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，多路径生态廊道识别，

采用深度学习与电路理论相结合的方式，在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，调整每条路径的优先级，优先保护高生态价值和高需求物种通道的廊道；

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，进行针对性的生态保护与修复措施。

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，采用卷积神经网络CNN根据地形数据、植被密度和气象数据中的水体分布动态调整阻力值。

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S2中，基于步骤S1收集的数据，采用卷积神经网络CNN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：

Rraw(x，y)＝fnorm(T(x，y))+gnorm(V(x，y))+hnorm(W(x，y))，其中，Rraw(x，y)表示区域(x，y)的初始阻力值，fnorm(·)，gnorm(·)，hnorm(·)表示对各生态因子进行归一化的函数，将值域保持在[0，1]之间，T(x，y)表示区域(x，y)的地形坡度值，坡度越大，阻力越高，V(x，y)表示区域(x，y)的植被覆盖密度，覆盖度越高，阻力越低，W(x，y)表示区域(x，y)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Rraw(x，y)，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，Rdyn(x，y)表示区域(x，y)的动态调整后阻力值，σ(·)表示ReLU激活函数，用于保持输出的非线性特性，Ki，j表示卷积核的权重矩阵，代表不同位置的权重，k表示卷积核的大小，b表示偏置项，用于动态调整整体阻力值的基线，Rraw(x+i，y+j)表示初始阻力值的局部邻域像素值。

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S2中，引入环境变化响应机制：引入时间维度t和动态因子D(x，y，t)，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：Rfinal(x，y，t)＝Rdyn(x，y)·(1+α·D(x，y，t))，其中，Rfinal(x，y，t)表示区域(x，y)在时间t的最终动态阻力值，α表示动态因子的权重系数，用于调节环境变化对阻力值的影响程度，D(x，y，t)表示时间t下区域(x，y)的动态环境因子，由实测数据得到，范围在[-1，1]，生成阻力面图：其中，表示时间t的动态生态阻力面，Ω表示生态系统的研究范围，即总区域范围，Rfinal(x，y，t)表示每个像素的最终阻力值；生成的空间分布图动态反映生态环境中迁徙阻力。

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S3中，进行生态廊道多路径识别，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流动，其中，I(x，y)表示像素(x，y)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值，S和T表示生态系统中的迁徙起点集和目标点集，Vs，Vt表示起点s和目标点t的电压值，设为1和0；

利用电流流动模型I(x，y)，识别潜在的迁徙路径：Pk(x，y)＝H(I(x，y)-θk)，Pk(x，y)表示路径k在像素(x，y)的指示值，1表示路径通过该像素，0表示未通过，H(·)表示单位阶跃函数，当输入大于0时输出1，否则输出0，θk表示路径k的电流阈值，用于控制路径流量，控制阈值θk调整路径的数量，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，为所有路径的总阻力和负面影响，N表示候选迁徙路径的总数，λ1，λ2，λ3表示权重参数，分别衡量阻力、地形梯度和动态因子的影响，表示像素(x，y)的地形梯度，对应迁徙的坡度成本，D(x，y，t)表示时间t下像素(x，y)的动态环境因子。

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S3中，基于时间序列调整路径优先级：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，Wk(t)表示路径k在时间t的优先级，β1，β2表示优先级调整权重，Hk(t)表示路径k的动态需求指数，基于时间序列预测的物种迁徙需求，dxdy表示二维空间上的积分单位；

使用时间序列分析预测未来迁徙需求：

Hk(t+1)＝γ·Hk(t)+δ·Env(t)，其中，Hk(t+1)表示路径k在时间t+1的迁徙需求，γ表示迁徙需求的时间衰减因子，δ表示环境变化的响应系数，Env(t)表示时间t下环境因子的实时变化，结合路径优先级，选高生态价值路径进行保护：Pprior＝argmaxkWk(t)，其中，Pprior表示优先保护的路径集合，Wk(t)表示路径k的当前优先级，动态选出高生态价值和高需求的迁徙路径，优先进行保护和修复。

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，基于电路理论模型，计算不同区域的电流密度，识别出生态网络中高重要性节点即夹点，和阻碍物种迁徙的障碍点。

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，根据矿山开采的变化，包括开采区域扩展和植被破坏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，并采用基于代理的仿真Agent-BasedModeling方法模拟不同物种在通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。

9.根据权利要求8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，J(x，y)表示像素(x，y)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，S，T表示起点集S和终点集T，分别定义迁徙的源头和目标区域，Vs，Vt表示起点s和终点t的电压值，G(x，y)表示像素(x，y)的导通率，定义为与阻力值成反比，表示生态阻力面上像素(x，y)的阻力值，此处电流密度J(x，y)反映生态系统中像素(x，y)在迁徙网络中的连通性重要性；

基于电流密度图，识别电流高值聚集区域作为夹点：C(x，y)＝I(J(x，y)>θJ)，其中，C(x，y)表示像素(x，y)是否为夹点，1表示为夹点，0表示非夹点，I(·)表示指示函数，条件成立时输出1，否则输出0，θJ表示电流密度阈值，用于定义夹点的重要性，将电流密度高于阈值的区域标记为夹点，代表迁徙路径中关键的瓶颈点；

采用导通率和阻力变化率检测障碍点即阻塞区域：

其中，B(x，y)表示像素(x，y)是否为障碍点，1表示为障碍点，0表示非障碍点，表示像素(x，y)的阻力值变化率，表示阻碍程度的动态变化趋势，θB表示阻力变化率阈值，用于定义障碍点的判定条件，阻力值变化率高于阈值的区域标记为障碍点，代表可能阻碍物种迁徙的动态变化区域。

10.根据权利要求9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：θ'J(t)＝θJ·(1+α·Amine(t))，其中，θ'J(t)表示时间t下动态调整后的夹点电流密度阈值，α表示矿山扩展对电流密度的影响系数，Amine(t)表示时间t下矿山扩展区域的比例，随着矿山扩展区域增加；

根据植被破坏的动态变化调整障碍点的判定条件，θ'B(t)＝θB·(1+β·Lveg(t))，其中，θ'B(t)表示时间t下动态调整后的阻力变化率阈值，β表示植被破坏对阻力变化率的影响系数，Lveg(t)表示时间t下植被覆盖损失率，植被破坏率越高，则降低判定门槛；

步骤S4中，基于代理仿真动态调整夹点与障碍点：

采用代理模型Agent-BasedModeling模拟物种在迁徙通道中通过夹点的频率：其中，FC(t)表示时间t下夹点C的代理通过频率，NA表示仿真中参与迁徙的代理个体总数，Ai(t)表示时间t下代理i的位置，I(Ai(t)∈C)表示若代理i经过夹点C，输出1，否则输出0，夹点的频率反映该点在迁徙网络中的重要程度，频率高的夹点需优先保护；

模拟代理通过障碍点的压力水平：其中，PB(t)表示时间t下障碍点B的代理压力水平，表示代理i所在位置的阻力值，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。