为了统一全国耕地质量评价等级的尺度,2019年农业农村部分“地域大区”根据《耕地质量等级》国家标准,组织专家制定并颁布了各“大区”的耕地质量评价模型。该模型统一了全国的耕地质量评价指标体系,分大区和不同大地貌统一了模型参数。但,因为“指标的全国统一”和“地域大区的单个大地貌的模型参数统一”,导致对于某个省的耕地质量评价,该模型存在冗余和实际生产中不易采集（或采集代价太大）指标。例如,重庆市使用西南区耕地质量评价模型,“农田林网化”指标在西南区丘陵、山地显然是冗余的。本文为了搭建适合重庆特殊地理环境的耕地质量评价体系,同时“评价等级结果”满足国家颁布的“西南区耕地质量评价模型”标准尺度的基础上,构建、优化符合重庆地区实际的耕地评价模型,并用于耕地质量保护与提升项目工程建设的耕地质量评价系统。本文的主要工作如下:（1）应用数量化理论Ⅰ将“西南区耕地质量评价模型”16个指标中9个定性指标数量化。（2）应用“西南区耕地质量评价模型”16个指标中9个定性指标的数量化结果和7个定量指标值,与应用“西南区耕地质量评价模型”的耕地质量评价得分值,计算各个指标与耕地质量等级评价得分值间的协方差和相关系数,剔除与“西南区耕地质量评价模型”的耕地质量评价总得分相关系数较小,和指标之间互相关系数特别大2项中与“西南区耕地质量评价模型”的耕地质量评价总得分相关系数相对较小的冗余项,优化筛选出12个符合重庆地区实际的耕地评价指标。（3）应用筛选出的12个指标作为数据输入,“西南区耕地质量评价模型”的耕地质量评价等级为输出,构建了适合重庆生产实际,同时“评价等级结果”满足国家颁布的“西南区耕地质量评价模型”标准尺度的耕地质量评价的非线性神经网络模型。经实验,选择最优的隐含层数为2,第一隐含层数神经元个数为22和第二隐含层数神经元个数为18的神经网络为重庆市耕地质量评价多层BP神经网络模型。其实验训练精度为97.0%,测试集测试精度为95.9%,验证精度95.6%。（4）应用构建的重庆市耕地质量评价的非线性神经网络模型,开发了重庆市耕地质量保护与提升项目工程建设的耕地质量评价系统,满足工程建设耕地质量提升评价的生产实际需求。