CN116703181A - 一种盐碱地的改良方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种盐碱地的改良方法，涉及盐碱地改良技术领域，综合生成待治理的盐碱地区域的盐碱条件系数，其大于预设的条件阈值时则向外部发出请求信息；以获取的盐碱状态数据集生成盐碱状态系数，确定碱化区域和非碱化区域；修正盐碱状态系数并对检测区域进行划分，依据划分结果选择对应的治理方案；建立盐碱特征库及盐碱地治理方案库，依据盐碱区域的盐碱特征与盐碱地治理方案的对应性，匹配相对应的盐碱地治理方案；由盐碱地治理预测模型对匹配输出的盐碱地治理方案进行预测分析，通过预测结果选定盐碱地治理方案。匹配出对应的治理方案，避免出现选择治理方案和实际情况不相对应的情形，保持对盐碱地治理的有效性。

Description

一种盐碱地的改良方法

技术领域

本发明涉及盐碱地改良技术领域，具体为一种盐碱地的改良方法。

背景技术

盐碱地是指土壤中盐分和碱性物质含量过高的土地类型，它们通常具有高盐度和高碱性，对植物生长和农作物产量产生负面影响，盐碱地通常形成于气候干旱、水分蒸发速度大于水分补给速度的地区，如沿海地区、内陆盆地和荒漠地区。盐碱地的形成主要有两个原因：盐分积累和碱性物质积累。在干旱地区，水分蒸发速度大于水分补给速度，导致土壤中的盐分无法被充分冲洗，从而积累在土壤中。同时，地下水中的碱性物质也可能通过渗漏和浸泡作用进入土壤，导致土壤碱化。

在确定盐碱地的位置后，需要及时的对盐碱地进行治理，否则会对植物生长和农作物产量有负面影响，因为高盐度和高碱性对植物根系吸收水分和养分的能力造成限制，高盐度会使土壤中的水分渗透能力降低，阻碍植物根系吸收水分。

但是现有的盐碱地的治理或者改良的方案中，通常是对盐碱地的各个区域不加区分，不论盐碱化程度如何，都采用一致化治理，这就经常会使治理方案和盐碱地的实际盐碱化程度不相匹配，导致在实际治理中很难达到预期的治理效果。

为此，本发明提供了一种盐碱地的改良方法。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种盐碱地的改良方法，通过综合生成待治理的盐碱地区域的盐碱条件系数，其大于预设的条件阈值时则向外部发出请求信息；以获取的盐碱状态数据集生成盐碱状态系数，确定碱化区域和非碱化区域；修正盐碱状态系数并对检测区域进行划分，依据划分结果选择对应的治理方案；建立盐碱特征库及盐碱地治理方案库，依据盐碱区域的盐碱特征与盐碱地治理方案的对应性，匹配相对应的盐碱地治理方案；由盐碱地治理预测模型对匹配输出的盐碱地治理方案进行预测分析，通过预测结果选定盐碱地治理方案。匹配出对应的治理方案，避免出现选择治理方案和实际情况不相对应的情形，保持对盐碱地治理的有效性，解决了背景技术中的技术问题。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种盐碱地的改良方法，包括如下内容预先获取待治理的盐碱地区域的电子地图，以随机采样的形式在获取盐碱地区域的地下水深度，并获取盐碱地区域内的年平均降水量，在综合后生成盐碱条件系数Yjs，若生成盐碱条件系数Yjs大于预设的条件阈值，则向外部发出请求信息；

在获取请求信息后，将盐碱地区域分割为若干个检测区域，在检测区域内设置检测点并对土壤碱化状态进行检测，在检测后获取盐碱状态数据集并生成盐碱状态系数Yzs，以盐碱状态系数Yzs在盐碱地区域内确定出碱化区域和非碱化区域；

先后获取碱化区域和非碱化区域内的植被覆盖率Zb，在结合植被覆盖率Zb后，修正盐碱状态系数Yzs并以修正结果作为盐碱度系数Dmp，依据盐碱度系数Dmp的值重新对检测区域进行划分，并依据划分结果选择对应的治理方案；

获取未被分配治理方案的盐碱区域，获取该盐碱区域的盐碱状态数据集，并针对该盐碱区域建立盐碱特征库，从公开渠道获取盐碱地的盐碱地治理方案，汇总后建立盐碱地治理方案库，依据盐碱区域的盐碱特征与盐碱地治理方案间的对应性，匹配并输出相对应的盐碱地治理方案；

