本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息管理領(lǐng)域，尤其涉及一種耕地土壤數(shù)據(jù)自動(dòng)化審核分析方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中，耕地土壤數(shù)據(jù)已成為重要的生產(chǎn)要素和戰(zhàn)略資源。隨著農(nóng)業(yè)信息技術(shù)的發(fā)展，各種領(lǐng)域?qū)ν寥罃?shù)據(jù)的需求日益增加，包括精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)和土地管理等。高效的數(shù)據(jù)處理和分析能夠促進(jìn)資源優(yōu)化配置、提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、推動(dòng)科技創(chuàng)新。然而，土壤數(shù)據(jù)管理和分析也面臨諸多挑戰(zhàn)，特別是在數(shù)據(jù)采集、處理效率和數(shù)據(jù)安全方面。傳統(tǒng)的土壤數(shù)據(jù)處理方法包括人工數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析。盡管現(xiàn)有的技術(shù)在一定程度上解決了數(shù)據(jù)處理中的部分問題，但仍存在許多缺陷和挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

2、首先，數(shù)據(jù)采集的局限性。傳統(tǒng)的土壤數(shù)據(jù)采集方法主要依賴地面?zhèn)鞲衅骱褪謩?dòng)采樣，這些方法在覆蓋范圍和數(shù)據(jù)更新頻率方面存在明顯的局限。地面?zhèn)鞲衅髦荒芨采w有限的區(qū)域，采樣點(diǎn)少，數(shù)據(jù)難以全面反映大面積農(nóng)田的土壤狀況。實(shí)驗(yàn)室分析過程繁瑣，數(shù)據(jù)更新頻率低，無法實(shí)時(shí)反映土壤條件的動(dòng)態(tài)變化。這些因素導(dǎo)致了土壤數(shù)據(jù)采集的局限性，無法全面、準(zhǔn)確地獲取土壤信息。

3、其次，數(shù)據(jù)處理的低效性?，F(xiàn)有的土壤數(shù)據(jù)處理和審核主要依賴人工進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、歸一化和異常值檢測(cè)。面對(duì)海量的土壤數(shù)據(jù)，人工處理不僅耗時(shí)耗力，而且容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤，影響數(shù)據(jù)審核結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。這種低效的處理方式難以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對(duì)快速、高效數(shù)據(jù)處理的需求，導(dǎo)致土壤數(shù)據(jù)審核和分析的效率和精度不高。

4、再次，分析方法的單一性?，F(xiàn)有的土壤數(shù)據(jù)分析方法多采用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析，難以深入挖掘數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系。例如，對(duì)于多源、多時(shí)態(tài)的土壤數(shù)據(jù)，缺乏有效的整合和分析手段，無法全面了解土壤的綜合狀況和發(fā)展趨勢(shì)。這種單一的分析方法難以支持精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的科學(xué)決策，無法提供全面、準(zhǔn)確的土壤狀況評(píng)估和預(yù)測(cè)。

5、此外，數(shù)據(jù)安全保障不足。在數(shù)據(jù)傳輸和處理過程中，現(xiàn)有技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的加密和訪問控制措施不足，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露和篡改，影響數(shù)據(jù)的可靠性和安全性。數(shù)據(jù)安全保障的缺失使得土壤數(shù)據(jù)在傳輸和處理過程中面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)，影響了數(shù)據(jù)的可信性和使用價(jià)值。

6、因此，如何提供一種多因素影響下離散圖斑遍歷調(diào)查路徑規(guī)劃的方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種耕地土壤數(shù)據(jù)自動(dòng)化審核分析方法。本發(fā)明通過結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)傳感器、無人機(jī)多光譜成像技術(shù)、擴(kuò)展卡爾曼濾波器、因果推理的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)分析、量子計(jì)算驅(qū)動(dòng)的可視化技術(shù)和自然語言生成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了土壤數(shù)據(jù)的高效采集、精準(zhǔn)處理、多維度分析和安全管理。具體方法包括數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)多源采集、降噪和異常值去除、時(shí)間序列分析、深度分析和數(shù)據(jù)融合、量子計(jì)算可視化和自動(dòng)生成報(bào)告。該方法具備以下優(yōu)點(diǎn)：提高了數(shù)據(jù)審核效率、準(zhǔn)確性和安全性，提供了全面的土壤數(shù)據(jù)處理解決方案，克服了現(xiàn)有技術(shù)的諸多不足，促進(jìn)了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的精準(zhǔn)管理和科學(xué)決策。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種耕地土壤數(shù)據(jù)自動(dòng)化審核分析方法，包括如下步驟：

3、s1、采集土壤的原始數(shù)據(jù)，通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器和無人機(jī)多光譜成像進(jìn)行實(shí)時(shí)多源數(shù)據(jù)采集與傳輸，構(gòu)成土壤數(shù)據(jù)集；

