一种基于空间图学习的耕地质量智能评估方法与应用系统

本发明公开了一种基于空间图学习的耕地质量智能评估方法与应用系统，涉及耕地质量评估技术领域，包括采集区域尺寸耕地土壤样本得到耕地土壤数据；设计耕地土壤质量图网络评估模型；对耕地土壤质量图网络评估模型进行训练与优化；将训练完成的最优耕地土壤质量图网络评估模型应用测试，进行最终评估。本发明通过图神经网络充分挖掘了采样点之间的空间结构关系，图神经网络能够通过构建图结构，将采样点及其邻域之间的空间关系建模为图节点和边，进而捕捉到不同采样点之间的复杂依赖关系，这种空间结构化建模不仅保留了数据的空间关联性，还可以自动学习不同区域样本数据的特征模式，提高了模型对耕地质量区域变化的适应能力。