1.一种基于大数据分析的土地资源管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取多源土地资源采集数据；对多源土地资源采集数据进行异步并行数据获取，从而生成多源土地资源实时采集数据；对多源土地资源实时采集数据进行请求‑响应优化，生成自优化传输参数集；利用自优化传输参数集对标准多源土地资源实时数据进行精度误差校正，生成土地资源校正数据；

步骤S2：对土地资源校正数据进行非线性特征增强处理，生成非线性增强特征矩阵：对非线性增强特征矩阵进行维度压缩处理，生成多维时空特征矩阵：基于多维时空特征矩阵对土地资源校正数据进行地形环境解析，生成土地资源环境数据；根据土地资源环境数据对土地资源校正数据进行多维动态建模，生成动态地形建模数据；

步骤S3：基于动态地形建模数据进行未来土地利用趋势预测，生成土地利用预测数据；

对土地利用预测数据进行动态预测结果可视化，生成综合土地利用预测报告；根据综合土地利用预测报告对动态地形建模数据进行土地资源全局规划管理，生成土地资源全局规划管理策略；

步骤S4：通过土地资源全局规划管理策略对动态地形建模数据进行虚拟规划管理，生成虚拟规划土地资源管理数据；对虚拟传感器部署数据进行实际规划状况分析，生成实际规划状况数据；基于实际规划状况数据和虚拟规划土地资源管理数据进行自适应土地资源管理反馈调整，从而生成土地资源管理反馈数据，以执行土地资源动态管理作业。

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的土地资源管理方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取多源土地资源采集数据；

步骤S12：基于IPFS协议对多源土地资源采集数据进行分布式数据存储通道构建，得到多源数据通道；利用多源数据通道对多源土地资源采集数据进行异步并行数据获取，从而生成多源土地资源实时采集数据；

步骤S13：对多源土地资源实时采集数据进行数据预处理，生成标准多源土地资源实时数据，其中数据预处理包括数据格式统一、数据清洗、数据去噪和数据标准化；

步骤S14：将标准多源土地资源实时数据进行流媒体传输，生成土地资源流媒体传输数据包；对土地资源流媒体传输数据包进行边缘缓存，生成土地资源分布式缓存数据集；

步骤S15：对土地资源分布式缓存数据集进行请求‑响应优化，生成自优化传输参数集；

利用自优化传输参数集对标准多源土地资源实时数据进行精度误差校正，生成土地资源校正数据。

3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的土地资源管理方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：步骤S141：对标准多源土地资源数据进行流媒体分片处理，生成土地资源流媒体分片数据；对土地资源流媒体分片数据进行传输协议封装，生成土地资源传输数据包：步骤S142：对土地资源传输数据包进行边缘缓存预处理，生成边缘缓存数据片段：对边缘缓存数据片段进行一致性校验，生成缓存一致性校验数据：步骤S143：根据缓存一致性校验数据对边缘缓存数据片段进行分布式聚合处理，生成土地资源分布式缓存数据集。

4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的土地资源管理方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对土地资源校正数据进行多尺度分割处理，生成多尺度时空数据块，其中多尺度分割包括地理分辨率分割以及时间尺度分割；对多尺度时空数据块进行空间特征提取，生成土地资源空间特征矩阵；

步骤S22：对土地资源空间特征矩阵进行时间序列关联分析，生成时空关联特征数据：对时空关联特征数据进行非线性特征增强处理，生成非线性增强特征矩阵：

步骤S23：对非线性增强特征矩阵进行多尺度融合处理，生成多尺度特征融合矩阵：对多尺度特征融合矩阵进行维度压缩处理，生成多维时空特征矩阵：步骤S24：基于多维时空特征矩阵对土地资源校正数据进行地形环境解析，生成土地资源环境数据；根据土地资源环境数据对土地资源校正数据进行多维动态建模，生成动态地形建模数据。

5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的土地资源管理方法，其特征在于，步骤S24包括以下步骤：步骤S241：基于多维时空特征矩阵对土地资源校正数据进行地下水文特征提取，得到地下水文特征数据；对地下水文特征数据进行流动分布分析，生成地下水文流动分布数据；

通过地下水文流动分布数据对地下水文特征数据进行侵蚀演化，生成地下水文侵蚀演化数据；

步骤S242：对土地资源校正数据进行土地人群密集度计算，得到土地人群密集度数据；

基于土地人群密集度数据对土地资源校正数据进行土地程度变化分析，生成人类活动指数数据；

步骤S243：对环境特征分析数据进行动态地形因子提取，生成地形动态因子数据集；通过地下水文侵蚀演化数据和人类活动指数数据对地形动态因子数据集进行土地资源校正，生成校正后地形数据；

步骤S244：根据校正后地形数据进行多维时空建模，生成多维时空地形模拟矩阵；对多维时空地形模拟矩阵进行动态演算，生成动态地形建模数据。

6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的土地资源管理方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：基于动态地形建模数据进行并行化深度学习网络模型构建，生成训练后的深度学习模型；将土地资源校正数据导入至训练后的深度学习模型中进行未来土地利用趋势预测，生成土地利用预测数据；