获取匹配输出的盐碱地治理方案，调用对应区域的采集土壤结构数据，在结合Bp神经网络模型后训练生成盐碱地治理预测模型，由盐碱地治理预测模型对匹配输出的盐碱地治理方案进行预测分析，获取预测结果，通过预测结果选定最佳的盐碱地治理方案。

进一步的，划定待治理的盐碱地区域，并获取该区域的电子地图，在盐碱地区域内随机设置若干个水取样点，在水取样点处对盐碱地区域的地下水进行取样，获取地下水的深度数据并形成地下水深Ds；若地下水深Ds大于预设阈值，通过检索获取盐碱区域的年平均降水量数据，生成降水量Js；

汇总地下水深Ds及降水量Js，无量纲处理后，按照如下公式生成盐碱条件系数Yjs：

其中，，/>，/>，且/>，/>及/>为权重系数，/>常数修正系数；获取盐碱条件系数Yjs，若盐碱条件系数Yjs大于预设的条件阈值，向外部发出通信。

进一步的，以网格的形式将盐碱地区域分割为若干个等面积的检测区域，在各个检测区域内均设置若干个检测点，且使相邻的两个检测点的间距大于预设的距离阈值，将检测点的位置在电子地图上标记；在检测点处设置检测装置，分别在检测点处采集盐碱区域内的电导率Ec、盐碱胁迫指数Esp及纳吸附比Sar，在汇总后建立盐碱状态数据集。

进一步的，对盐碱状态数据集中的数据做出无量纲处理后，依照如下公式关联生成盐碱状态系数Yzs：

其中，，/>，且/>，/>为权重，其具体值由用户调整设置，/>为常数修正系数；若盐碱状态系数Yzs大于预设的状态阈值，将对应的检测区域确定为碱化区域；将碱化区域在电子地图上标记，并确定各个碱化区域的位置信息，使用训练后的路径规划模型，在结合碱化区域的位置信息后，为巡检无人机规划出巡检路线；由巡检无人机沿着巡检路线对碱化区域进行低空成像，获取碱化区域的图像信息。

进一步的，对所获取碱化区域的图像信息进行图像识别，分析取得碱化区域内的植被覆盖率Zb，若植被覆盖率小于预先设置的覆盖阈值，则再次由巡检无人机获取非碱化区域的图像信息，在经过图像识别后，获取各个非碱化区域的植被覆盖率Zb；

对盐碱状态系数Yzs的进行修正，依照如下方式生成各个碱化区域及非碱化区域的盐碱度系数Dmp：

其中，盐碱状态系数Yzs以固定的周期等间隔获取，n为获取的次数，F为修正因子；修正因子F的形成方式符合如下公式：

其中，为植被覆盖率，Yjs为盐碱条件系数，/>为盐碱条件系数Yjs与植被覆盖率/>间的相关性系数，通过相关性分析获取，/>为常数修正系数。

进一步的，预先设置第一盐碱度阈值及第二盐碱度阈值，且使第一盐碱度阈值大于第二盐碱度阈值；在盐碱度系数Dmp大于第一盐碱度阈值时，将对应的检测区域确定为严重盐碱区域；在盐碱度系数Dmp处于第一盐碱度阈值与第二盐碱度阈值之间时，将对应的检测区域确定为常规盐碱区域；在盐碱度系数Dmp小于第二盐碱度阈值时，将对应的检测区域确定为初步盐碱区域。

进一步的，当所述检测区域为严重盐碱区域时，选择如下治理方案：通过淋洗的方式，使用淡水冲洗土壤，去除土壤中的盐分，并使用盐土改良剂，减少土壤中盐分的毒性，改善土壤的理化性质；

当所述检测区域为初步盐碱区域时，选择如下治理方案：添加有机物质改善盐碱地土壤的结构，增加土壤的保水能力和肥力，建立排水系统，包括排水沟、排水管道和排水井，降低地下水位，减少盐分的上升。

进一步的，在所述检测区域为常规盐碱区域时，获取常规盐碱区域表层植被分布、地下水深度及盐碱状态数据，汇总后建立盐碱状态数据集，将盐碱状态数据集内参数超过对应阈值的部分确定为盐碱特征，汇总后建立盐碱特征库；使用训练后的检索模型，以线性查找的方式从公开的网络渠道检索并汇总盐碱地治理方案，建立盐碱地治理方案库。

