【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地理信息处理，尤其涉及一种多元物联感知的gis处理方法及系统。
技术介绍
1、在现有的地理信息系统（gis）应用中，数据分析通常依赖于单一来源或类型的数据，如卫星遥感图像、地形数据或特定的环境监测数据。这种方法虽然在处理特定问题时有效，但在面对复杂的生态系统分析时存在明显的局限性。首先，单一数据源往往无法捕捉到生态系统内部的动态相互作用，如物种间的捕食、竞争和共生关系，以及这些相互作用如何随时间和环境条件变化。其次，传统的gis分析方法往往关注于空间数据的静态特征，缺乏动态变化的模拟和预测能力。最后，单一数据源的分析忽视了多源数据融合带来的综合性和多维度洞察，限制了对生态系统复杂性的全面理解。
2、以上问题导致了现有gis分析在生态系统管理、生物多样性保护和环境规划等方面的应用受限，无法提供足够的信息支持科学决策和有效管理。因此，存在着一种迫切需求，即开发一种新的gis处理方法，以更全面、动态地分析和解释生态系统的复杂相互作用和变化。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种多元物联感知的gis处理方法及系统。
2、一种多元物联感知的gis处理方法，包括以下步骤：
3、s1：收集包含生态系统参数的多元物联网传感器数据，包括植被覆盖度、物种多样性指数、土壤湿度、水质参数；
4、s2：利用数据预处理技术，对收集到的数据进行质量控制、时间序列同步和空间校准，确保各数据源之间的一致性和可比性；
5、s3：
6、s4：将生态系统动态模型的输出与gis数据层进行整合，gis数据层包括地形、气候、土地利用，以提高对生态系统变化的空间分析能力；
7、s5：根据s4的整合结果，生成综合考虑生态相互作用的gis图层，为生态保护、自然资源管理和环境规划提供支持。
8、进一步的，所述s1包括在目标生态系统内部署多种类型的物联网传感器网络，包括植被覆盖度测量仪、物种多样性监测相机陷阱、土壤湿度传感器和水质监测传感器，以捕获生态系统参数；
9、s11：对于植被覆盖度，采用搭载光谱传感器的无人机进行定期飞行，通过分析反射光谱数据来计算植被覆盖度，同时使用地面植被覆盖度测量仪进行数据校验；
10、s12：对于物种多样性指数，部署相机陷阱和声学传感器以监测不同物种的出现频率和多样性，使用图像识别和声音分析技术自动识别和记录物种信息，以便计算物种多样性指数；
11、s13：土壤湿度的测量通过在不同深度和位置安装土壤湿度传感器实现，以获取高分辨率的土壤水分分布图，同时利用无人机搭载的微波传感器进行大范围的土壤湿度监测，以提供宏观和微观尺度的数据融合；
12、s14：水质参数的收集通过在水体中部署多参数水质监测传感器实现，连续监测水温、ph值、溶解氧、浊度和营养盐指标。
13、进一步的，所述s2具体包括：
14、s21：对每个传感器收集的数据实施初步质量控制，包括异常值检测和去除、信号强度分析以及数据完整性验证，以排除设备故障、环境干扰或数据传输错误导致的不可靠数据；
15、s22：采用时间校正算法对来自不同传感器的数据进行时间序列同步，通过gps时间戳或网络时间协议（ntp）对数据采集时间进行统一校正；
16、s23：实施空间校准，考虑不同传感器的空间布局和覆盖范围，基于gis技术和已知的地理标记点来校准传感器的空间位置，确保数据在空间上的准确对应和一致性；
17、s24：将经过时间序列同步和空间校准的数据进行统一格式化处理，形成标准化的数据集。
18、进一步的，所述s3具体包括：
19、s31：定义模型框架，将捕食者和猎物作为关键组成部分，并确定关键组成部分之间的相互作用为捕食关系，收集与捕食者和猎物的生态学数据，包括增长率、死亡率以及捕食率；
20、s32：使用洛特卡-沃尔泰拉方程来描述捕食者和猎物之间的动态关系，模拟物种间的相互作用；
21、s33：集成环境变量，考虑温度对捕食者和猎物种群的影响。
22、进一步的，所述洛特卡沃尔泰拉方程的基础模型表示为捕食者猎物相互作用：
23、猎物增长方程:；
24、捕食者增长方程:；
25、其中，是猎物种群大小，是捕食者种群大小，是猎物的自然增长率，是猎物被捕食的比率,是捕食者的自然死亡率，是捕食者通过捕食猎物增长的效率。
26、将环境变量影响纳入模型参数中，调整猎物的自然增长率和捕食者的死亡率：
27、温度调整的猎物增长率:；
28、温度调整的捕食者死亡率:；
29、其中，和是基准增长率和死亡率，和表示基准增长率和死亡率对环境变量变化的敏感性系数，是基准环境变量，是当前环境变量，包括温度、湿度。
30、进一步的，所述洛特卡沃尔泰拉方程还包括扩展模型，扩展模型考虑竞争相互作用以及共生相互作用，其中；
