1.一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于，包括：

农业土地模型构建模块，用于对目标农业土地区域进行测绘，构建目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型；

模型异常区域筛选模块，用于根据目标农业土地对应遥感影像模型和人工实测模型，筛选目标农业土地模型对应各异常区域，得到各异常区域的模型数据；

农业土地模型整合模块，用于提取各异常区域的模型数据中重合模型体积 、遥感影像模型体积 和人工实测模型体积 ， ，为各异常区域的编号，分析各异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数， 为设定的遥感影像模型体积、人工实测模型体积占比权重因子， ，并经过处理后得到目标农业土地的整合模型；

待分配人员信息获取模块，用于获取各待分配家庭的人员信息，得到各待分配家庭的分配土地级别和分配优先系数；

目标农业土地分配模块，将目标农业土地的整合模型分成各土地级别区域，进而对各待分配家庭进行土地分配管理。

2.根据权利要求1所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述农业土地模型构建模块对应具体内容为：对目标农业土地区域进行不同高度的遥感影像扫描，得到目标农业土地区域对应各高度的遥感测绘影像，并对目标农业土地区域对应各高度的遥感测绘影像进行预处理，进而构建目标农业土地对应遥感影像模型；

将目标农业土地区域按照道路分布情况划分成各土地子区域，对各土地子区域进行不同监测点的实测，得到各土地子区域对应的实测数据，其中实测数据包括轮廓和各监测点的位置，并对各土地子区域对应的实测数据进行解析，构建目标农业土地对应人工实测模型。

3.根据权利要求2所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述对各土地子区域对应的实测数据进行解析，具体包括：根据各土地子区域对应各监测点的位置，统计各土地子区域中各监测点对应各相邻监测点，将各土地子区域中各监测点的位置与其对应各相邻监测点的位置进行连接，得到各土地子区域中各监测点与其对应各相邻监测点的连线，同时将各土地子区域中各监测点与其对应各相邻监测点的连接进行消重处理，结合各土地子区域的轮廓构建各土地子区域的轮廓曲面，并将各土地子区域的轮廓曲面进行拼接处理，构成目标农业土地对应人工实测模型。

4.根据权利要求2所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述各异常区域的模型数据包括重合模型体积、遥感影像模型数据和人工实测模型数据，其中遥感影像模型数据包括轮廓曲面、轮廓边缘线和遥感影像模型体积，人工实测模型数据包括各检测点的位置和人工实测模型体积。

5.根据权利要求4所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述目标农业土地的整合模型处理方式为：若某异常区域对应遥感影像模型与人工实测模型的重合比例指数大于或等于设定的重合比例指数，则将该异常区域对应遥感影像模型体积与人工实测模型体积进行对比，筛选最小体积对应模型作为该异常区域的目标模型；

反之，则提取该异常区域的遥感影像模型数据和人工实测模型数据，分析该异常区域对应的遥感影像模型贴合度和人工实测模型贴合度，并进行相互对比，筛选最大贴合度对应模型作为该异常区域的目标模型，进而统计各异常区域的目标模型，并结合目标农业土地对应遥感影像模型与人工实测模型的重合部分，拼接得到目标农业土地的整合模型。

6.根据权利要求5所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述该异常区域对应的遥感影像模型贴合度分析方式为：提取该异常区域对应遥感影像模型数据中轮廓边缘线和轮廓曲面，将若干测试点布设在轮廓边缘线上，并将若干测试点进行两两连线，得到该异常区域对应的各测试线段，分别以各测试线段为切线对该异常区域对应轮廓曲面进行垂直切割，得到该异常区域对应各垂直截面的截面曲线，同时获取目标农业土地对应遥感影像模型中除该异常区域以外的其他区域，记为指定区域，同理以各测试线段为切线对指定区域对应轮廓曲面进行垂直切割，得到指定区域对应各垂直截面的两条截面曲线；

构建以单位距离为横轴，单位高度为纵轴的距离‑高度曲线图，并将该异常区域对应各垂直截面的截面曲线和指定区域对应各垂直截面的两个截面曲线代入距离‑高度曲线图中，得到该异常区域对应各垂直截面的截面曲线函数 以及指定区域对应各垂直截面的第一截面曲线函数 和第二截面曲线函数 ， ，为各 垂直 截面的 编号 ，分析该 异常区 域对 应的 遥感影 像模型 贴合 度， 为垂直截面数量， 为设定的截面曲线函数斜率差值、截面曲线函数斜率比值对应权重，为设定常数， ， 为该异常区域对应第 垂直截面的截面曲线函数以及指定区域对应第 垂直截面的第一截面曲线函数和第二截面曲线函数求导后的导数值。

7.根据权利要求5所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述该异常区域对应的人工实测模型贴合度分析方式为：以目标农业土地对应人工实测模型中设定点作为原点，构建人工实测模型空间坐标系，根据该异常区域对应人工实测模型数据中各检测点的位置，得到各检测点的空间坐标，同时获取人工实测模型中除该异常区域以外的其他区域，记为标记区域，统计标记区域中各其他监测点的位置，筛选各检测点对应参考监测点的空间坐标，得到各检测点与其对应参考监测点之间的坡度值 ， ，为各检测点的编号，分析该异常区域对应的人工实测模型贴合度 ，为检测点数量， 为设定的坡度补偿修正因子， ， 为预设的允许坡度误差值， 分别为第 、 个检测点与其对应参考监测点之间的坡度值，分别为各检测点与其对应参考监测点之间的坡度值对应最大值、最小

值。

8.根据权利要求1所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述各待分配家庭的分配优先系数获取方式为：根据各待分配家庭中各人员的居家状况，筛选各待分配家庭中处于长期居家状况的人员数量，记为各待分配家庭的居家人员数量 ， ，为各待分配家庭的编号，并统计各待分配家庭中各居家人员的年龄，记为 ， ， 为各居家人员的编号；

筛选各待分配家庭在对应分配土地级别中各其他待分配家庭，将其作为各参考家庭，统计各参考家庭中各居家人员的年龄，得到各待分配家庭的参考人员中值年龄 和参考人员众值年龄 ，分析各待分配家庭的分配优先系数 ，为第 待分配家庭的人员数量，为自然常数， 为设定的人员中值年龄、人员众值年龄的影响权重因子。

9.根据权利要求8所述的一种土地测绘数据智能分析管理系统，其特征在于：所述目标农业土地分配模块具体包括：根据各待分配家庭的分配土地级别，统计各土地级别对应的家庭数量，并依据各土地级别对应的家庭数量将目标农业土地的整合模型划分成各土地级别区域，同时结合各待分配家庭的分配优先系数，筛选各待分配家庭在对应分配土地级别中的优先分配顺序，进而依次通过各待分配家庭人员进行对应级别土地挑选。