1.一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于：包括，步骤S1，矿山数据采集，收集矿山数据，包括矿区地形数据、植被密度、气象数据以及矿山开采记录数据；

步骤S2，动态阻力面建模，

基于步骤S1收集的矿山数据，构建动态生态阻力面，用于反映生态系统中各区域对物种迁徙的阻碍程度的空间分布图，每个区域的阻力值取决于生态因子；

步骤S3，生态廊道多路径识别，

采用深度学习与电路理论相结合的方式，在动态生态阻力面上识别并生成多条生态廊道，即可能的迁徙路径；

步骤S3中，基于深度学习模型结合时间序列分析，调整每条迁徙路径的优先级，优先保护高生态价值和高需求物种的生态廊道；

步骤S4，生态夹点与障碍点的动态识别，

基于步骤S2构建的动态生态阻力面，识别生态系统中的夹点和障碍点，即迁徙路径中的瓶颈和阻塞区域；

步骤S5，基于动态结果的生态管理，

基于步骤S3和步骤S4识别的生态廊道、夹点和障碍点，执行针对性的生态保护与修复措施；

在步骤S2中，采用卷积神经网络CNN根据矿区地形数据、植被密度和气象数据中的水体分布动态调整阻力值；

步骤S2中，引入环境变化响应机制：

引入时间 和动态环境因子 ，基于时间序列捕捉环境变化的影响，计算时间维度的动态阻力值：，

其中， 表示像素 在时间 的最终动态阻力值， 表示像素的动态调整后阻力值，表示动态环境因子的权重系数，用于调节环境变化对阻力值的影响程度， 表示时间 下像素 的动态环境因子，由实测数据得到，范围在 ，基于最终动态阻力值生成动态生态阻力面：

，

其中， 表示时间 的动态生态阻力面，表示生态系统的总区域范围；

步骤S4中，采用代理模型Agent‑Based Modeling模拟物种在生态廊道中通过夹点的频率：，其中， 表示时间 下代理个体通过夹点 的频率，表示仿真中参与迁徙的代理个体总数， 表示时间 下代理个体 的位置，表示若代理个体经过夹点 ，输出 ，否则输出 。

2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤S2中，基于步骤S1收集的数据，采用卷积神经网络CNN根据矿区地形数据、植被密度和气象数据中的水体分布动态调整阻力值，具体步骤包括：将地形数据进行空间栅格化：

，

其中， 表示像素 的初始阻力值， 表

示对各生态因子进行归一化的函数，将值域保持在 之间， 表示像素的地形坡度值，坡度越大，阻力越高， 表示像素 的植被覆盖密度，覆盖度越高，阻力越低， 表示像素 的水体分布特性，越靠近水体区域阻力越低；

基于初始阻力值 ，采用卷积神经网络CNN对其进行动态调整，捕捉局部空间特性并反映生态因子的交互关系，动态调整阻力：，

其中， 表示像素 的动态调整后阻力值， 表示ReLU激活函数，用于保持输出的非线性特性， 表示卷积核的权重矩阵，代表不同位置的权重，表示卷积核的大小，表示偏置项，用于调整整体阻力值的基准水平， 表示初始阻力值的局部邻域像素值。

3.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤S3中，进行生态廊道多路径识别，具体包括：在动态生态阻力面 上，基于电路理论计算物种迁徙时的电流强度：，

其中， 表示像素 的电流强度，代表生态迁徙网络中的流量强度，表示步骤S2生成的动态生态阻力面，和 分别表示生态系统中的迁徙起点集和目标点集， 分别表示起点 和目标点 的电压值，设为 和 ；

利用电流强度 ，识别潜在的迁徙路径：

，

表示路径 在像素 的指示值，为路径索引， 表示单位阶跃函数，当输入大于 时输出 ，否则输出 ， 表示路径 的电流阈值，用于控制路径流量，控制阈值以调整路径的数量，从而生成多条分布均匀的迁徙路径；

引入深度学习模型，根据生态因子动态优化路径权重：，

其中，表示优化目标函数，其值为所有路径的阻力成本与负面影响的加权和，表示候选迁徙路径的总数， 分别表示第一权重参数、第二权重参数和第三权重参数，分别用于衡量阻力、地形梯度和动态环境因子的影响， 表示像素 的地形梯度，对应迁徙的坡度成本， 表示二维空间上的积分单位。

4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤S3中，基于时间序列调整路径优先级，具体包括：结合时间序列模型预测各路径的重要性，并动态调整优先级：，

其中， 表示路径 在时间 的优先级， 分别表示第一优先级调整权重和第二优先级调整权重， 表示路径 在时间t的迁徙需求；

使用时间序列分析预测未来迁徙需求：

，

其中， 表示路径 在时间 的迁徙需求，表示迁徙需求的时间衰减因子，表示环境变化的响应系数， 表示时间 下环境因子的实时变化，结合路径优先级，选择高生态价值路径进行保护。

5.根据权利要求4所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤S4中，基于电路理论模型，计算不同区域的电流密度，以识别出生态网络中高重要性节点和阻碍物种迁徙的障碍点，所述高重要性节点为夹点。

6.根据权利要求5所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤S4中，根据矿山开采的变化调整夹点和障碍点的位置与优先级；

步骤S4中，结合步骤S1收集的植被密度变化和气象变化，采用基于代理的仿真Agent‑Based Modeling方法模拟不同物种在生态廊道中通过夹点和障碍点的频率和压力，动态调整夹点和障碍点位置。

7.根据权利要求6所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤S4中，基于阻力面计算电流密度：利用电路理论，在生态阻力面上模拟电流分布，计算每个区域的电流密度：，其中， 表示像素 的电流密度，即该点在生态网络中作为迁徙路径的压力程度， 表示像素 的导通率， 表示步骤S2生成的动态生态阻力面；

基于电流密度图，将电流高值聚集区域作为夹点： ，其中，表示像素 是否为夹点，表示为夹点，表示非夹点， 表示指示函数，条件成立时输出 ，否则输出 ， 表示电流密度阈值；

采用导通率和阻力变化率检测障碍点即阻塞区域：，其中， 表示像素 是否为障碍点，表示为障碍点，表示非障碍点， 表示像素 的阻力值变化率， 表示阻力变化率阈值。

8.根据权利要求7所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤S4中，根据矿山开采动态调整夹点与障碍点：根据矿山开采扩展区域，重新定义电流密度阈值： ，其中， 表示时间 下动态调整后的夹点电流密度阈值，表示矿山开采扩展区域电流密度的影响系数， 表示时间 下矿山开采扩展区域的比例；

根据植被破坏的动态变化调整障碍点的判定条件， ，其中， 表示时间 下动态调整后的阻力变化率阈值，表示植被破坏对阻力变化率的影响系数， 表示时间下植被覆盖损失率；

步骤S4中，还包括：

模拟代理通过障碍点的压力水平： ，其中，表示时间 下障碍点 的代理压力水平， 表示代理个体所在位置的动态生态阻力面，障碍点的压力水平反映其对迁徙路径的负面影响，压力高的障碍点需优先修复或缓解。