本技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的土壤检测和恢复系统、方法及设备。
背景技术：
1、土壤是农业生产的基础资源，其质量直接影响作物的产量和品质。然而，随着全球人口的增加和工业化的推进，土壤污染和退化问题日益严重。这不仅威胁到农业生产，还对生态环境和人类健康构成了潜在的风险。土壤检测和恢复因此成为一项至关重要的任务，通过科学的方法对土壤进行监测和改良，可以有效提升土壤质量，保障粮食安全和生态健康。现有的土壤检测技术主要依赖于人工取样和实验室分析。这些方法通常包括土壤的物理、化学和生物学特性分析，如测量土壤的ph值、养分含量、有机质含量以及重金属污染物等。这些检测结果能够为土壤管理提供科学依据。然而，传统的土壤检测技术存在一些明显的问题。首先，人工取样费时费力，且取样的代表性和均匀性难以保证；其次，实验室分析需要较长的时间和高昂的费用，难以实现大范围、实时的土壤监测。此外，这些方法通常是局部性的，难以全面反映大面积土壤的整体状况。
2、为了解决传统土壤检测技术的局限性，近年来出现了一些新的方法和技术。例如，遥感技术通过对地面反射的电磁波进行分析，可以大范围、无接触地获取土壤表层信息。传感器技术则通过在土壤中布置各种类型的传感器，实时监测土壤的温度、湿度、电导率等参数。这些技术在一定程度上提高了土壤检测的效率和精度，但也存在一些不足。遥感技术虽然覆盖范围广，但分辨率较低，难以捕捉细微的土壤变化；传感器技术虽然实时性强，但布置和维护成本高，且易受环境干扰。随着人工智能技术的发展，基于机器学习和深度学习的方法逐渐应用于土壤检测和恢复领域。这些方法通过分析海量的土壤数据，如卫星遥感影像、无人机航拍图像以及各种传感器数据等，可以快速、准确地评估土壤状况，识别污染区域，预测污染趋势。相比传统方法，人工智能技术具有非侵入性、高效性和智能化的优势，能够大幅提高土壤检测和恢复的效率和精度。然而，现有的基于人工智能的土壤检测和恢复系统仍存在一些不足，如数据来源有限、模型泛化能力不强、缺乏专家知识指导等，导致其在实际应用中的表现不够理想。
3、因此，亟需一种技术方案，从而能够集成多种数据，实现实时、精准的土壤监测与恢复。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的不足，本技术实施例提供了一种基于人工智能的土壤检测和恢复系统、方法及设备。本技术解决了现有技术难以全面反映大面积土壤的整体状况等技术问题。
2、本技术实施例提供了一种基于人工智能的土壤检测和恢复系统，包括：土壤数据采集单元、人工智能分析单元、土壤恢复决策单元和执行反馈单元；其中，所述土壤数据采集单元用于通过传感器集群和遥感设备实时采集目标区域的土壤数据，以构建目标土壤特征集；所述人工智能分析单元用于利用多组四分类模型对所述目标土壤特征集进行分类，并基于最大化总预测概率的权重系数将分类的结果进行集成，以得到检测评估结果；所述土壤恢复决策单元用于将目标土壤特征集和检测评估结果输入大语言模型，以生成多份预设数量的土壤恢复方案；所述执行反馈单元用于对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽取，并使用推理引擎选择目标方案，以调用一个或多个目标设备对目标区域的土壤进行恢复。
3、一种可以的实现方式中，其中，通过传感器集群和遥感设备实时采集目标区域的土壤数据，以构建目标土壤特征集，包括：传感器集群基于目标时间间隔采集包括目标区域土壤的温度、湿度、电导率、ph值和化学养分的指标数据，以构建第一传感数据序列；遥感设备基于目标时间间隔采集包括目标区域的土壤高光谱图像，以构建遥感数据序列；分别对第一传感数据序列和遥感数据序列进行标准化处理，并分别对标准化后的数据序列进行奇异值分解，以提取对应的主要特征向量；基于主要特征向量构建正交变换矩阵，所述正交变换矩阵用于对标准化后的数据序列进行融合计算，以得到融合数据序列；基于多个目标滞后阶数，计算第一传感数据序列中每项指标所在整体时间序列对应的多个自平均相关系数，以得到第二传感数据序列；基于采集时间顺序对第一传感数据序列、第二传感数据序列、遥感数据序列和融合数据序列进行数据拼接操作，以得到目标土壤特征集。
