(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(22)申請日2025.05.06GO6V20/13(2022.01)GO6V20/52(2022.01)GO6V10/762(2022.01)GO6V20/10(2022.01)A01G25/00(2006.01)A01G25/16(2006.01)營養(yǎng)元素含量變化，并量化養(yǎng)分淋溶損失梯度，作物單產(chǎn)。本發(fā)明通過對水肥智能分析技術(shù)的優(yōu)21.一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，其特征在于，包括以下步步驟S1:獲取農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；對農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行灌溉水流向提取，得到農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)；基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行多方位的傳感器部署，并進行灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)實時監(jiān)測，從而生成灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)；步驟S2:通過電子監(jiān)控設(shè)備，并基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物形態(tài)圖像采集，得到水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像；對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)；根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，得到葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度；步驟S3:根據(jù)土壤體積水分飽和度對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)；對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)；基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)；步驟S4:基于土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，其特征步驟S21:通過電子監(jiān)控設(shè)備，并基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物形態(tài)圖像采集，得到水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像；步驟S22:對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行長勢抑制分布識別，得到農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)；步驟S23:基于農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)；步驟S24:根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，得到葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，其特征步驟S31:基于土壤體積水分飽和度進行土壤顆粒分散密度演算，得到土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)；步驟S32:根據(jù)土壤體積水分飽和度對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)；步驟S33:根據(jù)土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)和農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)；步驟S34:基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)和土壤體積水分飽和度進行氮素循環(huán)異常模擬4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，其特征3步驟S331:對土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)進行土壤顆粒粒徑區(qū)間評估，得到土壤顆粒粒徑步驟S332:根據(jù)土壤顆粒粒徑區(qū)間和農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行水動力土壤孔隙率波動演算，得到水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)；步驟S333:基于水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行土壤剖面養(yǎng)分流失數(shù)值迭代，得到土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)；步驟S334:對土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分下沉范圍擴大量評估，得到養(yǎng)分下沉范圍擴大量；步驟S335:基于土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)和養(yǎng)分下沉范圍擴大量進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)。5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，其特征對水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)進行水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系解析，得到水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系；對水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系進行土壤剖面水流剪切應(yīng)力分析，得到土壤剖面孔隙水流應(yīng)力數(shù)據(jù)；對土壤剖面孔隙水流應(yīng)力數(shù)據(jù)進行方位各異流速差推演，得到剖面孔隙滲透方位各異流速差；基于水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系和剖面孔隙滲透方位各異流速差進行滲透對流壓強評估，得到剖面孔隙滲透對流壓強數(shù)據(jù)；根據(jù)Richards方程、剖面孔隙滲透方位各異流速差以及剖面孔隙滲透對流壓強數(shù)據(jù)對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行土壤剖面養(yǎng)分流失數(shù)值迭代，得到土壤剖面養(yǎng)分流失迭代6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，其特征步驟S341:根據(jù)土壤體積水分飽和度進行土壤含氧量下降梯度分析，得到土壤含氧量下降梯度數(shù)據(jù)；步驟S342:基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)和土壤含氧量下降梯度數(shù)據(jù)進行厭氧微生物活性增強函數(shù)關(guān)系解析，得到厭氧微生物活性增強關(guān)系函數(shù)；步驟S343:根據(jù)厭氧微生物活性增強關(guān)系函數(shù)進行反硝化速率強化耦合，得到反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)；步驟S344:對反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)進行氮氣釋放漸進擬合估計，得到氮氣釋放擬合估計數(shù)據(jù)；步驟S345:基于氮素釋放擬合估計數(shù)據(jù)進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，其特征基于反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)進行氮氣釋放等比映射，得到速率匹配氮氣釋放映射數(shù)4根據(jù)反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)對速率匹配氮氣釋放映射數(shù)據(jù)進行氨氣釋放多重極值分析，得到速率匹配氨氣釋放多重極值；對速率匹配氨氣釋放多重極值進行時序延遲性演算，得到多重極值時序延遲數(shù)據(jù)；基于多重極值時序延遲數(shù)據(jù)和速率匹配氨氣釋放多重極值進行循環(huán)重復(fù)性釋放均差計算，得到氨氣釋放循環(huán)周期的極值均差；根據(jù)極大似然估計法對氨氣釋放循環(huán)周期的極值均差進行氮氣釋放漸進擬合估計，得到氮氣釋放擬合估計數(shù)據(jù)。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，其特征步驟S41:對土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)進行卷積計算，得到土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)；步驟S42:根據(jù)土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)和養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)對土壤體積水分飽和度進行土壤水分飽和度調(diào)控，得到土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)；步驟S43:基于土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)和土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，其特征步驟S431:對土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分缺失長期累積效應(yīng)分析，得到養(yǎng)分缺失長期累積效應(yīng)數(shù)據(jù)；步驟S432:對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分汲取能力退化評估，得到農(nóng)作物養(yǎng)分汲取能力退化數(shù)據(jù)；步驟S433:基于土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)進行土壤透氣增強比例分析，得到土壤透氣增強比例；步驟S434:根據(jù)養(yǎng)分缺失長期累積效應(yīng)數(shù)據(jù)和土壤透氣增強比例對農(nóng)作物養(yǎng)分汲取能力退化數(shù)據(jù)進行階段性水肥配比多目標(biāo)優(yōu)化，得到水肥配比多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)據(jù)；步驟S435:基于水肥配比多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。10.