进一步的，使用由PageRank算法训练获取的摘要生成模型，建立盐碱地治理方案的方案摘要，以方案摘要作为治理特征，以治理特征对盐碱地治理方案进行标记；使用训练后的隐语义模型，依据其推荐匹配作用，结合常规盐碱区域的盐碱特征与盐碱地治理方案的治理特征间的相似性，从盐碱地治理方案库中为常规盐碱区域匹配出对应的盐碱地治理方案，匹配出的盐碱地治理方案为一个或者多个。

进一步的，在常规盐碱区域内的检测点处采集土壤结构数据，汇总后建立土层结构数据集；确定预测条件并在设置好计算节点后，结合Bp神经网络模型训练生成盐碱地治理预测模型并输出；

获取预测条件并以匹配出的盐碱地治理方案作为输入，获取常规盐碱区域的盐碱状态系数Yzs的动态变化，若使在碱状态系数Yzs降低的盐碱地治理方案不止一个时，将使在碱状态系数Yzs降低比例最大的作为推荐治理方案，其次的作为备用治理方案；若在碱状态系数Yzs未降低，则向外发出预警。

（三）有益效果

本发明提供了一种盐碱地的改良方法，具备以下有益效果：

1、以盐碱状态系数Yzs对各个检测区域进行划分，确定出其中的碱化区域及非碱化区域，可以分别采取对应的治理方案，使对盐碱地的治理更具有针对性，利用巡检无人机对碱化区域进行成像，以获取的植被覆盖率Zb进行验证，以免对检测区域的盐碱化判断错误。

2、对盐碱状态系数Yzs进行修正并生成盐碱度系数Dmp，以盐碱度系数Dmp对重新对检测区域的碱化程度进行评估和判断，分别区分为严重盐碱区域、常规盐碱区域及初步盐碱区域，在治理土地盐碱化时区分得更细，在采取治理的措施时更具有针对性。

3、针对常规盐碱区域，检测、汇总并建立盐碱特征库，结合现有的针对盐碱地的治理方案，通过检索和汇总盐碱地治理方案及对应的盐碱特征，建立盐碱地治理方案库，完成现有的盐碱方案的收集，相对于手动检索和获取效率更高；利用隐语义模型或者相类似的数据推荐匹配模型，基于治理方案和盐碱特征的相似性，快速地为常规盐碱区域匹配出对应的治理方案，避免出现选择治理方案和实际情况不相对应的情形，保持对盐碱地治理的有效性。

4、针对匹配输出的盐碱地治理方案，建立结合Bp神经网络模型，在设置输入条件并执行盐碱地治理方案后，对该盐碱地治理方案的有效性进行测试和验证，确定其是否有效，若没有达到应有的预期，则向外部预警，反之，则将其作为待执行的方案输出，从而在对常规盐碱区域进行治理时针对性更高，能够对治理的效果起到一定的保障。

附图说明

图1为本发明盐碱地的改良方法流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供一种盐碱地的改良方法，包括如下步骤：

步骤一、预先获取待治理的盐碱地区域的电子地图，以随机采样的形式在获取盐碱地区域的地下水深度，并获取盐碱地区域内的年平均降水量，在综合后生成盐碱条件系数Yjs，若生成盐碱条件系数Yjs大于预设的条件阈值，则向外部发出请求信息；

所述步骤一包括如下内容：

步骤101、划定待治理的盐碱地区域，并获取该区域的电子地图，在盐碱地区域内随机设置若干个水取样点，在水取样点处对盐碱地区域的地下水进行取样，获取地下水的深度数据并形成地下水深Ds；若地下水深Ds大于预设阈值，说明地下水深度过深，表层含水量较少，当地下水位较浅时，地下水在土壤中上升，随着蒸发，水中的溶解盐会沉积在土壤表层，增加盐碱化的程度，此时通过检索，例如从当地的气象站处获取盐碱区域的年平均降水量数据，生成降水量Js；