4、s2、對(duì)土壤數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，采用擴(kuò)展卡爾曼濾波器進(jìn)行數(shù)據(jù)降噪和異常值去除，利用時(shí)序插值方法進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全；

5、s3、基于時(shí)間序列分析對(duì)預(yù)處理后的土壤數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)審核識(shí)別潛在的異常數(shù)據(jù)模式；

6、s4、利用因果推理的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)審核后的土壤數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和融合；

7、s5、利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)融合后的土壤數(shù)據(jù)集進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)；

8、s6、采用量子計(jì)算驅(qū)動(dòng)的可視化方法對(duì)分析和預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和交互展示；

9、s7、使用自然語言生成技術(shù)，根據(jù)土壤數(shù)據(jù)集的最新數(shù)據(jù)和分析結(jié)果生成報(bào)告，提供數(shù)據(jù)摘要、異常檢測(cè)結(jié)果、分析結(jié)論和建議，并支持多種格式輸出；

10、s8、在土壤數(shù)據(jù)集的處理和傳輸過程中，為每個(gè)數(shù)據(jù)塊應(yīng)用加密和訪問控制策略。

11、可選的，所述s2具體包括：

12、s21、對(duì)土壤數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步降噪處理，采用改進(jìn)的自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波器，初始化狀態(tài)向量和協(xié)方差矩陣，并結(jié)合多變量斯圖登特分布進(jìn)行噪聲建模，設(shè)定狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)的雅可比矩陣；

13、s22、利用高斯過程回歸對(duì)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)和噪聲估計(jì)，通過變分推斷優(yōu)化狀態(tài)預(yù)測(cè)：

14、

15、其中，pk|k-1預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差矩陣,fk-1是狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)的雅可比矩陣，pk-1上一時(shí)刻的誤差協(xié)方差矩陣,ν是自由度參數(shù)，wk-1是過程噪聲向量，i是單位矩陣，α是權(quán)重系數(shù)，是高斯基函數(shù)，n是基函數(shù)的數(shù)量,(xk-1)t變量xk-1的轉(zhuǎn)置；

16、s23、通過多模態(tài)粒子濾波進(jìn)行測(cè)量更新，計(jì)算測(cè)量殘差和自適應(yīng)卡爾曼增益，將測(cè)量結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合；

17、s24、利用自適應(yīng)卡爾曼增益修正狀態(tài)向量和協(xié)方差矩陣，進(jìn)一步降低噪聲的影響；

18、s25、對(duì)降噪和修正后的土壤數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常值去除，采用基于深度生成模型的異常檢測(cè)方法，利用變分自編碼器訓(xùn)練模型，構(gòu)建生成模型和判別模型，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常評(píng)分，設(shè)定閾值，標(biāo)記和去除異常值；

19、s26、對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全，利用稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法進(jìn)行補(bǔ)全，通過稀疏貝葉斯矩陣分解和深度生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，定義觀測(cè)數(shù)據(jù)矩陣和字典矩陣，建立稀疏貝葉斯矩陣分解模型，通過聯(lián)合優(yōu)化生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)：

20、

21、其中，ln?p(y|x,a,e)是觀測(cè)數(shù)據(jù)y在給定輸入x、矩陣a和噪聲e下的對(duì)數(shù)似然,是對(duì)來自真實(shí)數(shù)據(jù)分布的y的期望值，ln?d(y)是判別器d對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)y的對(duì)數(shù)概率，λ是權(quán)重參數(shù)，γ和δ是正則化參數(shù)，ex～px(x)是對(duì)來自輸入數(shù)據(jù)分布的x的期望值，ln(1-d(g(x)))是判別器d對(duì)生成數(shù)據(jù)g(x)的對(duì)數(shù)概率，∥·∥1表示l1范數(shù)，d和g分別表示生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的判別器和生成器，通過聯(lián)合優(yōu)化上述復(fù)雜的損失函數(shù)，得到最優(yōu)的稀疏系數(shù)矩陣xoptimized和字典矩陣a，最終重構(gòu)缺失數(shù)據(jù)。

22、可選的，所述s3具體包括：

23、s31、對(duì)預(yù)處理后的土壤數(shù)據(jù)集進(jìn)行時(shí)間序列分解，將時(shí)間序列分解為趨勢(shì)成分、季節(jié)性成分和殘差成分；

24、s32、對(duì)趨勢(shì)成分進(jìn)行高級(jí)趨勢(shì)分析，使用對(duì)數(shù)變換和非線性濾波方法，將趨勢(shì)成分：