一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析系統(tǒng)，其特征在于，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1所述的基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，該基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析系統(tǒng)包括：灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測模塊，用于獲取農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；對農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行灌溉水流向提取，得到農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)；基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行多方位的傳感器部署，并進行灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)實時監(jiān)測，從而生成灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)；土壤體積水分飽和度提取模塊，用于通過電子監(jiān)控設(shè)備，并基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物形態(tài)圖像采集，得到水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像；對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)；根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，得到葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度；5土壤氮素循環(huán)異常分析模塊，用于根據(jù)土壤體積水分飽和度對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)；對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)；基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)；水肥用量智能分析調(diào)控模塊，用于基于土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。6基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法及系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及水肥智能分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)理得到了長足的進步。基于傳感器的農(nóng)田監(jiān)測、作物生長數(shù)據(jù)采集、精準(zhǔn)水肥調(diào)控等技術(shù)逐步應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，通過實時監(jiān)測土壤、氣候、作物生長狀態(tài)等數(shù)據(jù)，精確調(diào)整水肥的使特別是在水肥智能分析方面，以往的水肥管理方法多是基于統(tǒng)一的施肥標(biāo)準(zhǔn)，忽視了不同區(qū)域、不同作物、不同土壤的差異性。這種方式往往導(dǎo)致水肥資源的浪費，甚至對環(huán)境造成負(fù)面影響?；谵r(nóng)田區(qū)域化的作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，能夠根據(jù)農(nóng)田內(nèi)的不同分、營養(yǎng)元素含量、作物生長狀態(tài)等數(shù)據(jù)的綜合分析，結(jié)合智能化控制技術(shù)，實現(xiàn)水肥用量的精準(zhǔn)調(diào)控，不僅可以提高作物單產(chǎn)，還能夠降低水肥的投入成本，減少不必要的資源消耗，同時避免過度施肥對環(huán)境造成的污染，促進農(nóng)業(yè)的綠色可持續(xù)發(fā)展。然而，傳統(tǒng)的一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法無法準(zhǔn)確的分析土壤中養(yǎng)分流失情況，從而造成對水肥管理使用誤差大的問題。發(fā)明內(nèi)容[0003]基于此，有必要提供一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法及系統(tǒng)，以解決至少一個上述技術(shù)問題。[0004]為實現(xiàn)上述目的，一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，所述方法包括以下步驟：步驟S1:獲取農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；對農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行灌溉水流向提取，得到農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)；基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行多方位的傳感器部署，并進行灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)實時監(jiān)測，從而生成灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)；步驟S2:通過電子監(jiān)控設(shè)備，并基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物形態(tài)圖像采集，得到水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像；對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)；根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，得到葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度；步驟S3:根據(jù)土壤體積水分飽和度對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)；對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)；基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)；7步驟S4:基于土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。步驟S21:通過電子監(jiān)控設(shè)備，并基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物形態(tài)圖像采集，得到水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像；步驟S22:對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行長勢抑制分布識別，得到農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)；步驟S23:基于農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)；步驟S24:根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，得到葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度。步驟S31:基于土壤體積水分飽和度進行土壤顆粒分散密度演算，得到土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)；步驟S32:根據(jù)土壤體積水分飽和度對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)；步驟S33:根據(jù)土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)和農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)；步驟S34:基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)和土壤體積水分飽和度進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)。步驟S331:對土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)進行土壤顆粒粒徑區(qū)間評估，得到土壤顆粒粒徑區(qū)間；步驟S332:根據(jù)土壤顆粒粒徑區(qū)間和農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行水動力土壤孔隙率波動演算，得到水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)；步驟S333:基于水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行土壤剖面養(yǎng)分流失數(shù)值迭代，得到土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)；步驟S334:對土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分下沉范圍擴大量評估，得到養(yǎng)分下沉范圍擴大量；步驟S335:基于土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)和養(yǎng)分下沉范圍擴大量進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)。對水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)進行水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系解析，得到水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系；對水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系進行土壤剖面水流剪切應(yīng)力分析，得到土壤剖面孔隙水流應(yīng)力數(shù)據(jù)；對土壤剖面孔隙水流應(yīng)力數(shù)據(jù)進行方位各異流速差推演，得到剖面孔隙滲透方位8各異流速差；基于水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系和剖面孔隙滲透方位各異流速差進行滲透對流壓強評估，得到剖面孔隙滲透對流壓強數(shù)據(jù)；根據(jù)Richards方程、剖面孔隙滲透方位各異流速差以及剖面孔隙滲透對流壓強數(shù)據(jù)對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行土壤剖面養(yǎng)分流失數(shù)值迭代，得到土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)。