基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统技术方案

本发明专利技术涉及矿山修复监测评估技术领域，尤其涉及一种基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，包括数据采集模块、计算模块、提示模块、AI预测模块、表征值采集模块以及修正模块。本发明专利技术通过结合实时监测、智能分析和动态调整，并利用先进的传感器技术和AI算法，能够及时反馈矿山生态状态，预测理想修复效果，并根据实际修复效果动态调整模型参数和修复策略，不仅提高了矿山生态修复的效率和效果，而且通过自学习和自适应调整，增强了修复措施的精准性和环境适应性，有效解决了因依赖人工操作导致数据实时性差、响应速度不及时引起的在处理复杂和变化的矿山环境时灵活度低且监测数据准确性差的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及矿山修复监测评估，尤其涉及一种基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统。

技术介绍

1、随着全球工业化和城市化进程的加速，矿山开采活动日益增多，随之而来的生态破坏和环境污染问题也日益严重。矿产资源的过度开采不仅导致地表塌陷、水土流失，还可能引发生物多样性的丧失和生态系统服务功能的下降。在这样的大背景下，如何有效地监测和评估矿山生态修复措施，确保生态环境的可持续性，已成为一个亟待解决的全球性问题。

2、公开号为cn116611807a的专利文献公开了一种矿山修复监测与评估系统，包括：数据管理模块、矿山现状管理模块、矿山监测模块、修复治理模块、成效评估模块、矿山可视化场景展示模块，通过三维场景中矿山基础现状、动态监测、治理情况、评估结果的二、三维信息可视化展示，实现对矿山现状及运行进行跟踪监测与展示。可见，该系统依赖人工操作和决策，且数据实时性差，导致响应速度不及时，对于处理复杂和变化的矿山环境时不够灵活，且监测数据准确性差。

技术实现思路

1、为此，本专利技术提供一种基于ai算法本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述计算模块分别对实时土壤酸碱度和实时植被覆盖度进行标准化计算，得到标准化实时土壤酸碱度和标准化实时植被覆盖度，计算标准化实时土壤酸碱度和预设的酸碱度权重的乘积、标准化实时植被覆盖度和预设的覆盖度权重的乘积之和，得到实时待修复状态表征值。

3.根据权利要求2所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述提示模块在实时待修复状态表征值小于预设的第一标准评价值时，发出需要进行强效修复措施...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述计算模块分别对实时土壤酸碱度和实时植被覆盖度进行标准化计算，得到标准化实时土壤酸碱度和标准化实时植被覆盖度，计算标准化实时土壤酸碱度和预设的酸碱度权重的乘积、标准化实时植被覆盖度和预设的覆盖度权重的乘积之和，得到实时待修复状态表征值。

3.根据权利要求2所述的基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述提示模块在实时待修复状态表征值小于预设的第一标准评价值时，发出需要进行强效修复措施的提示。

4.根据权利要求3所述的基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述提示模块在实时待修复状态表征值大于预设的第二标准评价值时，发出不需要进行修复措施的提示。

5.根据权利要求4所述的基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述ai预测模块在实时待修复状态表征值大于或等于预设的第一标准评价值，且小于或等于预设的第二标准评价值时，计算预设的线性回归模型中的截距项与模型转换系数和实时待修复状态表征值的乘积之和，得到实时理想修复表征值。

6.根据权利要求5所述的基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述修正模块计算完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表...

【专利技术属性】
技术研发人员：董良，袁祯镅，张琳惠，董雨灵，董源乘御，袁昌盛，张宝艳，
申请(专利权)人：中地绿矿北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：