基于卷积神经网络和多源数据土地退化程度分类方法

本发明提供了一种基于卷积神经网络和多源数据土地退化程度分类方法，包括以下步骤：S1：确定土地退化程度标准；S2：获取土地退化程度样点数据并根据土地退化程度标准进行样点分类；S3：获取环境变量数据并进行预处理；S4：将分类后的土地退化程度样点数据、预处理后的环境变量数据进行统一处理，得到样本数据；S5：构建土地退化程度分类模型并训练模型；S6：使用训练好的土地退化程度分类模型获取土地退化程度分类结果。以解决现有技术中只关注单一环境指数，忽视其他多源环境因素、忽略了实际过程中存在复杂非线性关系导致结果偏差较大、存在极大主观性的问题。