4、一种可以的实现方式中，其中，基于主要特征向量构建正交变换矩阵，所述正交变换矩阵用于对标准化后的数据序列进行融合计算，以得到融合数据序列，包括：其中，fkl表示第k个波段和第l个时间切片的融合数据序列，α表示第一系数，取值为1.21，u表示第一传感数据序列的左奇异向量矩阵，表示标准化后的第一传感数据序列，vt表示第一传感数据序列的右奇异向量矩阵的转置，β表示第二系数，取值为0.77，wkl表示遥感数据序列第k个波段在第l个时间切片的左奇异向量矩阵，表示标准化后的遥感数据序列，表示遥感数据序列第k个波段在第l个时间切片的右奇异向量矩阵。
5、一种可以的实现方式中，其中，基于多个目标滞后阶数，计算第一传感数据序列中每项指标所在整体时间序列对应的多个自平均相关系数，包括：其中，avg(k)表示目标滞后阶数为k时的自平均相关系数，n表示总时间序列数，ht表示时间为t时的指标的数值，ht+k表示时间为t+k时的指标的数值，h1表示当前指标所在整体时间序列的平均值，h2表示当前指标所在整体时间序列的中位数，h3表示当前指标所在整体时间序列的众数。
6、一种可以的实现方式中，其中，利用多组四分类模型对所述目标土壤特征集进行分类，并基于最大化总预测概率的权重系数将分类的结果进行集成，以得到检测评估结果，包括：基于贝叶斯优化的方法，对每组四分类模型对应的权重系数进行迭代更新，以最大化多组四分类模型的总预测概率，并得到目标权重系数；将目标土壤特征集分别输入多组四分类模型，以得到多组对应的四分类概率值矩阵；将四分类概率值矩阵中每个模型坐标轴上的数据分别与对应的目标权重系数相乘，并将运算后的矩阵中每个类别坐标轴上的数据进行求和压缩，以得到目标四分类概率值；获取目标四分类概率值中最大数值对应的类别标签，以作为检测评估结果。
7、一种可以的实现方式中，其中，基于贝叶斯优化的方法，对每组四分类模型对应的权重系数进行迭代更新，以最大化多组四分类模型的总预测概率，包括：其中，n表示迭代训练样本的总数，m表示四分类模型总数，yi表示第i个样本的真实标签，xi表示第i个样本的特征向量，αm表示第m个四分类模型的权重，p(yilxi，hm)表示第m个四分类模型预测样本xi属于类别yi的概率，p(yi|xi)表示所有四分类模型预测样本xi属于类别yi的概率的加权和。
8、一种可以的实现方式中，其中，将目标土壤特征集和检测评估结果输入大语言模型，以生成多份预设数量的土壤恢复方案，包括；抽取大语言模型中的多个隐藏层，并根据每个隐藏层输出的维度尺寸构建对应的三层全连接神经网络；将构建的多组三层全连接神经网络分别插入大语言模型中对应隐藏层的下一层，以得到目标大语言模型；利用历史数据对目标大语言模型进行训练，并在训练过程中仅更新构建的多组三层全连接神经网络的参数；将目标土壤特征集和检测评估结果输入训练后的目标大语言模型，以生成多份预设数量的土壤恢复方案。
9、一种可以的实现方式中，其中，对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽取，并使用推理引擎选择目标方案，以调用一个或多个目标设备对目标区域的土壤进行恢复，包括：分别对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽取，以得到包括执行动作和对应数值的多组集合；基于目标规则构建推理引擎，并结合第一知识库分别对多组集合进行决策数值计算，以根据最大决策数值选择对应的目标方案；遍历目标方案对应的集合，若执行动作存在于第二知识库中，则调用一个或多个目标设备，并根据对应数值对目标区域的土壤进行恢复，否则将执行动作和对应数值发送至目标通讯终端。
