(shù)字孿生模型中，生成鹽堿地滯留水的數(shù)字孿生模型；

53、排水設(shè)計方案制定模塊，用于基于所述鹽堿地滯留水的數(shù)字孿生模型生成完整的排水設(shè)計方案。

54、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點和技術(shù)效果：

55、本發(fā)明公開了一種鹽堿地滯留水數(shù)字孿生模型構(gòu)建及排水設(shè)計方法。該方法首先獲取并預(yù)處理鹽堿地的地形、土壤滲透性和降水量數(shù)據(jù)，采用支持向量機算法預(yù)測滯留水積聚區(qū)域，并使用克里金插值法估算滯留水水量。隨后，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬滯留水的動態(tài)變化過程，將這些信息集成到數(shù)字孿生模型中，實現(xiàn)滯留水空間分布和動態(tài)變化的可視化。最后，基于數(shù)字孿生模型中的滯留水信息，優(yōu)化排水溝布局和深度，選擇合適的排水材料和方式，形成完整的排水設(shè)計方案。本發(fā)明通過數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能算法相結(jié)合的方法，實現(xiàn)了鹽堿地滯留水的精確預(yù)測、動態(tài)模擬和可視化分析，為鹽堿地改良和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了科學(xué)依據(jù)和決策支持。