步驟S341:根據(jù)土壤體積水分飽和度進行土壤含氧量下降梯度分析，得到土壤含氧量下降梯度數(shù)據(jù)；步驟S342:基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)和土壤含氧量下降梯度數(shù)據(jù)進行厭氧微生物活性增強函數(shù)關(guān)系解析，得到厭氧微生物活性增強關(guān)系函數(shù)；步驟S343:根據(jù)厭氧微生物活性增強關(guān)系函數(shù)進行反硝化速率強化耦合，得到反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)；步驟S344:對反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)進行氮氣釋放漸進擬合估計，得到氮氣釋放擬合估計數(shù)據(jù)；步驟S345:基于氮素釋放擬合估計數(shù)據(jù)進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)?；诜聪趸俾蕪娀詈蠑?shù)據(jù)進行氮氣釋放等比映射，得到速率匹配氮氣釋放映射數(shù)據(jù)；根據(jù)反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)對速率匹配氮氣釋放映射數(shù)據(jù)進行氨氣釋放多重極值分析，得到速率匹配氨氣釋放多重極值；對速率匹配氨氣釋放多重極值進行時序延遲性演算，得到多重極值時序延遲數(shù)基于多重極值時序延遲數(shù)據(jù)和速率匹配氨氣釋放多重極值進行循環(huán)重復(fù)性釋放均差計算，得到氨氣釋放循環(huán)周期的極值均差；根據(jù)極大似然估計法對氨氣釋放循環(huán)周期的極值均差進行氮氣釋放漸進擬合估步驟S41:對土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)進行卷積計算，得到土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)步驟S42:根據(jù)土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)和養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)對土壤體積水分飽和度進行土壤水分飽和度調(diào)控，得到土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)；步驟S43:基于土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)和土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。步驟S431:對土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分缺失長期累積效應(yīng)分析，得到養(yǎng)分缺失長期累積效應(yīng)數(shù)據(jù)；9步驟S432:對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分汲取能力退化評估，得到農(nóng)作物養(yǎng)分汲取能力退化數(shù)據(jù)；步驟S433:基于土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)進行土壤透氣增強比例分析，得到土壤透氣增強比例；步驟S434:根據(jù)養(yǎng)分缺失長期累積效應(yīng)數(shù)據(jù)和土壤透氣增強比例對農(nóng)作物養(yǎng)分汲取能力退化數(shù)據(jù)進行階段性水肥配比多目標(biāo)優(yōu)化，得到水肥配比多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)據(jù)；步驟S435:基于水肥配比多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。[0013]優(yōu)選地，本發(fā)明還提供了一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，該基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析系統(tǒng)包括：灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測模塊，用于獲取農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；對農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行灌溉水流向提取，得到農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)；基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行多方位的傳感器部署，并進行灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)實時監(jiān)測，從而生成灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)；土壤體積水分飽和度提取模塊，用于通過電子監(jiān)控設(shè)備，并基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物形態(tài)圖像采集，得到水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像；對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)；根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，得到葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度；土壤氮素循環(huán)異常分析模塊，用于根據(jù)土壤體積水分飽和度對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)；對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)；基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)；水肥用量智能分析調(diào)控模塊，用于基于土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。[0014]本發(fā)明的有益效果在于，通過獲取農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)并提取灌溉水流向，可以精準(zhǔn)了解灌溉系統(tǒng)的運行情況及水流在農(nóng)田中的分布情況。這一步驟有助于精準(zhǔn)部署多方位的傳感器，確保能夠覆蓋農(nóng)田的不同區(qū)域，進行全面的監(jiān)測。實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的獲取為后續(xù)的精準(zhǔn)灌溉和農(nóng)田管理提供了基礎(chǔ)，確保了灌溉流域狀態(tài)數(shù)據(jù)的高效采集，為進一步的分析提供可靠依據(jù)。通過電子監(jiān)控設(shè)備采集農(nóng)作物的形態(tài)圖像并評估葉片的發(fā)黃卷曲程度，能夠及時檢測作物健康狀況，尤其是水肥不均或病蟲害的初期癥狀。該步驟通過對水流向區(qū)域的作物形態(tài)圖像分析，提供了對作物生長狀態(tài)的直觀評估。葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)可以幫助識別潛在的水分或營養(yǎng)不足問題，確保農(nóng)田管理人員能夠及時采取干預(yù)措施，避免作物生長受到影響，從而優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。土壤體積水分飽和度的提取，結(jié)合對營養(yǎng)元素含量變化的分析，能夠精準(zhǔn)評估土壤水分和養(yǎng)分狀況。這一過程通過量化土壤中養(yǎng)分的變化，幫助揭示土壤的營養(yǎng)供給能力和水分狀態(tài)。特別是養(yǎng)分淋溶損失梯度的量化，可以了解養(yǎng)分流失的嚴(yán)重程度，結(jié)合氮素循環(huán)異常的模擬分析，精準(zhǔn)識別土壤氮素供應(yīng)的異常。這一分析為制定合理的施肥和灌溉方案提供了科學(xué)依據(jù)，避免了資源浪費和環(huán)境污染。通過基于土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)對水肥用量進行智能控釋分析，可以實現(xiàn)精準(zhǔn)的水肥管理，避免過度施肥和灌溉。這一過程使得土壤水肥用量得到了科學(xué)調(diào)控，能夠根據(jù)作物的實際需求量智能釋放水肥，顯著提升水肥的使用效率，減少資源浪費，并提升作物單產(chǎn)。通過將智能分析數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，農(nóng)業(yè)管理者能夠及時獲得決策支持，進一步優(yōu)化農(nóng)田的管理與生產(chǎn)，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展。因此，本發(fā)明提供的一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法是對傳統(tǒng)的一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法做出的優(yōu)化處理，解決了傳統(tǒng)的一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法無法準(zhǔn)確的分析土壤中養(yǎng)分流失情況，從而造成對水肥管理使用誤差大的問題，提高了對土壤中養(yǎng)分流失情況分析的準(zhǔn)確度，降低了對水肥管理使用的誤差。附圖說明[0015]圖1為一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法的步驟流程示意圖2為圖1中步驟S2的詳細(xì)實施步驟流程示意圖；圖3為圖1中步驟S3的詳細(xì)實施步驟流程示意圖。具體實施方式[0016]請參閱圖1至圖3,一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法，所述方法包括以下步驟：步驟S1:獲取農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；對農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行灌溉水流向提取，得到農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)；基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行多方位的傳感器部署，并進行灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)實時監(jiān)測，從而生成灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)；步驟S2:通過電子監(jiān)控設(shè)備，并基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物形態(tài)圖像采集，得到水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像；對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)；根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，得到葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度；步驟S3:根據(jù)土壤體積水分飽和度對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)；對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)；基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)；步驟S4:基于土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。