小流域是水土流失治理的关键区域,流域内一旦发生水土流失,易导致旱涝灾害、生态失衡。利用信息化技术开展小流域水土保持研究,能够为统筹规划水土保持工作提供重要的数据支撑与决策依据。然而,目前的水土保持数据监测系统及软件存在数据处理精度低、水土流失等级评估不准确、软件可扩展性差等问题。鉴于此,本文开发了一套小流域水土保持数据采集与处理软件,旨在实现水土保持数据的高精度处理、水土流失等级的有效评估、软件功能的快速扩展。论文的主要研究工作和成果如下:（1）设计了小流域水土保持数据监测系统的整体架构,并进行了系统需求分析。设计了包含智能感知层、网络传输层、数据资源层和业务应用层的系统整体框架结构,并完成了水土保持数据采集设备的选型。通过对小流域水土保持数据采集与处理软件的功能与非功能需求分析,设计了三层式的软件总体架构,完成了软件功能模块划分。（2）设计了基于数据融合的小流域水土流失等级评估方法。设计了基于格罗贝斯判据的疏失误差数据剔除算法和基于自适应加权融合的局部数据融合算法,完成了水土保持数据的预处理,提高了数据的处理精度。设计了基于BP神经网络的水土流失概率转换算法,将预处理结果转换为不同水土流失等级的基本概率分配,减少了严重证据冲突的发生概率。在此基础上,提出了基于改进D-S证据理论的流失等级评估方法,解决了水土流失基本概率分配不合理、证据融合产生悖论的问题,得到了准确、可信的水土流失等级评估结果。（3）对小流域水土保持数据采集与处理软件进行了设计、实现及测试。设计并实现了小流域水土保持数据采集与处理软件的业务逻辑模块、通信模块和数据管理模块,特别地,利用微服务技术将业务逻辑模块的实时数据显示、流失等级评估、设备参数配置等功能拆分为多个微服务接口,提高了软件的稳定性与可扩展性。水土保持数据采集与处理软件的测试和应用结果表明,该软件达到了设计指标要求,满足小流域水土保持数据采集与处理的需求。