25、

26、其中，t(t)為原始趨勢(shì)成分，∈為對(duì)數(shù)變換中用于避免計(jì)算錯(cuò)誤的小常數(shù)，coeffn為第n項(xiàng)的濾波器系數(shù)，α為用于增強(qiáng)模型非線性處理能力的權(quán)重；

27、s33、對(duì)季節(jié)性成分s(t)進(jìn)行非參數(shù)貝葉斯方法建模，采用高斯過程回歸進(jìn)行預(yù)測(cè)：

28、

29、其中，m(t)為高斯過程的均值函數(shù)，為函數(shù)方差，l為長(zhǎng)度尺度，為噪聲方差，p為周期長(zhǎng)度，對(duì)應(yīng)季節(jié)性變化周期，δ(t-t')為diracdelta函數(shù)，處理自相關(guān)問題；

30、s34、對(duì)殘差成分r(t)進(jìn)行非線性建模，采用變分自編碼器進(jìn)行殘差生成和預(yù)測(cè)，優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：

31、

32、其中，變分自編碼器的損失函數(shù)，e表示期望值，是編碼器，參數(shù)為-lnpθ(x|z)是對(duì)數(shù)似然的負(fù)值，表示在給定潛在變量z下生成數(shù)據(jù)x的概率；pθ(x|z)是解碼器，p(z)是先驗(yàn)分布，參數(shù)為θ；z是隱變量；n表示高斯分布；kl表示kullback-leibler散度；

33、s35、基于分解后的各成分進(jìn)行異常數(shù)據(jù)檢測(cè)，對(duì)趨勢(shì)成分和季節(jié)性成分進(jìn)行異常值標(biāo)記，采用孤立森林方法確定異常值閾值，并根據(jù)殘差成分的變分自編碼器模型進(jìn)行異常數(shù)據(jù)的標(biāo)記和去除；

34、s36、對(duì)標(biāo)記和去除異常值后的數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，結(jié)合趨勢(shì)成分、季節(jié)性成分和修正后的殘差成分，重構(gòu)完整的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

35、可選的，所述s4包括以下步驟：

36、s41、對(duì)審核后的土壤數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建土壤數(shù)據(jù)的因果圖模型，通過節(jié)點(diǎn)特征的聚合和更新，生成各節(jié)點(diǎn)的隱藏狀態(tài)向量：

37、

38、其中，為節(jié)點(diǎn)v在第k+1層的隱藏狀態(tài)向量，σ為激活函數(shù)，w(k為第k層的權(quán)重矩陣，agg為聚合函數(shù)，為鄰居節(jié)點(diǎn)u在第k層的隱藏狀態(tài)向量，evu和evv為節(jié)點(diǎn)間的邊權(quán)重向量，b(k)為第k層的偏置向量，⊙表示元素乘；

39、s42、對(duì)構(gòu)建的因果圖模型進(jìn)行因果推理，利用因果推理框架評(píng)估土壤數(shù)據(jù)集中的因果關(guān)系；

40、s43、對(duì)因果推理結(jié)果進(jìn)行特征選擇，采用注意力機(jī)制來計(jì)算各特征的權(quán)重，并選擇關(guān)鍵特征；

41、s44、對(duì)選擇的關(guān)鍵特征進(jìn)行聚類分析，采用基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度嵌入聚類方法，優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：

42、

43、其中，zi是數(shù)據(jù)點(diǎn)i在嵌入空間中的表示，μj是聚類中心j的表示，α是學(xué)生t分布的自由度參數(shù)，是聚類中心j的頻率，j'對(duì)聚類中心進(jìn)行求和時(shí)的索引變量；

44、s45、基于聚類分析結(jié)果，結(jié)合因果推理的特征選擇和聚類分析，對(duì)土壤數(shù)據(jù)集更新，內(nèi)容包括不同聚類的土壤類型和各類土壤的主要特征；

45、s46、將更新的土壤數(shù)據(jù)集與時(shí)間序列分析結(jié)果結(jié)合，進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

46、可選的，所述s44包括以下步驟：

47、s441、對(duì)選擇的關(guān)鍵特征進(jìn)行預(yù)處理，使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法將特征嵌入到高維空間中，生成節(jié)點(diǎn)的嵌入表示和初始聚類中心表示；

48、s442、初始化聚類中心μj，在嵌入空間中選取初始聚類中心；

49、s443、計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)i屬于聚類中心j的自適應(yīng)軟分配qij：

50、

51、其中，為聚類中心j的方差，zi為數(shù)據(jù)點(diǎn)i的嵌入表示，μj為聚類中心j的嵌入表示；

52、s444、計(jì)算目標(biāo)分布pij，進(jìn)一步優(yōu)化軟分配結(jié)果：

53、

54、其中，是聚類中心j的頻率；

55、s445、定義正則化的kl散度損失函數(shù)，用于衡量軟分配qij與目標(biāo)分布pij之間的差異，并加入信息熵正則化：

56、

57、其中，λ為正則化參數(shù)；

58、s446、基于自適應(yīng)梯度下降法最小化正則化的kl散度損失函數(shù)，優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)通過反向傳播更新節(jié)點(diǎn)嵌入表示和聚類中心：