步骤102、汇总地下水深Ds及降水量Js，无量纲处理后，按照如下公式生成盐碱条件系数Yjs：

其中，，/>，/>，且/>，其具体值由用户调整设置，/>及/>为权重系数，/>常数修正系数。

获取盐碱条件系数Yjs，若盐碱条件系数Yjs大于预设的条件阈值，则说明所涉及的盐碱地区域具备盐碱化条件，可能已经产生盐碱化，此时向外部发出通信，获取针对盐碱地区域的盐碱度检测许可，以便于做出下一步处理。

使用时，结合步骤101及102中的内容：

在需要对盐碱地区域进行治理时，先以随机采样的形式获取到对应区域的地下水深Ds及降水量Js，并进而获取盐碱条件系数Yjs，以盐碱条件系数Yjs作为该区域是否具备盐碱化的条件的判断标准，如果具备盐碱化的条件，则可以开始进一步的验证，如果显示该区域盐碱化的程度越高，则在进行盐碱化检测时，增加检测点设置的密度。

步骤二、在获取请求信息后，将盐碱地区域分割为若干个检测区域，在检测区域内设置检测点并对土壤碱化状态进行检测，在检测后获取盐碱状态数据集并生成盐碱状态系数Yzs，以盐碱状态系数Yzs在盐碱地区域内确定出碱化区域和非碱化区域；

所述步骤二包括如下内容：

步骤201、以网格的形式将盐碱地区域分割为若干个等面积的检测区域，在各个检测区域内均设置若干个检测点，且使相邻的两个检测点的间距大于预设的距离阈值，将检测点的位置在电子地图上标记；

在检测点处设置检测装置，例如：电导率仪、离子色谱仪及碱盐析出仪等等，分别在检测点处采集盐碱区域内的电导率Ec、盐碱胁迫指数Esp及纳吸附比Sar，在汇总后建立盐碱状态数据集；

需要说明是，盐碱状态数据集中的参数除了以上几种，还可以选择其他类似的，本方案选择以上几种是考虑到以上的参数较为常见和通用，并非意味选择其他的参数不能起到类似的作用；

步骤202、对盐碱状态数据集中的数据做出无量纲处理后，依照如下公式关联生成盐碱状态系数Yzs：

其中，，/>，且/>，/>为权重，其具体值由用户调整设置，/>为常数修正系数。

若盐碱状态系数Yzs大于预设的状态阈值，则可以说明所涉及的检测区域的盐碱化程度已经较高，此时可以将对应的检测区域确定为碱化区域。使用时，在获取到盐碱状态系数Yzs后，依据盐碱状态系数Yzs的值可以对若干个检测区域进行区分。

步骤203、将碱化区域在电子地图上标记，并确定各个碱化区域的位置信息，使用训练后的路径规划模型，在结合碱化区域的位置信息后，为巡检无人机规划出巡检路线；由巡检无人机沿着巡检路线对碱化区域进行低空成像，获取碱化区域的图像信息；

使用时，在完成检测区域的划分并经过成像及识别后，可以对盐碱地进行验证。

使用时，结合步骤201至203中的内容：

在设置了若干个检测区域后，以盐碱状态系数Yzs对各个检测区域进行划分，确定出其中的碱化区域及非碱化区域，从而在需要时，可以分别采取对应的治理方案，使对盐碱地的治理更具有针对性，利用巡检无人机对碱化区域进行成像，以获取的植被覆盖率Zb进行验证，以免对检测区域的盐碱化判断错误。

步骤三、先后获取碱化区域和非碱化区域内的植被覆盖率Zb，在结合植被覆盖率Zb后，修正盐碱状态系数Yzs并以修正结果作为盐碱度系数Dmp，依据盐碱度系数Dmp的值重新对检测区域进行划分，并依据划分结果选择对应的治理方案；

步骤301、对所获取碱化区域的图像信息进行图像识别，分析取得碱化区域内的植被覆盖率Zb，若植被覆盖率小于预先设置的覆盖阈值，则再次由巡检无人机获取非碱化区域的图像信息，在经过图像识别后，获取各个非碱化区域的植被覆盖率Zb；

