【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及流域规划、检测与数字孪生模型构建，尤其涉及一种基于数字孪生的河流生态检测方法及系统。
技术介绍
1、随着全球气候变化和人类活动对生态环境的不断影响，河流生态系统的监测和管理变得愈发重要。传统的河流监测方法主要依赖于有限的水文站点数据和人工实地考察，这种方法不仅成本高昂且效率低下，还无法提供高频率、全覆盖的流域动态变化信息。
2、近年来，遥感技术、物联网技术以及数字孪生技术的发展为河流生态监测带来了新的机遇。通过卫星遥感获取的大规模、高分辨率数据，使得实时、全面的河流监测成为可能。此外，物联网技术的发展使得各种传感器能够实时采集水质、水位、流量等多种参数，为河流生态监测提供了丰富的数据来源。数字孪生技术则通过构建虚拟模型，与现实世界同步交互和更新，实现对河流生态系统的动态模拟和预测。这一技术能够集成多源数据，进行高度复杂的系统仿真，提供全方位的监测和管理手段。然而，尽管这些技术的发展为河流生态监测带来了新的可能性，但依然存在尚未解决的问题：首先，传统的遥感数据处理方法在细微地形变化检测方面存在局限，容易忽略流域内的细微凹陷和水流路径的微小变化，导致集水面积计算和流域分水岭识别的误差较大。其次，数字孪生技术虽然提供了一个强大的工具，但在实际应用中，如何将多类传感器数据与遥感数据有机结合，并实时更新模型，是一个复杂的技术挑战。此外，现有数字孪生模型在应对突发情况方面缺乏有效的机制，如当传感器发生故障时，无法及时备份数据源，从而影响河流生态监测的连续性和可靠性，倘若部署设备不在本地而在外地，就要立刻派人去维修设
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。因此，本专利技术提供了一种基于数字孪生的河流生态检测方法，用来解决
技术介绍
中提出的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术提供了一种基于数字孪生的河流生态检测方法，包括：
5、获取河流流域范围，在所述河流流域范围内设置多类传感器，通过卫星遥感同步多类传感器中的数据，消除数据之间的细微凹陷，得到水流路径；
6、利用所述水流路径生成流向栅格，计算每一个像素的集水面积，设置流积累阈值通过判断所述流积累阈值，确定河流和支流，根据流向栅格与确定的河流和支流，得到流域分水岭；
7、将流域分水岭与多类传感器进行融合，形成综合流域数据集，由所述综合流域数据集创建河流流域的数字孪生模型；
8、通过判断多类传感器是否发生故障，根据故障结果，更新所述河流流域的数字孪生模型。
9、作为本专利技术所述的基于数字孪生的河流生态检测方法的一种优选方案，其中：获取河流流域范围，在所述河流流域范围内设置多类传感器，包括：
10、所述河流流域范围划分定义为，沉积-流变区段、水生-水质区段、洪泛-生态区段、气候-流变区段以及水质-沉积区段；
11、所述多类传感器为，水质传感器、水生植物传感器、沉积物传感器、流量传感器、水位传感器、流量传感器、生态传感器、气象传感器以及渗透传感器；
12、其中，河流流域范围划分定义，为多类传感器中两种传感器的结合。
13、作为本专利技术所述的基于数字孪生的河流生态检测方法的一种优选方案，其中：通过卫星遥感同步多类传感器中的数据，消除数据之间的细微凹陷，得到水流路径，包括：
14、将多类传感器中的数据转换为像素高程，标记当前像素高程的区域位置作为凹陷区域，以迭代计算的方式，直至该凹陷区域填充到与周围像素高程区域位置的高度一致；
15、其中，像素高程指的是栅格单元表示的地表点的海拔高度。
16、作为本专利技术所述的基于数字孪生的河流生态检测方法的一种优选方案，其中：利用所述水流路径生成流向栅格，计算每一个像素的集水面积，包括：
17、根据每个像素与其邻近像素的高程差，确定水流方向，并为每个像素赋予相应的流向编码值；
18、初始化所有像素的集水面积为1，所述1表示为每个像素的自身面积；
19、对于每个像素(i,j)，遍历该像素周围的8个邻近像素，根据流向编码值，确定哪些像素中的水，流向该像素；
20、对所有向该像素汇集的邻近像素，累加其集水面积，直到所有像素的集水面积不再变化。
21、作为本专利技术所述的基于数字孪生的河流生态检测方法的一种优选方案，其中：设置流积累阈值通过判断所述流积累阈值，确定河流和支流，根据流向栅格与确定的河流和支流，得到流域分水岭，包括：
