1.一种基于油菜种植的开沟作业质量监测方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：采集开沟机作业后沟渠的相关特征数据，所述相关特征数据包括沟渠宽度、沟渠深度、沟渠长度以及沟渠开口角度；

步骤2：对沟渠的相关特征数据进行预处理后，分别计算沟渠宽度、沟渠深度以及沟渠开口角度与各自对应的标准值的偏差值，根据特征数据与标准值的偏差值以生成沟渠的特征向量，所述预处理包括特征数据清洗与数据标准化处理；

步骤3:构建质量评价模型，采用神经网络卷积结构，包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层接收特征向量，隐藏层负责对特征向量进行数据处理，输出层用于输出沟渠质量指数，将特征向量输入质量评价模型中，以得到沟渠质量指数；

步骤4：采集开沟作业后沟渠的最佳温度、湿度和当前的温度、湿度以及沟渠的土壤渗透率，结合温度偏差值和湿度偏差值，计算沟渠的质量评价指标；

步骤5：利用生成的沟渠的质量评价指标对评价阈值进行修正，以得到评价阈值修正值，将质量指数与评价阈值修正值进行比较，判断沟渠是否符合开沟质量标准。

2.根据权利要求1所述的一种基于油菜种植的开沟作业质量监测方法，其特征在于，对沟渠的相关特征数据包括沟渠宽度、沟渠深度、沟渠长度以及沟渠开口角度进行预处理，所述预处理包括特征数据清洗与数据标准化处理，所依据的方法为：对特征数据进行数据清洗包括异常值与重复数据的检测删除、缺失值的处理，具体为采用统计法识别特征数据中的异常值及重复数据，删除特征数据中异常值及重复数据，使用特征数据的均值、中位数或者众数填补特征数据中的缺失值；

特征数据标准化处理为最小‑最大归一化，将数据缩放到 范围内，使得所有特征数据都具有相同的尺度，所依据的公式为：；

其中， 是经过归一化处理后的特征数据，为原始的特征数据， 为数据集中同一类特征数据中的最小值， 为数据集中同一类特征数据中的最大值。

3.根据权利要求1所述的一种基于油菜种植的开沟作业质量监测方法，其特征在于，分别计算沟渠宽度、沟渠深度、沟渠长度以及沟渠开口角度与各自对应的标准值的偏差值，所依据的方法为：从历史开沟数据中获取开沟后沟渠宽度标准值、沟渠深度标准值以及沟渠开口角度标准值，计算各个参数的偏差值，所依据的公式为：；

；

；

；

其中， 、 、 、 分别表示沟渠宽度、深度、长度以及开口角度的偏差值， 、、、分别为采集的沟渠宽度、深度、长度以及开口角度数据， 、 、 、 分别为沟渠宽度、深度、长度以及开口角度的标准值。

4.根据权利要求1所述的一种基于油菜种植的开沟作业质量监测方法，其特征在于，构建质量评价模型，所依据的方法为：质量评价模型采用神经网络卷积结构，包括输入层、隐藏层和输出层，输入层用于接收沟渠的特征向量，隐藏层用于对沟渠的特征向量进行数据处理，输出层用于输出沟渠质量指数 ；

选择均方误差函数作为损失函数，根据输出结果和真实标签计算损失函数值，并通过反向传播算法计算梯度，更新神经网络的权重和偏置，重复上述操作，直到模型达到预定的训练轮数。

5.根据权利要求1所述的一种基于油菜种植的开沟作业质量监测方法，其特征在于，计算沟渠的质量评价指标，所依据的方法为：获取开沟作业后沟渠的最佳温度和最佳湿度，并通过排列布置在沟渠上的温湿传感器测得当前温度与当前湿度，计算当前温度、当前湿度与最佳温度、最佳湿度的偏差值；

采用双环入渗法计算沟渠土壤渗透率 ；

计算沟渠的质量评价指标，所依据的公式为：

；

其中，表示沟渠的质量评价指标， 、 为当前温度和当前湿度， 、 为开沟作业后沟渠的最佳温度与最佳湿度， 为当前温度与最佳温度的偏差值，为当前湿度与最佳湿度的偏差值，为沟渠土壤渗透率。

6.根据权利要求5所述的一种基于油菜种植的开沟作业质量监测方法，其特征在于，利用生成的沟渠的质量评价指标对评价阈值进行修正，以得到评价阈值修正值，将质量指数与评价阈值修正值进行比较，所依据的公式为：；

其中， 表示评价阈值修正值， 为评价阈值；

根据得到评价阈值修正值, 判断沟渠质量指数与评价阈值修正值的大小，所依据的逻辑为：；

其中，表示判断沟渠质量指数与评价阈值修正值的大小的逻辑值，当 时，表明沟渠质量指数小于评价阈值修正值，不符合开沟质量标准；当 ，表明沟渠质量指数不小于评价阈值修正值，符合开沟质量标准， 为沟渠质量指数。

7.一种基于油菜种植的开沟作业质量监测系统，其特征在于，所述质量监测系统用于执行权利要求1‑6任意一项所述的基于油菜种植的开沟作业质量监测方法，包括：特征数据采集模块，所述特征数据采集模块用于采集开沟机作业后沟渠的相关特征数据，所述相关特征数据包括沟渠宽度、沟渠深度、沟渠长度以及沟渠开口角度；

偏差值计算模块，所述偏差值计算模块用于对沟渠的相关特征数据进行预处理后，分别计算沟渠宽度、沟渠深度以及沟渠开口角度与各自对应的标准值的偏差值，根据特征数据与标准值的偏差值以生成沟渠的特征向量，所述预处理包括特征数据清洗与数据标准化处理；

质量评价模型与指数计算模块，所述质量评价模型与指数计算模块用于构建质量评价模型，采用神经网络卷积结构，包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层接收特征向量，隐藏层负责对特征向量进行数据处理，输出层用于输出沟渠质量指数，将特征向量输入质量评价模型中，以得到沟渠质量指数；

质量指标生成模块，所述质量指标生成模块用于采集开沟作业后沟渠的最佳温度、湿度和当前的温度、湿度以及沟渠的土壤渗透率，结合温度偏差值和湿度偏差值，计算沟渠的质量评价指标；

修正判别模块，所述修正判别模块用于利用生成的沟渠的质量评价指标对评价阈值进行修正，以得到评价阈值修正值，将质量指数与评价阈值修正值进行比较，判断沟渠是否符合开沟质量标准。

8.一种电子装备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子装备执行权利要求1‑6任意一项所述的基于油菜种植的开沟作业质量监测方法。