1.一种基于多维度数据分析的土地资源管理系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块，用于获取多源异构土地资源数据；

数据管理分析模块，用于对所述多源异构土地资源数据进行融合、质量评估、特征提取、时空动态分析及预测；

决策支持模块，用于基于所述数据管理分析模块的输出提供土地资源管理决策建议；

可视化模块，用于将所述数据管理分析模块和所述决策支持模块的结果进行三维可视化表达。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：卫星遥感数据采集单元，用于获取土地资源的遥感影像数据；

高精度地图数据采集单元，用于获取土地资源的高精度地图数据；

三维激光扫描数据采集单元，用于获取土地资源的三维激光扫描数据；

无人机数据采集单元，用于获取土地资源的倾斜摄影数据。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据管理分析模块基于多维度土地资源数据协同分析算法MD-LRDCA对所述多源异构土地资源数据进行处理，所述MD-LRDCA算法包括以下步骤：多源异构数据融合与标准化；多维度数据质量评估；深度学习驱动的多维特征提取；时空动态分析与预测；基于量子计算的智能决策支持。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述多源异构数据融合与标准化步骤基于李群理论实现，具体包括：将输入数据视为李群Gi上的点，其中Xi为i种数据源的原始数据；通过以下公式实现数据融合：其中，Y为融合后的数据，exp为指数映射，log为对数映射，wi为权重。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述多维度数据质量评估步骤基于代数拓扑和持续同调理论实现，具体包括：计算融合后数据Y的持续同调特征；通过以下公式计算质量得分：其中，q为质量得分，d为最高维数，wk为权重，βk(Y)为第k维Betti数，定义为：其中，为第i个滤过的k维同调群。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述深度学习驱动的多维特征提取步骤基于谱图理论和流形学习实现，具体包括：构建归一化的图拉普拉斯矩阵L＝I-D-1/2AD-1/2,其中A为邻接矩阵，D为度矩阵；通过以下公式实现特征提取：其中，H(l)为第1层的特征矩阵，q为质量得分，Tk为k阶切比雪夫多项式，为L的最大特征值，为权重矩阵，σ为激活函数。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述时空动态分析与预测步骤基于动力系统理论和微分方程实现，具体包括：构建非线性动力系统：其中，为状态张量，F为非线性动力系统函数，θ为参数；使用神经常微分方程近似其中，MLPθ为多层感知机；通过求解微分方程得到预测结果：其中，为T时刻的预测结果。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述基于量子计算的智能决策支持步骤基于变分量子电路实现，具体包括：构建量子态：其中U(θ)为参数化量子电路；计算动作价值函数：其中Ha为与动作a相关的哈密顿量；得到策略函数：

9.基于权利要求1-8任一项所述系统的基于多维度数据分析的土地资源管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取多源异构土地资源数据；

对所述多源异构土地资源数据进行融合、质量评估、特征提取、时空动态分析及预测；

基于所述时空动态分析及预测的结果提供土地资源管理决策建议；

将所述分析、预测和决策建议结果进行三维可视化表达。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对多源异构土地资源数据进行融合、质量评估、特征提取、时空动态分析及预测的步骤采用所述的多维度土地资源数据协同分析算法MD-LRDCA实现。