步骤302、对盐碱状态系数Yzs的进行修正，依照如下方式生成各个碱化区域及非碱化区域的盐碱度系数Dmp：

其中，盐碱状态系数Yzs以固定的周期等间隔获取，n为获取的次数，F为修正因子；修正因子F的形成方式符合如下公式：

其中，为植被覆盖率，Yjs为盐碱条件系数，/>为盐碱条件系数Yjs与植被覆盖率/>间的相关性系数，通过相关性分析获取，/>为常数修正系数

步骤303、预先设置第一盐碱度阈值及第二盐碱度阈值，且使第一盐碱度阈值大于第二盐碱度阈值；在盐碱度系数Dmp大于第一盐碱度阈值时，将对应的检测区域确定为严重盐碱区域；在盐碱度系数Dmp处于第一盐碱度阈值与第二盐碱度阈值之间时，将对应的检测区域确定为常规盐碱区域；在盐碱度系数Dmp小于第二盐碱度阈值时，将对应的检测区域确定为初步盐碱区域；

使用时，结合步骤301及303中的内容：

在获取到植被覆盖率Zb后，对盐碱状态系数Yzs进行修正并生成盐碱度系数Dmp，以盐碱度系数Dmp对重新对检测区域的碱化程度进行评估和判断，分别区分为严重盐碱区域、常规盐碱区域及初步盐碱区域，在治理土地盐碱化时区分得更细，在采取治理的措施时更具有针对性。

步骤304、当所述检测区域为严重盐碱区域时，选择如下治理方案：

通过淋洗的方式，使用淡水冲洗土壤，去除土壤中的盐分，并使用盐土改良剂，如石膏和石灰等，可以帮助减少土壤中盐分的毒性，改善土壤的理化性质；

当所述检测区域为初步盐碱区域时，选择如下治理方案：

添加有机物质（如堆肥、秸秆等）改善盐碱地土壤的结构，增加土壤的保水能力和肥力，建立有效的排水系统，包括排水沟、排水管道和排水井，降低地下水位，减少盐分的上升。

使用时，结合步骤304中内容，在区分出严重盐碱区域和初步盐碱区域后，分别采取对应的治理方案和治理措施，从而使治理更具有针对性、更合理。

步骤四、获取未被分配治理方案的盐碱区域（也即常规盐碱区域），获取该盐碱区域的盐碱状态数据集，并针对该盐碱区域建立盐碱特征库，从公开渠道获取盐碱地的盐碱地治理方案，汇总后建立盐碱地治理方案库，依据盐碱区域的盐碱特征与盐碱地治理方案间的对应性，匹配并输出相对应的盐碱地治理方案；

所述步骤四包括如下内容：

步骤401、在所述检测区域为常规盐碱区域时，获取常规盐碱区域表层植被分布、地下水深度及盐碱状态数据，其中，盐碱状态数据至少包括：土壤pH值、土壤容重、及碱性阳离子的含量等等，汇总后建立盐碱状态数据集，将盐碱状态数据集内参数超过对应阈值的部分确定为盐碱特征，汇总后建立盐碱特征库；

步骤402、使用训练后的检索模型，例如布尔搜索模型，以线性查找的方式，从公开的网络渠道检索并汇总盐碱地治理方案，建立盐碱地治理方案库；使用由PageRank算法训练获取的摘要生成模型，建立盐碱地治理方案的方案摘要，以方案摘要作为治理特征，以治理特征对盐碱地治理方案进行标记；

步骤403、使用训练后的隐语义模型，依据其推荐匹配作用，结合常规盐碱区域的盐碱特征与盐碱地治理方案的治理特征间的相似性，从盐碱地治理方案库中为常规盐碱区域匹配出对应的盐碱地治理方案；其中，匹配出的盐碱地治理方案为一个或者多个。

使用时，结合步骤401至403中的内容：

针对常规盐碱区域，检测、汇总并建立盐碱特征库，结合现有的针对盐碱地的治理方案，通过检索和汇总盐碱地治理方案及对应的盐碱特征，建立盐碱地治理方案库，完成现有的盐碱方案的收集，相对于手动检索和获取效率更高；

同时，利用隐语义模型或者相类似的数据推荐匹配模型，基于治理方案和盐碱特征的相似性，快速地为常规盐碱区域匹配出对应的治理方案，避免出现选择治理方案和实际情况不相对应的情形，保持对盐碱地治理的有效性。

步骤五、获取匹配输出的盐碱地治理方案，调用对应区域的采集土壤结构数据，在结合Bp神经网络模型后训练生成盐碱地治理预测模型，由盐碱地治理预测模型对匹配输出的盐碱地治理方案进行预测分析，获取预测结果，通过预测结果选定最佳的盐碱地治理方案。