[0017]本發(fā)明實施例中，參考圖1所述，為本發(fā)明一種基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法的步驟流程示意圖，在本實例中，所述基于農(nóng)田區(qū)域化作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析方法包括以下步驟：步驟S1:獲取農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；對農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行灌溉水流向提取，得到11農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)；基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行多方位的傳感器部署，并進行灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)實時監(jiān)測，從而生成灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)；本發(fā)明實施例中，農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的獲取基于高精度遙感測繪技術(shù)，采用多光譜遙感影像、激光雷達點云數(shù)據(jù)及地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)進行數(shù)據(jù)采集和處理。首先，利用高分辨率多光譜成像衛(wèi)星獲取目標(biāo)農(nóng)田的遙感影像，采用歸一化植被指數(shù)(NDVI)、比值植被指數(shù)(RVI)等指數(shù)增強農(nóng)田植被分布特征。其次，使用無人機搭載激光雷達掃描系統(tǒng)，通過激光測距與反射強度計算農(nóng)田地表高程模型，獲取農(nóng)田內(nèi)部地形信息，包括田埂、排水渠和坡度分布。將多光譜遙感影像和激光雷達點云數(shù)據(jù)進行地理配準(zhǔn)，結(jié)合GIS空間分析方法，生成農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。對農(nóng)田區(qū)域結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行灌溉水流向提取時，利用數(shù)字高程模型(DEM)計算水流方向矩陣，并結(jié)合流域分割算法(如D8算法)確定灌溉路徑，得到農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)。依據(jù)農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行多方位傳感器部署，采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)布設(shè)土壤水分傳感器、電導(dǎo)率傳感器、溫濕度傳感器，并利用LoRa通信技術(shù)建立遠程數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實現(xiàn)灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)實時監(jiān)測，最終生成灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)。[0018]步驟S2:通過電子監(jiān)控設(shè)備，并基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物形態(tài)圖像采集，得到水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像；對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)；根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，得到葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度；本發(fā)明實施例中，農(nóng)作物形態(tài)圖像采集基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)，通過高光譜成像儀和RGB攝像頭采集農(nóng)作物形態(tài)圖像，需要注意的是農(nóng)作物是同時種下的，農(nóng)作物種類也是相同種類，相同的種類會種植在同一個區(qū)域。首先，在農(nóng)田關(guān)鍵灌溉水流向區(qū)域架設(shè)高光譜成像儀，并采用固定角度自動拍攝系統(tǒng)進行分時段圖像采集。其次，利用多尺度分割算法對采集到的水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行前處理，去除陰影、土壤背景干擾，保留農(nóng)作物冠層區(qū)域。對提取的農(nóng)作物冠層區(qū)域進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估時，采用顏色直方圖統(tǒng)計分析和邊緣檢測方法，計算葉片黃化率和卷曲度，通過局部二值模式(LBP)特征描述方法提取葉片紋理信息，并利用支持向量機(SVM)分類器判定葉片健康狀態(tài)，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)。依據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)，對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，采用地統(tǒng)計學(xué)插值方法計算不同深度土層的土壤含水量，并結(jié)合時間序列分析方法估算葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物根區(qū)土壤體積水分飽和度，最終生成葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度數(shù)據(jù)。[0019]步驟S3:根據(jù)土壤體積水分飽和度對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)；對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)；基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)；本發(fā)明實施例中，根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度，對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，利用近紅外光譜(NIR)分析法和離子色譜法(IC)檢測土壤溶液中氮(N)、磷(P)、鉀(K)等主要營養(yǎng)元素的含量變化。采用偏最小二乘回歸(PLSR)方法對近紅外光譜數(shù)據(jù)進行降維處理，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)曲線計算土壤中各營養(yǎng)元素的濃度，并利用克里金插值法構(gòu)建不同區(qū)域土壤營養(yǎng)元素含量變化空間分布圖。對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化時，采用一維垂直水流-溶質(zhì)運移模型(如HYDRUS-1D模型)模擬降雨及灌溉條件下土壤養(yǎng)分隨水分遷移的動態(tài)過程，計算不同深度土進行氮素循環(huán)異常模擬量化，利用穩(wěn)定同位素分析法(15N示蹤技術(shù))測定氮素在土壤-植物系統(tǒng)中的遷移動態(tài)，結(jié)合改進的氮素質(zhì)量平衡方程計算氮素循環(huán)異常參數(shù)，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)。[0020]步驟S4:基于土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。[0021]本發(fā)明實施例中，基于土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)，對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，采用時空變率分析方法構(gòu)建土壤水肥供需動態(tài)模型，分析土壤水肥供需不匹配區(qū)域。在智能控釋分析過程中，利用模糊控制算法設(shè)定土壤水肥臨界閾值，結(jié)合土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)及葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)，計算不同區(qū)域的氮肥、磷肥、鉀肥和水分的最優(yōu)投放量。采用滴灌系統(tǒng)與智能施肥系統(tǒng)相結(jié)合的方式，實現(xiàn)精準(zhǔn)水肥調(diào)控，利用可變速滴灌技術(shù)根據(jù)實時土壤濕度調(diào)整灌溉流量，并結(jié)合高通量液體施肥系統(tǒng)進行肥料精準(zhǔn)投放。將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至遠程終端控制系統(tǒng)，采用5G物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，并自動控制田間水肥一體化設(shè)備，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。[0022]步驟S2包括以下步驟：步驟S21:通過電子監(jiān)控設(shè)備，并基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物形態(tài)圖像采步驟S22:對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行長勢抑制分布識別，得到農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)；步驟S23:基于農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)；步驟S24:根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，得到葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度。[0023]作為本發(fā)明的一個實例，參考圖2所示，在本實例中所述步驟S2包括：步驟S21:通過電子監(jiān)控設(shè)備，并基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物形態(tài)圖像采集，得到水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像；本發(fā)明實施例中，農(nóng)作物形態(tài)圖像采集基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)，采用高分辨率光學(xué)成像設(shè)備、多光譜成像儀和無人機遙感系統(tǒng)協(xié)同進行數(shù)據(jù)采集。