10、本技术实施例还提供了一种基于人工智能的土壤检测和恢复方法，包括：通过传感器集群和遥感设备实时采集目标区域的土壤数据，以构建目标土壤特征集；利用多组四分类模型对所述目标土壤特征集进行分类，并基于最大化总预测概率的权重系数将分类的结果进行集成，以得到检测评估结果；将目标土壤特征集和检测评估结果输入大语言模型，以生成多份预设数量的土壤恢复方案；对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽取，并使用推理引擎选择目标方案，以调用一个或多个目标设备对目标区域的土壤进行恢复。
11、本技术实施例还提供了一种基于人工智能的土壤检测和恢复设备，包括：处理器、存储器、系统总线；其中，所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述实施例所述的方法。
12、在如上所提供的一种基于人工智能的土壤检测和恢复系统、方法及设备中，本技术实施例通过传感器集群和遥感设备实时采集土壤数据，利用多组四分类模型和大语言模型对数据进行智能分析和处理，能够有效解决传统土壤检测方法的局限性，实现实时、精准的土壤监测与恢复。进一步地，在一些实施例中，通过标准化处理和奇异值分解，提取主要特征向量，并构建正交变换矩阵进行数据融合，形成融合数据序列，可以显著提高土壤数据采集的效率和精度，全面反映大面积土壤的整体状况。进一步地，在一些实施例中，利用多组四分类模型对数据进行分类，基于贝叶斯优化方法，迭代更新模型的权重系数，以最大化总预测概率，生成准确的检测评估结果和恢复方案，能够大幅提升土壤管理的效果和效益。
1.一种基于人工智能的土壤检测和恢复系统，其特征在于，包括：土壤数据采集单元、人工智能分析单元、土壤恢复决策单元和执行反馈单元；其中，
2.根据权利要求1所述的土壤检测和恢复系统，其特征在于，其中，通过传感器集群和遥感设备实时采集目标区域的土壤数据，以构建目标土壤特征集，包括：
3.根据权利要求2所述的土壤检测和恢复系统，其特征在于，其中，基于主要特征向量构建正交变换矩阵，所述正交变换矩阵用于对标准化后的数据序列进行融合计算，以得到融合数据序列，包括：
4.根据权利要求2所述的土壤检测和恢复系统，其特征在于，其中，基于多个目标滞后阶数，计算第一传感数据序列中每项指标所在整体时间序列对应的多个自平均相关系数，包括：
5.根据权利要求1所述的土壤检测和恢复系统，其特征在于，其中，利用多组四分类模型对所述目标土壤特征集进行分类，并基于最大化总预测概率的权重系数将分类的结果进行集成，以得到检测评估结果，包括：
6.根据权利要求5所述的土壤检测和恢复系统，其特征在于，其中，基于贝叶斯优化的方法，对每组四分类模型对应的权重系数进行迭代更新，以最大化多组四分类模型的总预测概率，包括：
7.根据权利要求1所述的土壤检测和恢复系统，其特征在于，其中，将目标土壤特征集和检测评估结果输入大语言模型，以生成多份预设数量的土壤恢复方案，包括：
8.权利要求1所述的土壤检测和恢复系统，其特征在于，其中，对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽取，并使用推理引擎选择目标方案，以调用一个或多个目标设备对目标区域的土壤进行恢复，包括：
9.一种基于人工智能的土壤检测和恢复方法，其特征在于，包括：
10.一种基于人工智能的土壤检测和恢复设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、系统总线；其中，所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行权利要求9所述的方法。