59、

60、其中，η為學(xué)習(xí)率，和分別為第t次迭代時(shí)的聚類中心和節(jié)點(diǎn)嵌入表示，和分別為累積梯度平方和；

61、s447、引入自適應(yīng)鄰域圖正則化，更新?lián)p失函數(shù)為：

62、

63、其中，β和δ為正則化參數(shù)，為圖的邊集合，cos(zi,zj0表示節(jié)點(diǎn)嵌入之間的余弦相似度；

64、s448、結(jié)合對(duì)比學(xué)習(xí)，構(gòu)建對(duì)比損失，更新?lián)p失函數(shù)為：

65、

66、其中，γ為對(duì)比學(xué)習(xí)的權(quán)重參數(shù)，1為指示函數(shù)，yi和yj分別為數(shù)據(jù)點(diǎn)i和j的類別標(biāo)簽；

67、s449、重復(fù)步驟s443至s448，直到目標(biāo)函數(shù)收斂，得到最終的聚類結(jié)果。

68、可選的，所述s6包括以下步驟：

69、s61、構(gòu)建量子可視化算法，設(shè)計(jì)量子電路以處理和映射土壤數(shù)據(jù)集；

70、s62、定義量子態(tài)的編碼和解碼策略，將土壤數(shù)據(jù)集編碼為量子態(tài)，并在量子計(jì)算完成后解碼；

71、s63、執(zhí)行量子計(jì)算任務(wù)，將分析和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入量子處理器，通過量子態(tài)演化實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理：

72、

73、其中，ψevolved為演化后的量子態(tài)，βj為演化系數(shù)，為量子操作符，m為演化步數(shù)，γ(x)為權(quán)重函數(shù)，exp(ihx)為包含哈密頓量h的量子相干操作；

74、s64、將量子計(jì)算的輸出數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為經(jīng)典數(shù)據(jù)，通過量子態(tài)測(cè)量獲取經(jīng)典數(shù)據(jù)，并重建經(jīng)典數(shù)據(jù)；

75、s65、將量子計(jì)算輸出的經(jīng)典數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可視化圖形，使用經(jīng)典計(jì)算機(jī)對(duì)量子結(jié)果進(jìn)行后處理，生成圖表和可視化界面；

76、s66、實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互展示，通過交互界面用戶可以動(dòng)態(tài)調(diào)整和查看分析和預(yù)測(cè)結(jié)果；

77、s67、引入量子態(tài)糾纏和疊加的可視化，展示土壤數(shù)據(jù)集不同量子態(tài)之間的關(guān)聯(lián)性；

78、s68、采用量子態(tài)的相干性和去相干性分析，展示土壤數(shù)據(jù)集在不同環(huán)境下的變化：

79、

80、其中，為李維爾算符，ρ為密度矩陣，li為環(huán)境作用算符，是li的共軛轉(zhuǎn)置算符，γjk為去相干率，aj和ak為相干性算符。

81、本發(fā)明的有益效果是：

82、(1)本發(fā)明通過結(jié)合高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、基于時(shí)間序列分析的異常檢測(cè)方法、因果推理的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，顯著提升了耕地土壤數(shù)據(jù)審核和分析的效率和準(zhǔn)確性。特別是在數(shù)據(jù)融合和預(yù)測(cè)方面，本發(fā)明克服了傳統(tǒng)方法的不足，能夠快速而準(zhǔn)確地處理大規(guī)模、多源的土壤數(shù)據(jù)，并提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表示。

83、(2)通過引入量子計(jì)算驅(qū)動(dòng)的可視化方法和自然語言生成技術(shù)，本發(fā)明優(yōu)化了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的展示和報(bào)告生成。量子計(jì)算驅(qū)動(dòng)的可視化方法實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和交互展示，使用戶能夠直觀地了解和分析數(shù)據(jù)結(jié)果。自然語言生成技術(shù)根據(jù)最新的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果自動(dòng)生成詳細(xì)的報(bào)告，包括數(shù)據(jù)摘要、異常檢測(cè)結(jié)果、分析結(jié)論和建議，提升了用戶理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)的效率和精準(zhǔn)性。

84、(3)本發(fā)明采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)加密和訪問控制策略，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)安全性，有效防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)泄露。通過這些措施，能夠應(yīng)對(duì)不斷變化的安全威脅，確保土壤數(shù)據(jù)在處理和傳輸過程中的安全性。