所述步骤五包括如下特征：

步骤501、在常规盐碱区域内的检测点处采集土壤结构数据，例如土壤含水量、温度、蒸发量、盐含量及植被分布、地下水深度等，汇总后建立土层结构数据集；获取检测点的月平均风速、月平均光照时长，确定预测条件，结合Bp神经网络模型，在设置好计算节点后，训练生成盐碱地治理预测模型并输出；

步骤502、获取预测条件后，以匹配出的盐碱地治理方案作为输入，获取常规盐碱区域的盐碱状态系数Yzs的动态变化，若使在碱状态系数Yzs降低的盐碱地治理方案不止一个时，将使在碱状态系数Yzs降低比例最大的作为推荐治理方案，其次的作为备用治理方案；若在碱状态系数Yzs未降低，则向外发出预警。

使用时，结合步骤501及502中的内容：

针对匹配输出的盐碱地治理方案，建立结合Bp神经网络模型，在设置输入条件并执行盐碱地治理方案后，对该盐碱地治理方案的有效性进行测试和验证，确定其是否有效，若没有达到应有的预期，则向外部预警，反之，则将其作为待执行的方案输出，从而在对中度盐碱区域进行治理时针对性更高，能够对治理的效果起到一定的保障。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种盐碱地的改良方法，其特征在于：包括如下内容：

预先获取待治理的盐碱地区域的电子地图，以随机采样的形式在获取盐碱地区域的地下水深度，并获取盐碱地区域内的年平均降水量，在综合后生成盐碱条件系数Yjs，若生成盐碱条件系数Yjs大于预设的条件阈值，则向外部发出请求信息；

在获取请求信息后，将盐碱地区域分割为若干个检测区域，在检测区域内设置检测点并对土壤碱化状态进行检测，在检测后获取盐碱状态数据集并生成盐碱状态系数Yzs，以盐碱状态系数Yzs在盐碱地区域内确定出碱化区域和非碱化区域；

先后获取碱化区域和非碱化区域内的植被覆盖率Zb，在结合植被覆盖率Zb后，修正盐碱状态系数Yzs并以修正结果作为盐碱度系数Dmp，依据盐碱度系数Dmp的值重新对检测区域进行划分，并依据划分结果选择对应的治理方案；

获取未被分配治理方案的盐碱区域，获取该盐碱区域的盐碱状态数据集，并针对该盐碱区域建立盐碱特征库，从公开渠道获取盐碱地的盐碱地治理方案，汇总后建立盐碱地治理方案库，依据盐碱区域的盐碱特征与盐碱地治理方案间的对应性，匹配并输出相对应的盐碱地治理方案；

获取匹配输出的盐碱地治理方案，调用对应区域的采集土壤结构数据，在结合Bp神经网络模型后训练生成盐碱地治理预测模型，由盐碱地治理预测模型对匹配输出的盐碱地治理方案进行预测分析，获取预测结果，通过预测结果选定最佳的盐碱地治理方案。

2.根据权利要求1所述的一种盐碱地的改良方法，其特征在于：

划定待治理的盐碱地区域，并获取该区域的电子地图，在盐碱地区域内随机设置若干个水取样点，在水取样点处对盐碱地区域的地下水进行取样，获取地下水的深度数据并形成地下水深Ds；若地下水深Ds大于预设阈值，通过检索获取盐碱区域的年平均降水量数据，生成降水量Js；

汇总地下水深Ds及降水量Js，无量纲处理后，按照如下公式生成盐碱条件系数Yjs：

其中，，/>，/>，且/>，/>及/>为权重系数，常数修正系数；获取盐碱条件系数Yjs，若盐碱条件系数Yjs大于预设的条件阈值，向外部发出通信。

3.根据权利要求2所述的一种盐碱地的改良方法，其特征在于：

以网格的形式将盐碱地区域分割为若干个等面积的检测区域，在各个检测区域内均设置若干个检测点，且使相邻的两个检测点的间距大于预设的距离阈值，将检测点的位置在电子地图上标记；在检测点处设置检测装置，分别在检测点处采集盐碱区域内的电导率Ec、盐碱胁迫指数Esp及纳吸附比Sar，在汇总后建立盐碱状态数据集。