22、设置所有像素的最小集水面积为流积累阈值，对于每个像素(i,j)，判断其流积累值是否超过流积累阈值，若超过则为河流像素，若等于则为支流像素，若小于则判断下一个像素的流积累值是否超过流积累阈值；
23、对每个河流和支流像素，标记所有流向该像素的上游像素，对未被标记的像素，根据其流向，标记其流域编号；
24、根据流域编号，绘制不同流域的边界线。
25、作为本专利技术所述的基于数字孪生的河流生态检测方法的一种优选方案，其中：创建河流流域的数字孪生模型，包括：
26、所述数字孪生模型表示为：
27、
28、其中，m(x,y)为像素位置(x,y)的数字孪生模型，z为数字孪生模型周期，a为整个河流流域的面积积分区域，n(x,y)为在像素位置(x,y)邻近像素的集合n，river(i,j)表示流积累阈值判断函数，θ为控制水流路径影响的衰减系数，|h(in,jm)-h(in-1,jm-1)|表示当前像素高程与下一个像素高程之间高程差的绝对值；sk表示传感器k中的传输数据；b为传感器中传输数据表示的积分区域；tk表示传感器k中的故障数据；c为传感器故障检测的积分区域，g(i,j)为像素(i,j)的集水面积g。
29、作为本专利技术所述的基于数字孪生的河流生态检测方法的一种优选方案，其中：通过判断多类传感器是否发生故障，根据故障结果，更新所述河流流域的数字孪生模型，包括：
30、建立故障检测函数，若传感器在某一时间段内传输的数据与过去同一时间段内传输的历史数据的绝对值高于传感器故障阈值，则使用无人机代替传感器进行数据获取，同时更新河流流域的数字孪生模型，所述传感器故障阈值由∫ctkdc得到。
31、第二方面，本专利技术提供了基于数字孪生的河流生态检测系统，其包括：
32、河流流域数据处理模块，被配置为获取河流流域范围，在所述河流流域范围内设置多类传感器，通过卫星遥感同步多类传感器中的数据，消除数据之间的细微凹陷，得到水流路径；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，获取河流流域范围，在所述河流流域范围内设置多类传感器，包括：
3.如权利要求2所述的基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，通过卫星遥感同步多类传感器中的数据，消除数据之间的细微凹陷，得到水流路径，包括：
4.如权利要求3所述的基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，利用所述水流路径生成流向栅格，计算每一个像素的集水面积，包括：
5.如权利要求4所述的基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，设置流积累阈值通过判断所述流积累阈值，确定河流和支流，根据流向栅格与确定的河流和支流，得到流域分水岭，包括：
6.如权利要求2～5任一所述的基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，创建河流流域的数字孪生模型，包括：
7.如权利要求6所述的基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，通过判断多类传感器是否发生故障，根据故障结果，更新所述河流流域的数字孪生模型，包括：
8.一
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，获取河流流域范围，在所述河流流域范围内设置多类传感器，包括：
3.如权利要求2所述的基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，通过卫星遥感同步多类传感器中的数据，消除数据之间的细微凹陷，得到水流路径，包括：
4.如权利要求3所述的基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，利用所述水流路径生成流向栅格，计算每一个像素的集水面积，包括：
5.如权利要求4所述的基于数字孪生的河流生态检测方法，其特征在于，设置流积累阈值通过判断所述流积累阈值，确定河流和支流，根据流向栅格与确定的河流和支流，得到流域分水岭，包括：
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