首先，在農(nóng)田關(guān)鍵灌溉水流向區(qū)域布設(shè)固定式電子監(jiān)控設(shè)備，包括可見光攝像頭和近紅外成像儀，并利用多軸云臺系統(tǒng)對攝像頭角度進行自動調(diào)節(jié)，以確保拍攝角度與作物生長方向一致。其次，采用無人機搭載高光譜成像系統(tǒng)，在特定軌跡上進行低空飛行，并使用正射影像拼接技術(shù)生成完整的水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像。采集過程中，利用自適應(yīng)曝光控制技術(shù)調(diào)整成像參數(shù)，以消除陽光照射角度變化對圖像質(zhì)量的影響。對采集到的多光譜和RGB圖像進行輻射校正，采用線性歸一化方法統(tǒng)一像素灰度級范圍。利用背景分割算法(如GrabCut算法)剔除非作物區(qū)域，并通過形態(tài)學(xué)濾波方法去除小面積噪聲點，確保水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像的準(zhǔn)確性。[0024]步驟S22:對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行長勢抑制分布識別，得到農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)；本發(fā)明實施例中，長勢抑制分布識別基于水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像，采用歸一化植被指數(shù)(NDVI)、綠度指數(shù)(GI)和葉面積指數(shù)(LAI)等多種植被指數(shù)聯(lián)合計算農(nóng)作物長勢特征。首先，對多光譜影像進行波段計算，利用NDVI公式計算作物冠層的綠植覆蓋程度，并結(jié)合GI指數(shù)增強葉片綠色區(qū)域的對比度。其次，基于LAI指數(shù)提取作物葉片密度信息，通過自適應(yīng)直方圖均衡化方法調(diào)整圖像對比度，增強作物長勢區(qū)域的可分辨性。使用K-means聚類算法對農(nóng)作物長勢區(qū)域進行分類，將生長旺盛區(qū)域和長勢抑制區(qū)域進行分區(qū)。采用空間自相關(guān)分析(Moran'sI)計算農(nóng)作物長勢空間分布的集聚程度，并結(jié)合半方差分析方法建立長勢變化的空間變異模型，最終生成農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)。利用拉普拉斯算子對長勢抑制區(qū)域的邊界進行銳化處理，確保數(shù)據(jù)精度，并基于形態(tài)學(xué)閉運算消除離散噪聲點，使農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)更具連貫性。[0025]步驟S23:基于農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)對水流向區(qū)域農(nóng)作物形態(tài)圖像進行葉片發(fā)黃卷曲程度評估，得到葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)；本發(fā)明實施例中，葉片發(fā)黃卷曲程度評估基于農(nóng)作物長勢抑制分布數(shù)據(jù)，通過顏色特征分析、邊緣檢測和紋理特征提取方法量化葉片的黃化程度和卷曲形態(tài)。首先，利用顏色空間轉(zhuǎn)換技術(shù)將RGB圖像轉(zhuǎn)換至Lab顏色空間，并提取b*通道值，計算黃化指數(shù)(YI),用于表征葉片發(fā)黃程度。其次，采用Canny邊緣檢測算法獲取葉片輪廓，并基于形態(tài)學(xué)梯度分析方法計算葉片邊緣的曲率變化，量化葉片卷曲程度。使用局部二值模式(LBP)方法提取葉片表面紋理特征，并結(jié)合主成分分析(PCA)進行特征降維，以減少冗余信息。對提取的葉片黃化指數(shù)、卷曲曲率和紋理特征數(shù)據(jù)進行歸一化處理，并利用支持向量機(SVM)分類器進行葉片健康狀態(tài)分類?；趨^(qū)域生長算法計算葉片發(fā)黃區(qū)域的面積占比，并結(jié)合長勢抑制分布數(shù)據(jù)建立空間相關(guān)性模型，評估不同區(qū)域葉片黃化卷曲的嚴(yán)重程度，最終生成葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)。[0026]步驟S24:根據(jù)葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度提取，得到葉片發(fā)黃卷曲農(nóng)作物的土壤體積水分飽和度。[0027]本發(fā)明實施例中，土壤體積水分飽和度提取基于葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)，通過多源數(shù)據(jù)融合和時間序列分析方法進行計算。首先，在農(nóng)田監(jiān)測區(qū)域內(nèi)布設(shè)土壤水分傳感器，利用TDR(時域反射)法測量土壤含水率，并結(jié)合頻域反射(FDR)法補充測量數(shù)據(jù)，獲取不同深度土壤水分變化情況。其次，基于葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)，采用隨機森林回歸算法構(gòu)建葉片形態(tài)與土壤水分關(guān)系模型，并利用最小二乘支持向量回歸(LSSVR)方法優(yōu)化預(yù)測精度。結(jié)合時間序列分解方法分析土壤水分變化趨勢，并利用克里金插值法生成不同區(qū)域的土壤體積水分飽和度分布圖。根據(jù)不同土層的水分傳輸特性，采用Richards方程計算根區(qū)土壤水勢，并結(jié)合葉片氣孔導(dǎo)度數(shù)據(jù)估算作物蒸騰量，從而反演土壤水分虧缺狀態(tài)。最終，通過空間回歸分析方法構(gòu)建土壤水分-葉片狀態(tài)的數(shù)學(xué)關(guān)系模型，確保土壤體積水分飽和度數(shù)據(jù)的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。[0028]步驟S3包括以下步驟：步驟S31:基于土壤體積水分飽和度進行土壤顆粒分散密度演算，得到土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)；步驟S32:根據(jù)土壤體積水分飽和度對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)；步驟S33:根據(jù)土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)和農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)；步驟S34:基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)和土壤體積水分飽和度進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)。[0029]作為本發(fā)明的一個實例，參考圖3所示，在本實例中所述步驟S3包括：步驟S31:基于土壤體積水分飽和度進行土壤顆粒分散密度演算，得到土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)；本發(fā)明實施例中，土壤顆粒分散密度的計算基于土壤體積水分飽和度，通過土壤顆粒分級分析和沉降速率建模方法進行演算。首先，利用激光粒度分析儀對不同采樣深度的土壤進行粒徑測定，基于Stokes沉降定律計算不同粒徑土壤顆粒的分散系數(shù)。其次，結(jié)合土壤體積水分飽和度數(shù)據(jù)，采用分形理論計算土壤顆粒團聚程度，利用顆粒分散指數(shù)(PDI)表征土壤顆粒的離散狀態(tài)。通過構(gòu)建土壤顆粒分散勢能模型，采用離散元法(DEM)模擬不同土壤水分條件下顆粒分散的動態(tài)過程，計算顆粒間的吸附力、排斥力和重力作用，并結(jié)合土壤水分-孔隙比分析計算顆粒分散密度。采用高斯混合模型(GMM)對顆粒分散密度數(shù)據(jù)進行擬合，并通過Kriging插值方法生成空間分布圖，最終得到土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)。[0030]步驟S32:根據(jù)土壤體積水分飽和度對灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行營養(yǎng)元素含量變化提取，得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)；本發(fā)明實施例中，土壤營養(yǎng)元素含量變化提取基于土壤體積水分飽和度，并結(jié)合灌溉流域農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過多元素光譜分析法和動態(tài)平衡計算進行數(shù)據(jù)提取。首先，利用原子吸收光譜(AAS)和電感耦合等離子體發(fā)射光譜(ICP-0ES)測定土壤樣品中氮、磷、鉀等營養(yǎng)元素的初始濃度，并結(jié)合高通量離子色譜分析方法獲取微量元素(鐵、鋅、銅等)含量數(shù)據(jù)。其次，基于土壤體積水分飽和度，采用一維溶質(zhì)運移模型計算不同水分狀態(tài)下營養(yǎng)元素的遷移速率，并結(jié)合土壤-植物系統(tǒng)養(yǎng)分循環(huán)方程推算土壤養(yǎng)分的釋放、吸收及損失情況。通過變異系數(shù)分析計算不同區(qū)域的養(yǎng)分空間變化強度，并采用小波分析方法對時間序列養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)進行降噪處理，以獲取真實的養(yǎng)分變化趨勢。利用主成分分析(PCA)篩選對土壤養(yǎng)分動態(tài)影響最大的因素，并基于隨機森林回歸算法預(yù)測未來養(yǎng)分變化趨勢，最終得到土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)。[0031]步驟S33:根據(jù)土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)和農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)；本發(fā)明實施例中，養(yǎng)分淋溶損失梯度量化基于土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)和農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)，通過建立土壤溶質(zhì)運移模型和滲濾系數(shù)計算方法進行量化分析。首先，利用土柱實驗測定不同土壤顆粒分散密度條件下的溶質(zhì)穿透曲線，結(jié)合Brutsaert非線性滲流方程計算水分下滲速率，并采用二維達西定律推算不同土層的水力梯度。其次，基于農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)，采用有限差分法(FDM)模擬水流路徑，并結(jié)合溶質(zhì)平衡方程計算各流域區(qū)段的養(yǎng)分遷移量。通過傅里葉變換分析土壤顆粒分散密度對水流速率的影響，并采用地統(tǒng)計學(xué)方法計算不同土層的養(yǎng)分淋溶損失梯度。利用等值線法繪制養(yǎng)分淋溶梯度分布圖，并通過分形維數(shù)計算養(yǎng)分淋溶的空間均勻性，最終得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)。[0032]步驟S34:基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)和土壤體積水分飽和度進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)。