海龟产卵场的土壤环境评价系统及方法

本发明涉及环境科学与工程，尤其涉及海龟产卵场的土壤环境评价系统及方法。

背景技术：

1、环境科学与工程是一门跨学科领域，涵盖了地球环境的各个方面，包括大气、水资源、土壤和生态系统等。其目的是研究、评估和管理环境问题，以确保生态平衡和人类可持续发展。这个领域的主要关注点包括环境污染、资源管理、生态保护、气候变化等。

2、其中，海龟产卵场的土壤环境评价系统是一种专门用于评估海龟产卵地点的土壤环境质量和可持续性的技术系统。其主要目的是监测和评估土壤质量、生态系统健康状况以及海龟产卵地点的适宜性。通过采集土壤样本、监测生态系统健康状况和评估海龟繁殖环境，该系统可以确定土壤质量问题、保护生态系统以及确保海龟繁殖的成功。为了达成这些效果，该系统运用地理信息系统、遥感技术、环境监测仪器和数据分析等手段，从而提供科学依据和决策支持，以保护海龟和维护繁殖生态系统的可持续健康。

3、在现有海龟产卵场的土壤环境评价系统中，现有系统在土壤采样策略上可能过于简单和传统，没有考虑到土壤特性的复杂性，从而影响了采样的准确性。多数的评价系统只依赖单一的信息来源，缺乏多源信息融合的能力，导致评估结果可能存在偏差。没有深入研究海龟产卵与土壤环境的关联性，这在生态保护方面是一个重大的缺陷。并且，在没有引入人工智能技术之前，现有系统在提供决策建议时可能过于依赖经验，缺乏数据支持。很少有系统能够进行前瞻性的土壤与生态环境预测，这在长期生态管理上是一个短板。在面对生态风险时，现有系统可能反应不够迅速和准确，缺乏有效的应急响应机制。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的海龟产卵场的土壤环境评价系统及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：海龟产卵场的土壤环境评价系统包括土壤采样优化模块、数据融合评估模块、生物标志关联模块、智能决策支持模块、区域预测模型模块、生态健康监测模块、风险响应与应急模块；

3、所述土壤采样优化模块基于土壤特性数据，采用支持向量机算法，进行采样点位和深度优化，生成优化后的采样方案；

4、所述数据融合评估模块基于优化后的采样方案，结合多源信息融合方法，进行土壤环境综合评估，生成综合土壤评价报告；

5、所述生物标志关联模块基于综合土壤评价报告，比利数据挖掘方法，分析海龟产卵与土壤环境的关联，生成生物标志关联报告；

6、所述智能决策支持模块基于生物标志关联报告，利用人工智能技术，提供土地管理策略，生成智能决策建议；

7、所述区域预测模型模块在智能决策建议的基础上，结合机器学习和地理信息系统，进行土壤和生态环境的未来变化预测，输出区域土壤预测报告；

8、所述生态健康监测模块根据区域土壤预测报告，结合物联网和传感器技术，进行生态健康状况监测，生成实时生态健康报告；

9、所述风险响应与应急模块通过实时生态健康报告，采取的模糊逻辑方法，对生态风险进行评估，并制定应急响应计划。

10、作为本发明的进一步方案，所述土壤采样优化模块包括特性分析子模块、点位选择子模块、深度优化子模块；

11、所述数据融合评估模块包括遥感数据处理子模块、地理信息分析子模块、实地调查数据子模块；

12、所述生物标志关联模块包括统计分析子模块、标志物筛选子模块、关联度评估子模块；

13、所述智能决策支持模块包括历史数据比对子模块、ai策略建议子模块、生态环境保护子模块；

14、所述区域预测模型模块包括机器学习预测子模块、gis空间分析子模块、生态状态预测子模块；

15、所述生态健康监测模块包括传感器数据收集子模块、物联网数据传输子模块、健康状况评估子模块；

16、所述风险响应与应急模块包括风险评估子模块、应急策略制定子模块、实施与反馈子模块。

17、作为本发明的进一步方案，所述特性分析子模块基于土壤数据源，采用土壤特性分析法结合随机森林算法，进行土壤基本特性的评估，生成土壤特性报告；

18、所述点位选择子模块基于土壤特性报告，运用支持向量机算法结合k-均值聚类，优化土壤采样点的选择，生成优化采样点位方案；

19、所述深度优化子模块根据优化采样点位方案，采纳深度学习算法和层次分析法，分析土壤特性与深度的关系，确定最佳采样深度，生成优化后的采样方案。

20、作为本发明的进一步方案，所述遥感数据处理子模块基于优化后的采样方案，运用遥感影像解析技术和卷积神经网络，从卫星或无人机数据中提取土壤特性信息，生成遥感土壤数据；

