一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，涉及矿山生态安全识别技术领域，本发明专利技术，引入卷积神经网络CNN自动优化阻力值，结合时间维度和动态因子，通过实时监测调整阻力面，使其能够动态响应地形变化、植被密度波动和气象变化的影响，能够捕捉突发性降雨、矿区扩展或植被修复等变化的实时影响，生成的阻力面具有高时效性，准确反映生态系统的动态特征，同时将电路理论和深度学习相结合，生成多条潜在迁徙路径，避免依赖单一最小阻力路径，提供更加多样化的迁徙选择，结合时间序列模型动态优化路径权重，优先保护高生态价值和高迁徙需求的通道，保证迁徙网络具有足够的弹性和适应性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及矿山生态安全识别，特别是一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法。

技术介绍

1、在矿山生态安全识别中，传统方法大多采用静态生态阻力面和单路径最小累积阻力模型识别生态廊道和关键生态节点，依赖于遥感影像或地理信息系统gis数据来构建阻力面，将不同的土地利用类型、地形、植被覆盖等因素映射为固定的阻力值，从而描述生态系统中的迁徙通道。

2、然而，矿山环境受人为开采影响较大，地表形态、植被覆盖度等生态要素随时间变化明显，导致传统的静态阻力面难以准确反映矿山生态的动态特征，在生态识别中的时效性和适用性较低。

3、为应对这一问题，部分传统方案通过增加监测频率和分区划定，提前识别和设置生态廊道，以应对生态环境的变化，具体方法包括在主要生态敏感区、植被覆盖较好的区域或重点物种活动区设置生态廊道，并依据现状调整阻力面；此外，部分方案进行模型改进，提高通路个数，然而，由于矿区生态系统较为复杂且具有动态性，此类静态方案难以实时响应，且在廊道调整时通常需要人工干预，无法实现实时更新和真正的适应性，因此亟需以一种基于卷积神经网络模型的矿山本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于：包括，步骤S1，矿山数据采集，

2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤S2中，采用卷积神经网络CNN根据地形数据、植被密度和气象数据中的水体分布动态调整阻力值。

3.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤S2中，基于步骤S1收集的数据，采用卷积神经网络CNN动态调整阻力值，具体步骤包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤S2中，引入环境变化...

【技术特征摘要】

1.一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于：包括，步骤s1，矿山数据采集，

2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤s2中，采用卷积神经网络cnn根据地形数据、植被密度和气象数据中的水体分布动态调整阻力值。

3.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤s2中，基于步骤s1收集的数据，采用卷积神经网络cnn动态调整阻力值，具体步骤包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤s2中，引入环境变化响应机制：

5.根据权利要求4所述的一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，其特征在于，步骤s3中，进行生态廊道多路径识别，

6.根据权利要求5所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄勇勤，黄平，温贞旺，熊茂，
申请(专利权)人：江西省捷登矿山机械有限公司，
类型：发明
国别省市：