[0033]本發(fā)明實施例中，氮素循環(huán)異常模擬量化基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)和土壤體積水分飽和度，通過生物地球化學(xué)循環(huán)模型和氮素通量計算方法進行量化模擬。首先，利用靜態(tài)室法和氣相色譜分析技術(shù)測定土壤氨揮發(fā)量，并結(jié)合固相微萃取-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)測定土演方法推算硝態(tài)氮淋溶損失量，并結(jié)合一階動力學(xué)方程計算土壤氮素轉(zhuǎn)化速率。利用質(zhì)量平衡原理建立氮素輸入、消耗與損失的數(shù)學(xué)模型，并通過MonteCarlo隨機模擬方法評估不同水肥管理模式下的氮素循環(huán)異常風(fēng)險。采用空間回歸分析方法計算不同區(qū)域的氮素累積量，并結(jié)合克里金插值方法生成氮素異常分布圖，最終得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)。[0034]步驟S33包括以下步驟：步驟S331:對土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)進行土壤顆粒粒徑區(qū)間評估，得到土壤顆粒粒徑區(qū)間；步驟S332:根據(jù)土壤顆粒粒徑區(qū)間和農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)進行水動力土壤孔隙率波動演算，得到水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)；步驟S333:基于水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行土壤剖面養(yǎng)分流失數(shù)值迭代，得到土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)；步驟S334:對土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分下沉范圍擴大量評估，得到養(yǎng)分下沉范圍擴大量；步驟S335:基于土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)和養(yǎng)分下沉范圍擴大量進行養(yǎng)分淋溶損失梯度量化，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)。[0035]本發(fā)明實施例中，土壤顆粒粒徑區(qū)間的評估基于土壤顆粒分散密度數(shù)據(jù)，并采用激光粒度分析法結(jié)合概率統(tǒng)計方法進行計算。首先，利用激光粒度分析儀對不同深度土壤用分形維數(shù)分析方法計算土壤顆粒的團聚程度，并利用高斯混合模型(GMM)對粒徑分布數(shù)據(jù)進行擬合，分離出不同粒徑組分。結(jié)合泊松分布模型計算不同粒徑顆粒的概率密度函數(shù)，并采用Kolmogorov-Smirnov檢驗方法評估粒徑分布的正態(tài)性。隨后，利用K均值聚類算法對粒徑數(shù)據(jù)進行分類，計算各粒徑組分的界限，并根據(jù)土壤顆粒密度和孔隙率計算各粒徑區(qū)間的體積分?jǐn)?shù)。最終，將所得的土壤顆粒粒徑區(qū)間數(shù)據(jù)與農(nóng)田不同區(qū)域的土壤質(zhì)地分類數(shù)據(jù)進行交叉比對，修正異常值，得到土壤顆粒粒徑區(qū)間。水動力土壤孔隙率波動演算基于土壤顆粒粒徑區(qū)間和農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)，通過流體力學(xué)方法結(jié)合土壤滲透性分析進行計算。首先，基于達西定律計算不同粒徑區(qū)間土壤的滲透系數(shù)，并采用Kozeny-Carman方程估算各層土壤的有效孔隙率。其次，結(jié)合農(nóng)田灌溉水流向數(shù)據(jù)，利用有限元方法(FEM)構(gòu)建水分運移模型，模擬不同土壤區(qū)域的水動力變化。通過Reynolds數(shù)計算各流域區(qū)段的水流模式，并采用Navier-Stokes方程模擬土壤孔隙水的流速變化。隨后，結(jié)合孔隙率-流量關(guān)系曲線，利用非線性回歸方法計算不同孔隙率條件下的水動力變化，并采用時間序列分析方法提取孔隙率波動特征。最終，利用空間插值方法生成水動力土壤孔隙率波動分布圖，并進行誤差修正，得到水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)。土壤剖面養(yǎng)分流失數(shù)值迭代基于水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)和土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)，通過數(shù)值模擬方法進行計算。首先，基于水動力孔隙率數(shù)據(jù)，采用Richards方程計算不同深度土壤的水分入滲速率，并結(jié)合溶質(zhì)運移方程(ADE)計算不同養(yǎng)分在土壤剖面中的遷移速率。其次，利用土壤剖面分層模型，將農(nóng)田土壤劃分為多個計算單元，并采用有限差分法(FDM)進行數(shù)值求解。通過一階反應(yīng)動力學(xué)方程計算土壤有機質(zhì)的礦化速率，并結(jié)合溶質(zhì)平衡模型計算氮、磷、鉀等養(yǎng)分的釋放與吸收量。隨后，利用時間步長迭代方法，對各單元進行多次計算，并結(jié)合誤差收斂準(zhǔn)則進行結(jié)果校正。最終，基于數(shù)值迭代結(jié)果生成土壤剖面養(yǎng)分流失空間分布圖，并采用多元回歸分析方法計算不同土壤類型的養(yǎng)分流失趨勢，得到土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)。養(yǎng)分下沉范圍擴大量的評估基于土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計分析方法結(jié)合流體動力學(xué)計算進行測定。首先，利用Kriging插值方法對土壤剖面養(yǎng)分流失數(shù)據(jù)進行空間插值，計算不同深度土壤層的養(yǎng)分濃度變化梯度。其次，基于Stokes沉降定律計算不同粒徑養(yǎng)分顆粒的沉降速率，并結(jié)合Fick擴散定律計算養(yǎng)分的側(cè)向擴散量。隨后，利用溶質(zhì)傳輸模型(CDE)模擬養(yǎng)分在不同水分狀態(tài)下的下沉速率，并結(jié)合一維垂直滲流模型計算不同土壤層的養(yǎng)分累積量。采用地統(tǒng)計學(xué)方法計算不同土壤類型的養(yǎng)分下沉范圍，并通過偏最小二乘回歸(PLSR)分析方法篩選影響?zhàn)B分下沉擴大量的關(guān)鍵因素。最終，基于空間回歸分析方法計算不同土層的養(yǎng)分?jǐn)U散系數(shù)，并結(jié)合層析成像方法生成養(yǎng)分下沉范圍擴大量分布數(shù)據(jù)，得到養(yǎng)分下沉范圍擴大量。養(yǎng)分淋溶損失梯度量化基于土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)和養(yǎng)分下沉范圍擴大量，并采用多維耦合建模方法進行計算。首先，基于水動力孔隙率數(shù)據(jù)，采用二維達西滲流模型計算不同土層的水分遷移速率，并結(jié)合溶質(zhì)運移模型計算不同養(yǎng)分的流失速率。其次，利用Lagrange插值法對養(yǎng)分流失梯度進行離散化計算，并結(jié)合地統(tǒng)計學(xué)方法計算不同區(qū)域的養(yǎng)分淋溶損失梯度分布。通過主成分分析(PCA)篩選影響?zhàn)B分淋溶梯度的關(guān)鍵變量，并采用K-means聚類方法將土壤區(qū)域劃分為不同淋溶損失等級。隨后，利用數(shù)值積分方法計算不同時間尺度下的養(yǎng)分損失累計量，并結(jié)合傅里葉變換分析養(yǎng)分流失的周期性變化。最終，采用地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)繪制養(yǎng)分淋溶損失梯度分布圖，并利用多變量回歸模型預(yù)測未來不同灌溉條件下的養(yǎng)分淋溶變化趨勢，得到養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)。[0036]步驟S333包括以下步驟：對水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)進行水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系解析，得到水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系；對水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系進行土壤剖面水流剪切應(yīng)力分析，得到土壤剖面孔隙水流應(yīng)力數(shù)據(jù)；對土壤剖面孔隙水流應(yīng)力數(shù)據(jù)進行方位各異流速差推演，得到剖面孔隙滲透方位各異流速差；基于水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系和剖面孔隙滲透方位各異流速差進行滲透對流壓強評估，得到剖面孔隙滲透對流壓強數(shù)據(jù)；根據(jù)Richards方程、剖面孔隙滲透方位各異流速差以及剖面孔隙滲透對流壓強數(shù)據(jù)對土壤營養(yǎng)元素含量變化數(shù)據(jù)進行土壤剖面養(yǎng)分流失數(shù)值迭代，得到土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)。[0037]本發(fā)明實施例中，水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系解析基于水動力土壤孔隙率波動數(shù)據(jù)，通過土壤力學(xué)和滲流力學(xué)計算確定不同孔隙狀態(tài)下的非線性膨脹規(guī)律。首先，基于土壤顆粒粒徑分布和孔隙率數(shù)據(jù)，利用顆粒接觸力學(xué)方法計算不同孔隙結(jié)構(gòu)下的顆粒受力狀態(tài)，并結(jié)合赫茲接觸理論分析孔隙邊界受力特性。其次，采用Biot固-液耦合方程求解土壤在水流作用下的孔隙變形，并結(jié)合廣義Hooke定律計算土壤骨架的彈性變形量。隨后，基于孔隙水壓力變化，利用Navier-Stokes方程模擬孔隙水的動態(tài)分布，并采用Reynolds平均方程計算不同水流速度下的孔隙膨脹效應(yīng)。通過多元回歸分析方法，構(gòu)建孔隙膨脹系數(shù)與水動力變量(孔隙水壓、剪切應(yīng)力、滲透速率等)之間的非線性關(guān)系，并采用Boussinesq方程校正水動力非線性影響，得到水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系數(shù)據(jù)。土壤剖面水流剪切應(yīng)力分析基于水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系，利用剪切力學(xué)計算不同土層的水流作用力。首先，基于Darcy-Weisbach方程計算不同孔隙狀態(tài)下的水流阻力，并結(jié)合Mohr-Coulomb準(zhǔn)則計算土壤顆粒間的有效剪應(yīng)力。其次，利用流體動力學(xué)中的雷諾應(yīng)力模型，對不同孔隙尺度的水流擾動進行分層分析，并采用二維湍流輸運方程求解水動力剪切力隨時間的演變特征。隨后，結(jié)合土壤顆粒排列結(jié)構(gòu)，利用Bagnold效應(yīng)計算顆粒間的剪切滑移速率，并基于傅里葉變換分析不同剪切頻率對孔隙穩(wěn)定性的影響。采用邊界層理論計算土壤剖面內(nèi)部的剪切應(yīng)力梯度，并通過數(shù)值積分方法得到不同深度土層的孔隙水流剪切應(yīng)力分布，得到土壤剖面孔隙水流應(yīng)力數(shù)據(jù)。方位各異流速差推演基于土壤剖面孔隙水流應(yīng)力數(shù)據(jù)，利用滲流力學(xué)和非均勻流體力學(xué)計算不同土層的水流速率差異。