21、所述地理信息分析子模块基于遥感土壤数据，采纳地理信息系统技术和密度估计，进行土壤空间分布分析，生成土壤地理信息分析报告；

22、所述实地调查数据子模块结合土壤地理信息分析报告，运用实地采样与化验方法和贝叶斯统计，对选定地点的土壤进行实地评估，生成综合土壤评价报告。

23、作为本发明的进一步方案，所述统计分析子模块基于综合土壤评价报告，运用统计分析方法结合主成分分析，研究海龟产卵与土壤环境的关系，生成海龟土壤关联统计分析报告；

24、所述标志物筛选子模块结合海龟土壤关联统计分析报告，采用特征筛选算法和支持向量机，识别与海龟产卵紧密关联的土壤标志物，生成生物标志物筛选报告；

25、所述关联度评估子模块基于生物标志物筛选报告，采纳相关性评估算法和斯皮尔曼相关系数，深入分析海龟产卵与土壤标志物的关联度，生成生物标志关联报告。

26、作为本发明的进一步方案，所述历史数据比对子模块基于生物标志关联报告，采用动态时间规整算法，进行历史数据与当前数据的比对，生成历史数据对比报告；

27、所述ai策略建议子模块基于历史数据对比报告，运用决策树算法，提出土地管理优化建议，生成土地管理策略建议报告；

28、所述生态环境保护子模块依据土地管理策略建议报告，采用多标准决策分析方法，规划生态保护措施，生成智能决策建议。

29、作为本发明的进一步方案，所述机器学习预测子模块基于智能决策建议，应用长短时记忆网络，进行未来土壤和生态环境变化预测，生成土壤与生态环境未来变化预测报告；

30、所述gis空间分析子模块依据土壤与生态环境未来变化预测报告，运用空间自相关算法，进行土壤和生态环境的空间分布分析，生成土壤与生态空间分布分析报告；

31、所述生态状态预测子模块结合土壤与生态空间分布分析报告，采用贝叶斯网络，预测未来生态状态，生成区域土壤预测报告。

32、作为本发明的进一步方案，所述传感器数据收集子模块依据区域土壤预测报告，采用物联网传感技术，收集生态数据，生成实时生态数据报告；

33、所述物联网数据传输子模块基于实时生态数据报告，应用低功耗广域网络，进行数据传输，生成生态实时数据传输报告；

34、所述健康状况评估子模块依据生态实时数据传输报告，运用神经网络算法，进行生态健康状况评估，生成实时生态健康报告。

35、作为本发明的进一步方案，所述风险评估子模块基于实时生态健康报告，采用模糊逻辑方法，进行生态风险评估，生成生态风险评估报告；

36、所述应急策略制定子模块依据生态风险评估报告，运用优先级分析法，制定应急响应计划；

37、所述实施与反馈子模块基于应急响应计划，应用实时反馈控制系统，实施应急响应并收集反馈，生成应急响应实施与反馈报告。

38、海龟产卵场的土壤环境评价方法，所述海龟产卵场的土壤环境评价方法基于上述海龟产卵场的土壤环境评价系统执行，包括以下步骤：

39、s1：基于土壤特性数据，采用支持向量机算法，进行土壤特性分析，优化采样点位与深度，生成优化后的采样方案；

40、s2：基于所述优化后的采样方案，结合遥感数据处理、地理信息分析与实地调查数据，应用多源信息融合方法，进行综合评估，生成综合土壤评价报告；

41、s3：基于所述综合土壤评价报告，使用数据挖掘方法进行统计分析，筛选与海龟产卵相关的土壤标志物，并评估关联度，生成生物标志关联报告；

42、s4：依据所述生物标志关联报告，通过历史数据比对与ai技术，制定土地管理与生态环境保护策略，生成智能决策建议；

43、s5：基于所述智能决策建议，结合机器学习预测技术与gis空间分析，对土壤与生态环境未来变化进行预测，生成区域土壤预测报告；

44、s6：根据所述区域土壤预测报告，结合物联网技术与传感器进行实时生态监测，通过模糊逻辑方法对生态风险进行评估，并制定应急响应措施，生成实时生态健康与风险响应报告。

45、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

46、本发明中，通过支持向量机算法，根据土壤特性数据进行精确的采样点位和深度优化，提高了土壤采样的代表性和准确性。不仅考虑实地的土壤采样数据，还融合了其他多源信息，如遥感和gis数据，从而获得了更为全面和细致的土壤评估结果。对于海龟产卵与土壤环境的关联性进行了深入研究，有助于更好地保护和管理这些珍贵的生态场所。引入人工智能技术，能够为土地管理提供更加智慧和前瞻性的策略建议。结合机器学习与地理信息系统，预测了土壤和生态环境的未来变化，为管理者提供了重要的决策依据。引入物联网和传感器技术，能够实时监测生态健康状态，并采用模糊逻辑方法迅速评估生态风险，制定应急响应计划。