31、当考虑两个物种间的竞争关系时，为每个物种添加一个表示竞争强度的项：
32、竞争影响，即物种1:；
33、竞争影响，即物种2:；
34、其中，和分别是两个竞争物种的种群大小，和是它们的自然增长率，和是它们的环境承载量，是物种1受物种2竞争影响的程度，是物种2受物种1竞争影响的程度；
35、当考虑两个物种间的共生关系时，通过增加一个正向相互作用项来表示，对于两个共生物种：
36、共生增益，物种1:；
37、共生增益，物种2：；
38、其中，是物种2对物种1增长的贡献度，是物种1对物种2增长的贡献度。
39、进一步的，还包括结合机器学习技术，训练生态系统动态模型，以识别和量化生态系统内部复杂相互作用的模式和影响，具体包括：
40、特征工程：基于生态学知识和数据特性，选择或构造反映生态系统相互作用的特征，包括物种间相互作用指标、生态位重叠度和环境梯度变化；
41、模型选择：选择随机森林模型，用于回归分析或分类任务，以预测生态系统的状态或物种间相互作用的强度；
42、模型训练与验证：使用已标注的数据集对随机森林模型进行训练，数据集包括特征向量和对应的目标变量（如物种种群大小或相互作用类型），通过交叉验证来优化模型性能；
43、特征重要性分析：利用训练好的模型评估各特征的重要性，识别对生态系统相互作用影响最大的因素；
44、模型应用：将训练好的模型应用于新的生态系统数据上，预测物种间的相互作用模式和生态系统的动态变化。
45、进一步的，所述s4具体包括：
46、s41：从生态系统动态模型中获取关键输出，包括物种分布、种群密度；...
【技术保护点】
1.一种多元物联感知的GIS处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多元物联感知的GIS处理方法，其特征在于，所述S1包括在目标生态系统内部署多种类型的物联网传感器网络，包括植被覆盖度测量仪、物种多样性监测相机陷阱、土壤湿度传感器和水质监测传感器，以捕获生态系统参数；
3.根据权利要求2所述的一种多元物联感知的GIS处理方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种多元物联感知的GIS处理方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种多元物联感知的GIS处理方法，其特征在于，所述洛特卡沃尔泰拉方程的基础模型表示为捕食者猎物相互作用：
6.根据权利要求5所述的一种多元物联感知的GIS处理方法，其特征在于，所述洛特卡沃尔泰拉方程还包括扩展模型，扩展模型考虑竞争相互作用以及共生相互作用，其中；
7.根据权利要求1所述的一种多元物联感知的GIS处理方法，其特征在于，还包括结合机器学习技术，训练生态系统动态模型，以识别和量化生态系统内部复杂相互作用的模式
8.根据权利要求7所述的一种多元物联感知的GIS处理方法，其特征在于，所述S4具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种多元物联感知的GIS处理方法，其特征在于，所述S5具体包括：
10.一种多元物联感知的GIS处理系统，用于实现如权利要求1-9任一项所述的一种多元物联感知的GIS处理方法，其特征在于，包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.一种多元物联感知的gis处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多元物联感知的gis处理方法，其特征在于，所述s1包括在目标生态系统内部署多种类型的物联网传感器网络，包括植被覆盖度测量仪、物种多样性监测相机陷阱、土壤湿度传感器和水质监测传感器，以捕获生态系统参数；
3.根据权利要求2所述的一种多元物联感知的gis处理方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种多元物联感知的gis处理方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种多元物联感知的gis处理方法，其特征在于，所述洛特卡沃尔泰拉方程的基础模型表示为捕食者猎物相互作用：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：张显东，刘靖逸，杨柳妹，崔昌云，魏现军，许长民，
申请(专利权)人：山东万博科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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