首先，基于非均勻滲流理論，采用Laplace方程計算不同土層的水流壓力場，并結(jié)合土壤的各向異性滲透系數(shù)，利用Darcy定律推導(dǎo)水流速率的空間變化趨勢。其次，結(jié)合土壤孔隙結(jié)構(gòu)，利用Kozeny-Carman方程計算不同方向的滲透阻力，并采用流體動力學(xué)中的二階微分方程解析流速沿剖面的梯度變化。隨后，基于變分法求解不同滲流路徑的最優(yōu)流速分布，并結(jié)合土壤顆粒尺寸和孔隙形態(tài)，采用Navier-Stokes方程計算土壤剖面不同方位的流速差異。最終，利用有限元分析(FEM)方法，對土壤剖面流速差進行數(shù)值模擬，并基于土壤孔隙變形規(guī)律修正流速偏差，得到剖面孔隙滲透方位各異流速差數(shù)據(jù)。滲透對流壓強評估基于水動力非線性孔隙膨脹關(guān)系和剖面孔隙滲透方位各異流速差，利用流體靜力學(xué)和滲透力學(xué)計算不同水流狀態(tài)下的壓強分布。首先，基于泊肅葉定律計算不同孔隙結(jié)構(gòu)的滲透壓，并結(jié)合土壤水勢公式求解不同土層的水動力勢能分布。其次，采用Bernoulli方程計算不同水動力條件下的流體能量分布，并結(jié)合水流剪切力和孔隙滲透阻力，利用Navier-Stokes方程求解滲透對流壓強的時空演化特征。隨后，基于質(zhì)量守恒方程計算不同滲透路徑的壓力變化，并利用廣義Stokes定律解析水流作用下的孔隙變形對壓強的影響。采用數(shù)值模擬方法，對不同土壤類型的滲透對流壓強進行計算，并結(jié)合邊界層理論分析孔隙流動狀態(tài)下的壓強波動，得到剖面孔隙滲透對流壓強數(shù)據(jù)。土壤剖面養(yǎng)分流失數(shù)值迭代基于Richards方程、剖面孔隙滲透方位各異流速差以及剖面孔隙滲透對流壓強數(shù)據(jù)，利用水-土-溶質(zhì)耦合計算方法進行求解。首先，基于Richards方程計算不同水分含量下的土壤水勢，并結(jié)合水分入滲速率推導(dǎo)養(yǎng)分溶解和遷移的動態(tài)方程。其次，采用一維溶質(zhì)運移模型(CDE)計算氮、磷、鉀等養(yǎng)分在剖面中的分布，并結(jié)合Fick定律求解養(yǎng)分?jǐn)U散速率。隨后，基于對流-擴散耦合方程計算不同流速差條件下的養(yǎng)分遷移量，并結(jié)合吸附-解吸平衡模型求解土壤顆粒對養(yǎng)分的保留能力。采用有限體積法(FVM)對養(yǎng)分流失過程進行離散化計算，并結(jié)合誤差收斂準(zhǔn)則進行多輪數(shù)值迭代。最終，利用多變量回歸分析方法解析養(yǎng)分流失速率的影響因素，并結(jié)合Kriging插值方法生成土壤剖面養(yǎng)分流失空間分布圖，得到土壤剖面養(yǎng)分流失迭代數(shù)據(jù)。[0038]步驟S34包括以下步驟：步驟S341:根據(jù)土壤體積水分飽和度進行土壤含氧量下降梯度分析，得到土壤含氧量下降梯度數(shù)據(jù)；步驟S342:基于養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)和土壤含氧量下降梯度數(shù)據(jù)進行厭氧微生物活性增強函數(shù)關(guān)系解析，得到厭氧微生物活性增強關(guān)系函數(shù)；步驟S343:根據(jù)厭氧微生物活性增強關(guān)系函數(shù)進行反硝化速率強化耦合，得到反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)；步驟S344:對反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)進行氮氣釋放漸進擬合估計，得到氮氣釋放擬合估計數(shù)據(jù)；步驟S345:基于氮素釋放擬合估計數(shù)據(jù)進行氮素循環(huán)異常模擬量化，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)。[0039]本發(fā)明實施例中，土壤含氧量下降梯度分析基于土壤體積水分飽和度數(shù)據(jù)，通過分析水分對土壤中氧氣分布的影響，確定土壤氧氣下降的梯度。首先，結(jié)合土壤的通氣性能和水分含量，使用Darcy定律推算水分滲透率和水流速度，并計算土壤中不同深度的水分飽和度。然后，基于土壤中的水分飽和度，利用Fick擴散定律描述土壤中的氧氣擴散過程，進而推算不同水分條件下氧氣的濃度梯度變化。通過實驗測定不同土壤層的氧氣濃度，并結(jié)合水流滲透性與孔隙結(jié)構(gòu)的關(guān)系，建立氧氣濃度隨水分飽和度變化的數(shù)學(xué)模型。模型中，水分飽和度增加時，土壤孔隙中的氣體交換受到限制，氧氣擴散能力降低，導(dǎo)致氧氣含量梯度加劇。采用數(shù)值積分方法對不同土壤類型的氧氣濃度變化進行模擬，并依據(jù)土壤類型(如黏土、沙土等)與其氣體擴散特性，確定具體的氧氣含量梯度變化。最后，通過多元回歸分析，得到土壤含氧量下降梯度數(shù)據(jù)。厭氧微生物活性增強函數(shù)關(guān)系解析結(jié)合養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)和土壤含氧量下降梯度數(shù)據(jù)，推導(dǎo)土壤中厭氧微生物活動與水分和氧氣條件之間的增強關(guān)系。首先，根據(jù)土壤中氮、磷等養(yǎng)分的淋溶損失梯度，采用Fick定律和Advection-Dispersion模型對養(yǎng)分的流動和遷移過程進行模擬，得到養(yǎng)分在土壤中的縱向分布。然后，結(jié)合土壤含氧量下降梯度，使用Monod方程描述厭氧微生物在低氧環(huán)境下的生長與繁殖速合水分、氧氣濃度以及養(yǎng)分流失數(shù)據(jù)，建立厭氧微生物活性增強函數(shù)。通過對比不同水分和氧氣條件下的厭氧微生物活動，確定養(yǎng)分流失與微生物活性之間的定量關(guān)系。通過數(shù)據(jù)擬式回歸法或拉格朗日插值法對函數(shù)進行優(yōu)化，并得到厭氧微生物活性增強關(guān)系函數(shù)。反硝化速率強化耦合基于厭氧微生物活性增強關(guān)系函數(shù)，推導(dǎo)反硝化過程中的速率變化。首先，依據(jù)厭氧微生物活性與水分、氧氣、養(yǎng)分濃度之間的關(guān)系，采用Michaelis-Menten方程描述反硝化速率對底物濃度的依賴性，得到反硝化反應(yīng)的初步速率。隨后，結(jié)合厭氧環(huán)境下微生物的代謝特性，基于Hill方程對反硝化反應(yīng)速率與微生物活性之間的關(guān)系進行量化。通過引入土壤中的氮源濃度、氧氣濃度、溫度等變量，建立多因素耦合的反硝化速率模型。該模型中的反硝化速率不僅受氧氣限制，還受到土壤中水分飽和度和養(yǎng)分可用性的影響。為了進一步增強反硝化速率的模擬效果，結(jié)合實驗數(shù)據(jù)，采用牛頓法優(yōu)化求解反硝化速率模型中的參數(shù)，得到反硝化速率與厭氧微生物活性之間的強化耦合關(guān)系。最后，利用得到的強化耦合數(shù)據(jù)對反硝化速率進行數(shù)值模擬，得出具體的反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)。氮氣釋放漸進擬合估計基于反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)，推算土壤中的氮氣釋放量。首先，基于反硝化速率數(shù)據(jù)，采用累積氮釋放模型對氮氣的釋放過程進行模擬。通過對土壤氮源(如硝酸鹽)進行動態(tài)追蹤，結(jié)合氮氣釋放的實驗數(shù)據(jù)，利用最小二乘法對氮氣釋放與反硝化速率之間的氮氣釋放的漸進過程。接著，采用指數(shù)衰減模型對氮氣釋放的速率與時間關(guān)系進行描述，分析不同時間段內(nèi)氮氣釋放的變化趨勢。通過數(shù)據(jù)分析，得出氮氣釋放的累積量，并建立氮氣釋放速率與反硝化過程的關(guān)系模型。最后，通過多次擬合，得到氮氣釋放漸進擬合估計數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確反映在不同土壤條件下的氮氣釋放量。氮素循環(huán)異常模擬量化基于氮氣釋放擬合估計數(shù)據(jù)，結(jié)合土壤中的氮素循環(huán)過程進行量化。首先，采用Richards方程模擬土壤水分和氣體的動態(tài)變化，結(jié)合土壤氮源的分布情況，計算土壤中氮素的轉(zhuǎn)化速率和損失速率。隨后，利用氮素循環(huán)模型對氮氣的釋放、吸收及轉(zhuǎn)化過程進行動態(tài)模擬，模擬不同土壤環(huán)境下氮素循環(huán)的異常情況。通過分析土壤中氮氣釋放速率的變化趨勢，結(jié)合土壤的氮含量、溫反硝化過程異常加劇。利用差分方程對氮素循環(huán)的動態(tài)過程進行離散化處理，得到氮素循環(huán)異常的量化數(shù)據(jù)。最后，通過對比不同土壤類型和不同管理措施下的氮素循環(huán)數(shù)據(jù)，定量評估土壤氮素循環(huán)的異常情況，得到土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)。[0040]步驟S344包括以下步驟：基于反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)進行氮氣釋放等比映射，得到速率匹配氮氣釋放映射數(shù)據(jù)；根據(jù)反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)對速率匹配氮氣釋放映射數(shù)據(jù)進行氨氣釋放多重極值分析，得到速率匹配氨氣釋放多重極值；對速率匹配氨氣釋放多重極值進行時序延遲性演算，得到多重極值時序延遲數(shù)基于多重極值時序延遲數(shù)據(jù)和速率匹配氨氣釋放多重極值進行循環(huán)重復(fù)性釋放均差計算，得到氨氣釋放循環(huán)周期的極值均差；根據(jù)極大似然估計法對氨氣釋放循環(huán)周期的極值均差進行氮氣釋放漸進擬合估[0041]本發(fā)明實施例中，根據(jù)反硝化速率強化耦合數(shù)據(jù)，采用等比映射方法將反硝化速率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為氮氣釋放數(shù)據(jù)。在此過程中，首先依據(jù)反硝化速率和氮氣釋放之間的關(guān)系，建立反硝化速率與氮氣釋放的比例模型。模型通過對實驗數(shù)據(jù)進行線性回歸分析得到反硝化速率與氮氣釋放速率之間的基礎(chǔ)關(guān)系。然后，通過等比映射，針對不同的反硝化速率，將其轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的氮氣釋放速率。等比映射的過程通過以下方式進行：假設(shè)反硝化速率rdemitrification與氮氣釋放速率rN?之間的關(guān)系可以通過比例系數(shù)k來表示，即rN?=k×rienitrification。該比例系數(shù)k通過實驗測定，也可以通過相關(guān)技術(shù)文獻獲取，結(jié)合不同土壤水分、溫度等環(huán)境因素進行校正。對不同時間點的反硝化速率數(shù)據(jù)進行等比映射，得到每一時間點對應(yīng)的氮氣釋放速率數(shù)據(jù)，并通過插值方法對數(shù)據(jù)進行平滑處理，從而獲得具有高精度的速率匹配氮氣釋放映射數(shù)據(jù)。根據(jù)速率匹配氮氣釋放映射數(shù)據(jù)，進行氨氣釋放的多重極值分析。在此步驟中，首先依據(jù)速率匹配氮氣釋放映射數(shù)據(jù)，識別出氨氣釋放的峰值和谷值。通過求解氨氣釋放過程中的導(dǎo)數(shù)，可以識別出氨氣釋放速率隨時間變化的極值點。這些極值點代表著氨氣釋放過程中的最大釋放速率(峰值)和最小釋放速率(谷值)。對于多重極值的分析，采用二階導(dǎo)數(shù)法來確定多個極值點，并通過極值檢測算法(如求解拉格朗日乘數(shù)法)進一步驗證這些極值的存在性與位置。在此過程中，特別注意氨氣釋放速率的周期性變化，利用周期性分析方法，如快速傅里葉變換(FFT)對氨氣釋放的頻率進行分析，識別出周期性的峰值和谷值，并通過計算其周期性變化的參數(shù)，最終得到速率匹配氨氣釋放的多重極值數(shù)據(jù)。