步骤S32：对土地利用预测数据进行偏差调整，生成高精度土地利用趋势数据；基于高精度土地利用趋势数据进行动态预测结果可视化，生成土地利用趋势可视化数据；对土地利用趋势可视化数据进行多维分析，生成综合土地利用预测报告；

步骤S33：根据综合土地利用预测报告对动态地形建模数据进行土地资源全局规划管理，生成土地资源全局规划管理策略。

7.根据权利要求6所述的基于大数据分析的土地资源管理方法，其特征在于，步骤S31包括以下步骤：步骤S311：基于卷积神经网络架构和长短时神经网络架构进行并行网络构建，得到并行深度学习网络架构数据；

步骤S312：将动态地形建模数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；通过模型训练集对并行深度学习网络架构数据进行模型训练，生成并行深度学习模型；

步骤S313：利用模型测试集对并行深度学习模型进行模型验证迭代，从而生成训练后的深度学习模型；将土地资源校正数据导入至训练后的深度学习模型中进行未来土地利用趋势预测，生成土地利用预测数据。

8.根据权利要求6所述的基于大数据分析的土地资源管理方法，其特征在于，步骤S33包括以下步骤：步骤S331：根据综合土地利用预测报告对动态地形建模数据进行土地规划区域划分，生成土地规划区域类型数据，其中土地规划区域类型数据包括城市内土地规划类型区域数据和城市外土地规划类型区域数据；

步骤S332：对城市内土地规划类型区域数据进行基础设施多样性分析，生成基础设施多样性数据；通过基础设施多样性数据对城市内土地规划类型区域数据进行土地利用适宜度评估，生成城市土地利用适宜度数据；基于城市土地利用适宜度数据对城市内土地规划类型区域数据进行城市内规划管理，生成城市内资源规划地块数据；

步骤S333：对城市外土地规划类型区域进行区域土地资源种类占比分析，生成土地资源种类占比数据；对土地资源种类占比数据进行资源对比差值计算，得到土地资源对比差值数据；

步骤S334：将土地资源对比差值数据和预设的土地资源差值阈值进行对比，当土地资源对比差值数据大于或等于预设的土地资源差值阈值时，则对相应的城市外土地规划类型区域进行混合资源规划，生成城市外多资源规划地块数据；当土地资源对比差值数据小于预设的土地资源差值阈值时，则对相应的城市外土地规划类型区域进行单一资源规划，生成城市外单一资源规划地块数据；

步骤S335：对城市内资源规划地块数据赋予高优先级，对城市外多资源规划地块数据赋予中优先级，对城市外单一资源规划地块数据赋予低优先级进行综合土地资源全局规划面积分配，从而生成土地资源全局规划管理策略。

9.根据权利要求1所述的基于大数据分析的土地资源管理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：通过土地资源全局规划管理策略对动态地形建模数据进行虚拟传感器部署，生成虚拟传感器部署数据，并根据虚拟传感器部署数据对动态地形建模数据进行虚拟规划管理，生成虚拟规划土地资源管理数据；

步骤S42：对虚拟传感器部署数据进行现实映射，生成现实传感器部署数据；对现实传感器部署数据进行分布式规划管理监测，生成土地资源利用规划监测数据；

步骤S43：对土地资源利用规划监测数据进行实际规划状况分析，生成实际规划状况数据；基于实际规划状况数据和虚拟规划土地资源管理数据进行自适应土地资源管理反馈调整，从而生成土地资源管理反馈数据，以执行土地资源动态管理作业。

10.一种基于大数据分析的土地资源管理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于大数据分析的土地资源管理方法，该基于大数据分析的土地资源管理系统包括：实时采集模块，用于获取多源土地资源采集数据；对多源土地资源采集数据进行异步并行数据获取，从而生成多源土地资源实时采集数据；对多源土地资源实时采集数据进行请求‑响应优化，生成自优化传输参数集；利用自优化传输参数集对标准多源土地资源实时数据进行精度误差校正，生成土地资源校正数据；

动态建模模块，用于对土地资源校正数据进行非线性特征增强处理，生成非线性增强特征矩阵：对非线性增强特征矩阵进行维度压缩处理，生成多维时空特征矩阵：基于多维时空特征矩阵对土地资源校正数据进行地形环境解析，生成土地资源环境数据；根据土地资源环境数据对土地资源校正数据进行多维动态建模，生成动态地形建模数据；

规划管理模块，用于基于动态地形建模数据进行未来土地利用趋势预测，生成土地利用预测数据；对土地利用预测数据进行动态预测结果可视化，生成综合土地利用预测报告；

根据综合土地利用预测报告对动态地形建模数据进行土地资源全局规划管理，生成土地资源全局规划管理策略；

监测反馈模块，用于通过土地资源全局规划管理策略对动态地形建模数据进行虚拟规划管理，生成虚拟规划土地资源管理数据；对虚拟传感器部署数据进行实际规划状况分析，生成实际规划状况数据；基于实际规划状况数据和虚拟规划土地资源管理数据进行自适应土地资源管理反馈调整，从而生成土地资源管理反馈数据，以执行土地资源动态管理作业。