本项目聚焦林草碳汇与水土保持领域，针对传统优先流指标计算效率低、碳储存预测步骤繁杂等问题，打造了一款综合性的优先流图像处理与数据分析以及碳储存含量预测的软件。
    项目核心围绕三方面展开：一是通过Python与Vue框架开发优先流指标评估模块，集成RSV阈值调整、K-means聚类等功能，可快速计算绿色面积比等7项指标，计算指标效率较传统方法提高近180倍。绿色图处理效率提升近240倍；二是林草系统土壤优先流三维可视化模块，创新采用纵切片图片建模，结合插值与高斯平滑技术，同时使用PyVista工具实现优先流三维可视化。完美模拟野外真实水流运动状况，填补三维尺度分析空白；三是碳储存与优先流“水库”效应响应模块，构建含6种预测级模型的碳储存预测模块，融合优先流参数等特征，支持林地、草地等场景，预测结果达0.9左右。精准度高且该软件在土壤碳储量预测领域实现了“模型-数据-可视化”一体化创新，填补了优先流信息与机器学习结果同步展示的空白，同时兼顾专业深度与使用便捷性。
    该系统已获得多项竞赛金奖。进行了产品技术调研，可行性、实用性高，可服务于国土空间碳汇评估、森林经营方案编制及碳交易项目核证，具有显著的推广价值和产业化前景。

本项目创新性融合水-碳耦合机制与智能技术，系统整合了优先流分析、三维建模与碳储量预测功能，解决传统研究效率低、维度单一问题；基于扎实的调研和实际需求开发，研究成果可靠，具备较高的推广价值和应用前景；获权威竞赛金奖与一区论文支持，兼具学术与应用价值，项目较成熟，对生态修复和碳管理意义重大，值得奖励。

本项目在技术创新、应用实效和系统设计三个维度均取得了显著突破，展现出突出的综合价值与推广潜力。

在技术创新层面，项目实现了多技术领域的深度交叉融合。首次将土壤染色示踪图像处理、机器学习预测与三维可视化技术有机整合，开发了基于K-means聚类算法的智能图像解析方法，有效解决了传统目视解译方法中存在的主观性强、效率低下等痛点问题。创新性地构建了包含随机森林、XGBoost等6种主流机器学习算法的预训练模型库，并开创性地将"优先流参数"纳入碳储量预测特征体系，为探索土壤碳热点形成机制提供了新的研究视角。同时，项目支持林地、草地、灌木三种典型景观类型的差异化建模，突破传统固定深度采样限制，实现任意分层方案的灵活分析，显著提升了研究的实用性和适应性。

在应用实效方面，项目取得了令人瞩目的突破性成果。自主研发的"智算优先流"软件系统实现了革命性的效率提升，将优先流指标计算效率提升180倍，图像处理效率提升240倍，同时保持了R²>0.995的高精度水平。系统采用直观的"点选-上传-运行"操作模式，极大降低了使用门槛，使一线科研人员和业务工作者都能轻松上手。碳储量预测结果通过创新的可视化方式动态呈现，能够快速定位高碳区域，为生态修复决策提供即时支持。系统还支持批量处理和大区域尺度制图，充分满足实际业务需求。

在系统设计方面，项目体现了以用户为中心的设计理念。采用先进的Vue框架开发了美观简洁的图形化操作界面，通过技术优化显著降低了软件存储空间占用。创新性地提供了模型再训练接口，用户可基于本地数据进行模型持续优化，确保系统在不同区域的长期适用性和预测精度。这种设计不仅保证了系统的易用性，更赋予了系统强大的进化能力。

项目成果已形成成熟稳定的软件系统，基于实际应用数据在CATENA等高水平学术期刊发表论文，并获得多项国家级竞赛奖励，充分证明了其技术创新性和实践有效性。这些特点使得本项目不仅具有重要的理论价值，更具备广阔的推广前景和应用潜力，能够为林草生态修复、碳汇管理等领域提供强有力的技术支撑。