根據(jù)速率匹配氨氣釋放的多重極值數(shù)據(jù)，進行時序延遲性演算，得到氨氣釋放過程中的時序延遲數(shù)據(jù)。首先，基于多重極值數(shù)據(jù)，采用自回歸積分滑動平均(ARIMA)模型進行時間序列分析，分析氨氣釋放的時序變化規(guī)律。通過模型擬合，計算出各個極值點之間的時間延遲。在此過程中，利用差分法對時間序列進行平穩(wěn)化處理，消除趨勢性變化，確保個極值點在時間上的偏移量。為了更準(zhǔn)確地捕捉氨氣釋放的動態(tài)變化，采用交叉相關(guān)函數(shù)(CCF)對不同時間點的氨氣釋放速率進行對比，計算氨氣釋放峰值與谷值之間的延遲。通過時序延遲性演算，得到多重極值的時序延遲數(shù)據(jù)，從而進一步分析氨氣釋放過程中的時間關(guān)聯(lián)性。結(jié)合多重極值時序延遲數(shù)據(jù)和速率匹配氨氣釋放的多重極值數(shù)據(jù)，進行氨氣釋放循環(huán)周期的極值均差計算。首先，基于多重極值時序延遲數(shù)據(jù)，計算氨氣釋放過程中的循環(huán)周期，即極值點之間的時間間隔。根據(jù)已知的多重極值點，使用均值法計算每個周期內(nèi)的極值差異，并通過計算各個周期的均差來反映氨氣釋放過程中的循環(huán)穩(wěn)定性。具體操作過程中，利用極差法計算各個周期的極差，即在一個完整周期內(nèi)的最大和最小極值之間的差值。然后，對所有周期的極差進行平均，得到氨氣釋放周期的極值均差。通過對多個周期的極值均差進行統(tǒng)計分析，判斷氨氣釋放的循環(huán)規(guī)律，并量化每個周期的波動程度。極值均差的計算過程基于統(tǒng)計學(xué)中的均方根誤差(RMSE)方法，確保周期之間的差異能夠準(zhǔn)確反映氨氣釋放的動態(tài)變化。根據(jù)極值均差數(shù)據(jù)，采用極大似然估計法對氮氣釋放進行漸進擬合估計。首先，基于極值均差的分布情況，假設(shè)氮氣釋放的漸進過程符合某種統(tǒng)計分布(如正態(tài)分布或?qū)?shù)正態(tài)分布),并利用極大似然估計法(MLE)確定擬合函數(shù)的參數(shù)。極大似然估計法通過最大化似然函數(shù)來估計參數(shù)，在此步驟中，通過對氨氣釋放的時間序列數(shù)據(jù)進行極大似然函數(shù)的推導(dǎo)，計算出與氮氣釋放過程相關(guān)的最優(yōu)參數(shù)。具體方法是構(gòu)建一個似然函數(shù)，表示在給定數(shù)據(jù)下，參數(shù)的概率分布。通過最優(yōu)化方法(如牛頓法或擬牛頓法)求解該似然函數(shù)，得到最優(yōu)的擬合參數(shù)。最終，通過該估計方法，將氮氣釋放過程的漸進行為與實際數(shù)據(jù)匹配，從而得到氮氣釋放的擬合估計數(shù)據(jù)。這一擬合估計能夠為后續(xù)的氮氣釋放量化提供精確的數(shù)學(xué)依據(jù)。[0042]步驟S4包括以下步驟：步驟S41:對土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)進行卷積計算，得到土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)步驟S42:根據(jù)土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)和養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)對土壤體積水分飽和度進行土壤水分飽和度調(diào)控，得到土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)；步驟S43:基于土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)和土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。[0043]本發(fā)明實施例中，首先，對土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)進行卷積計算，通過卷積操作分析數(shù)據(jù)的特征變化趨勢。卷積計算是通過將土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)與一個卷積核(或濾波器)進行卷積來實現(xiàn)的。具體操作中，首先根據(jù)土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)的時間序列特性，選定一個適合的數(shù)據(jù)窗口大小和卷積核，卷積核的選擇依據(jù)實驗數(shù)據(jù)及相關(guān)文獻中對類似數(shù)據(jù)的研究。通過逐步滑動卷積核與土壤氮素循環(huán)異常數(shù)據(jù)進行卷積，可以獲得每個時間點的加權(quán)和，即每個時間段內(nèi)的土壤氮素循環(huán)特征的平滑結(jié)果。卷積計算通過對不同時間點的土壤氮素數(shù)據(jù)進行加權(quán)疊加，得到更加平滑且具備代表性的土壤氮素循環(huán)數(shù)據(jù)，進而揭示出氮素循環(huán)的整體趨勢。最終，經(jīng)過卷積計算得到的土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)為下一步驟提供了關(guān)鍵輸入，具備較高的時序特性，能有效反映土壤中氮素變化的主要規(guī)律。基于步驟S41中得到的土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)和養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)，進行土壤水分飽和度調(diào)控。首先，利用土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)分析土壤中氮素含量的變化趨勢，并結(jié)合養(yǎng)分淋溶損失梯度數(shù)據(jù)，推導(dǎo)出土壤中水分和氮素的關(guān)系。在此過程中，假設(shè)氮素的流失與土壤水分飽和度之間存在一定的相關(guān)性，通過回歸分析確定土壤氮素變化與水分含量之間的關(guān)系。針對不同的土壤類型和環(huán)境條件，建立數(shù)學(xué)模型來模擬土壤水分飽和度的變化與氮素循環(huán)的耦合機制。模型使用一系列權(quán)重因子來反映水分飽和度對氮素釋放速率和養(yǎng)分淋溶的影響。具體而言，通過設(shè)定土壤水分閾值和氮素流失臨界點，動態(tài)調(diào)控土壤的水分飽和度。在該步驟中，通過調(diào)整水分參數(shù)，減少土壤水分過飽和帶來的氮素?fù)p失，確保土壤在最佳水分狀態(tài)下保持適宜的氮素循環(huán)。調(diào)控過程中的模型計算通過動態(tài)平衡方程來實現(xiàn)，得出優(yōu)化后的土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)，為后續(xù)步驟的分析提供基礎(chǔ)。根據(jù)步驟S42中得到的土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)和土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)，進行葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)的土壤水肥用量智能控釋分析。首先，利用土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)，結(jié)合土壤氮素循環(huán)數(shù)據(jù)，分析水分和氮素對作物生長的影響，特別是對葉片生長狀態(tài)的影響。通過回歸分析，建立土壤水分、氮素含量與作物葉片發(fā)黃和卷曲程度之間的數(shù)學(xué)模型，得出水分和氮素在不同水平下對作物葉片狀態(tài)的影響規(guī)律。利用葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)，確定作物在不同生長階段對水肥的需求，并根據(jù)這些需求對土壤水肥用量進行智能控釋計算。此步驟通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，結(jié)合作物的生長需求與土壤的實際狀況，使用一種動態(tài)優(yōu)化算法(如粒子群優(yōu)化算法，PSO)來調(diào)整土壤水肥的釋放模式。具體計算過程中，根據(jù)作物葉片狀態(tài)的實時反饋信息，調(diào)整施肥和灌溉的量，以保持最佳的生長環(huán)境。通過計算土壤中的水肥量和作物對水肥的需求差異，智能控釋系統(tǒng)可以動態(tài)調(diào)節(jié)水肥釋放速率，從而為作物提供足夠的水肥支持，減少養(yǎng)分浪費。最終，將得到的土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)傳輸?shù)阶魑锕芾斫K端，以便實施作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析，實現(xiàn)精準(zhǔn)施肥與灌溉。[0044]步驟S43包括以下步驟：步驟S431:對土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分缺失長期累積效應(yīng)分析，得到養(yǎng)分缺失長期累積效應(yīng)數(shù)據(jù)；步驟S432:對葉片發(fā)黃卷曲程度數(shù)據(jù)進行養(yǎng)分汲取能力退化評估，得到農(nóng)作物養(yǎng)分汲取能力退化數(shù)據(jù)；步驟S433:基于土壤水分飽和度調(diào)控數(shù)據(jù)進行土壤透氣增強比例分析，得到土壤透氣增強比例；步驟S434:根據(jù)養(yǎng)分缺失長期累積效應(yīng)數(shù)據(jù)和土壤透氣增強比例對農(nóng)作物養(yǎng)分汲取能力退化數(shù)據(jù)進行階段性水肥配比多目標(biāo)優(yōu)化，得到水肥配比多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)據(jù)；步驟S435:基于水肥配比多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)據(jù)進行土壤水肥用量智能控釋分析，得到土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)，將土壤水肥用量智能控釋數(shù)據(jù)發(fā)送至終端，以執(zhí)行作物單產(chǎn)提升的水肥智能分析。[0045]本發(fā)明實施例中，基于步驟S41中得到的土壤氮素循環(huán)異常卷積數(shù)據(jù)，進行養(yǎng)分缺失的長期累積效應(yīng)分析。此步驟旨在通過土壤中氮素循環(huán)的變化來分析養(yǎng)分長期缺失對土壤和作物生長的長期影響。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，通過對土壤氮素循環(huán)數(shù)據(jù)進行多期累積分析，建立土壤中氮素流失與土壤養(yǎng)分缺失之間的關(guān)聯(lián)。具體做法是通過計算每一時段內(nèi)的氮素流失值，并將其累積，以評估長期缺失對土壤養(yǎng)分的消耗趨勢。此過程采用累積效應(yīng)分析公式：E(t)=∑=1(C:×D;),其中，E(t)表示第t個時段的養(yǎng)分缺失累積效應(yīng)，Ci為第時段的氮素濃度，D為第時段的流失速率。通過長期累積效應(yīng)的分析，能夠得出養(yǎng)分缺失的累積效應(yīng)數(shù)據(jù)，即長時間內(nèi)氮素的損失對土壤養(yǎng)分造成的逐步影響，為后續(xù)養(yǎng)分調(diào)控提供數(shù)據(jù)支持。在步驟S431的基礎(chǔ)上，利用葉片發(fā)黃和卷曲程度的數(shù)據(jù)進行作物養(yǎng)分汲取能力退化評估。葉片的健康狀態(tài)直接反映了作物的養(yǎng)分吸收能力，葉片發(fā)黃、卷曲現(xiàn)象通常是因養(yǎng)分缺乏或吸收