4.根据权利要求3所述的一种盐碱地的改良方法，其特征在于：

对盐碱状态数据集中的数据做出无量纲处理后，依照如下公式关联生成盐碱状态系数Yzs：

其中，，/>，且/>，/>为权重，/>为常数修正系数；若盐碱状态系数Yzs大于预设的状态阈值，将对应的检测区域确定为碱化区域；

将碱化区域在电子地图上标记，并确定各个碱化区域的位置信息，使用训练后的路径规划模型，在结合碱化区域的位置信息后，为巡检无人机规划出巡检路线；由巡检无人机沿着巡检路线对碱化区域进行低空成像，获取碱化区域的图像信息。

5.根据权利要求4所述的一种盐碱地的改良方法，其特征在于：

对所获取碱化区域的图像信息进行图像识别，分析取得碱化区域内的植被覆盖率Zb，若植被覆盖率小于预先设置的覆盖阈值，则再次由巡检无人机获取非碱化区域的图像信息，在经过图像识别后，获取各个非碱化区域的植被覆盖率Zb；

对盐碱状态系数Yzs的进行修正，依照如下方式生成各个碱化区域及非碱化区域的盐碱度系数Dmp：

其中，盐碱状态系数Yzs以固定的周期等间隔获取，n为获取的次数，F为修正因子；修正因子F的形成方式符合如下公式：

其中，为植被覆盖率，Yjs为盐碱条件系数，/>为盐碱条件系数Yjs与植被覆盖率间的相关性系数，通过相关性分析获取，/>为常数修正系数。

6.根据权利要求5所述的一种盐碱地的改良方法，其特征在于：

预先设置第一盐碱度阈值及第二盐碱度阈值，且使第一盐碱度阈值大于第二盐碱度阈值；在盐碱度系数Dmp大于第一盐碱度阈值时，将对应的检测区域确定为严重盐碱区域；在盐碱度系数Dmp处于第一盐碱度阈值与第二盐碱度阈值之间时，将对应的检测区域确定为常规盐碱区域；在盐碱度系数Dmp小于第二盐碱度阈值时，将对应的检测区域确定为初步盐碱区域。

7.根据权利要求6所述的一种盐碱地的改良方法，其特征在于：

当所述检测区域为严重盐碱区域时，选择如下治理方案：通过淋洗的方式，使用淡水冲洗土壤，去除土壤中的盐分，并使用盐土改良剂，减少土壤中盐分的毒性，改善土壤的理化性质；

当所述检测区域为初步盐碱区域时，选择如下治理方案：添加有机物质改善盐碱地土壤的结构，增加土壤的保水能力和肥力，建立排水系统，包括排水沟、排水管道和排水井，降低地下水位，减少盐分的上升。

8.根据权利要求7所述的一种盐碱地的改良方法，其特征在于：

在所述检测区域为常规盐碱区域时，获取常规盐碱区域表层植被分布、地下水深度及盐碱状态数据，汇总后建立盐碱状态数据集，将盐碱状态数据集内参数超过对应阈值的部分确定为盐碱特征，汇总后建立盐碱特征库；使用训练后的检索模型，以线性查找的方式从公开的网络渠道检索并汇总盐碱地治理方案，建立盐碱地治理方案库。

9.根据权利要求8所述的一种盐碱地的改良方法，其特征在于：

使用由PageRank算法训练获取的摘要生成模型，建立盐碱地治理方案的方案摘要，以方案摘要作为治理特征，以治理特征对盐碱地治理方案进行标记；使用训练后的隐语义模型，依据其推荐匹配作用，结合常规盐碱区域的盐碱特征与盐碱地治理方案的治理特征间的相似性，从盐碱地治理方案库中为常规盐碱区域匹配出对应的盐碱地治理方案，匹配出的盐碱地治理方案为一个或者多个。

10.根据权利要求9所述的一种盐碱地的改良方法，其特征在于：

在常规盐碱区域内的检测点处采集土壤结构数据，汇总后建立土层结构数据集；确定预测条件并在设置好计算节点后，结合Bp神经网络模型训练生成盐碱地治理预测模型并输出；

获取预测条件并以匹配出的盐碱地治理方案作为输入，获取常规盐碱区域的盐碱状态系数Yzs的动态变化，若使在碱状态系数Yzs降低的盐碱地治理方案不止一个时，将使在碱状态系数Yzs降低比例最大的作为推荐治理方案，其次的作为备用治理方案；若在碱状态系数Yzs未降低，则向外发出预警。