【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生态修复领域，具体是指一种自然工程生态修复智能监测系统。
技术介绍
1、随着工业化和城市化的快速发展，自然生态系统遭受严重破坏，生态修复工作变得尤为重要，传统的生态修复监测方法效率低下，缺乏实时性和准确性，无法满足现代生态修复的需求；现有的生态修复技术缺乏有效的空间规划，并且对生态系统复杂性的理解不足，导致在制定修复方案、融合多种修复技术的时候出现了局限性，这些问题不仅增加了生态修复项目的成本增加、成功率降低，甚至对原有生态系统造成新的破坏。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种自然工程生态修复智能监测系统，针对传统的生态修复监测方法效率低下，缺乏实时性和准确性，无法满足现代生态修复的需求，本方案采用基于空间变化特征学习的方法对生态修复区域内的环境数据进行深入分析处理，利用空间变化特征学习技术，将时间序列数据转换为一维事件序列，并构建空间变化事件集，从而捕捉到生态系统的动态变化模式，在此基础上，通过构建前缀树并进行特征提取，识别出对生态修复最为关键的时空结构特征，为后续的分类和预分配提供依据；针对现有的生态修复技术缺乏有效的空间规划，并且对生态系统复杂性的理解不足，导致在制定修复方案、融合多种修复技术的时候出现了局限性的问题，采用热点区域预分配的方法对生态修复区域内的修复类别进行划分，该方法根据修复区域内的实际情况，设置合理的分配比率，并通过计算转移概率和邻近效应，选择最优的热点单元格进行预分配，确保预分配的科学性和合理性，通过多
2、本专利技术提供的一种自然工程生态修复智能监测系统包括数据采集模块、数据传输存储模块、智能决策支持模块、控制执行模块和用户交互模块；
3、所述数据采集模块通过布设在修复区域内的环境传感器、生物多样性监测设备、水质监测装置和空气质量监测收集环境参数数据；
4、所述数据传输存储模块使用无线通信技术和卫星通讯对各模块之间输出的数据进行传输，使用云计算和数据库管理系统提供计算能力和存储空间，处理各模块输出的数据，并组织、存储和检索监测各模块输出的数据；
5、所述智能决策支持模块使用基于空间变化特征学习和热点区域预分配的方法对环境参数数据进行分析处理，并进行智能决策，对控制执行模块的自动化控制单元和预警单元做出控制决策和预警判断；
6、所述控制执行模块包括自动化控制单元和预警单元，自动化控制单元根据控制决策自动调整修复区域内设备的工作状态，预警单元根据预警判断的信息发出警报，并采取相应措施；
7、所述用户交互模块构建用户友好的交互式界面，提供数据采集模块、智能决策支持模块和控制执行模块的数据，使非专业人士也能访问并理解复杂的数据报告。
8、进一步的，所述智能决策支持模块使用基于空间变化特征学习和热点区域预分配的方法对环境参数数据进行分析处理，所述于空间变化特征学习和热点区域预分配的方法具体包括以下步骤：
9、步骤s1：数据准备与预处理，在环境参数数据中获取包含d个维度的时间序列数据集，将每个维度的时间序列数据归一化到[0,1]区间内，得到预处理时间序列集，预处理时间序列集中包含m个序列；
10、步骤s2：转换为一维事件序列，计算每个序列的空间变化方向，根据计算出的空间变化方向，为每个序列生成一个d维的符号向量，构成一维的事件序列；
11、步骤s3：构建空间变化事件集，定义符号集e，基于定义的符号集e，生成所有可能的事件序列的组合，形成空间变化事件集；
12、步骤s4：提取时空结构特征，构建前缀树，并进行特征提取，得到生态修复类型；
13、步骤s5：预分配策略，设置分配比例，对生态修复类型进行分配和调整；
14、步骤s6：结果输出，得到并输出最终分配结果，根据最终分配结果进行决策。
15、进一步的，步骤s4中，提取时空结构特征，具体包括以下步骤：
16、步骤s41：构建前缀树，将空间变化事件集中的事件序列组织成前缀树结构，前缀树包括根节点、叶子节点和路径，其中每个节点代表一个事件，路径代表事件序列；
17、步骤s42：节点序列特征提取，遍历前缀树，从根节点到叶节点的路径提取出根到叶节点序列特征，称为rts特征；
18、步骤s43：特征选择，采用自底向上的剪枝策略，从叶节点开始，逐步向上删除不重要的节点和路径，得到剪枝后的前缀树，通过剪枝后的前缀树，识别出对序列模式分类最为关键的rts特征，记为关键rts特征；
19、步骤s44：类别输出，将关键rts特征作为分类的依据，使用凝聚层次聚类方法进行分类，得到k个生态修复类别；
20、进一步的，在步骤s5中，预分配策略，具体包括以下步骤：
21、步骤s51：初始设定与预分配，根据修复区域内的实际情况，设置单元格，确定每种生态修复类别的需求量和当前数量，设置分配比率；
22、步骤s52：计算预分配所依赖的转移概率，所用公式如下：
23、；
24、式中，表示生态修复类别的适宜性，表示约束因子，表示惯性系数，为转移概率；
25、步骤s53：热点单元格的选择，选择个单元格作为热点单元格进行预分配，具体包括以下步骤：
26、步骤s531：对于生态修复类别，选择其中一个生态修复类别作为目标类型，并计算需要预分配的热点单元格数量，所用公式如下：
27、；
28、式中，为分配比率，表示生态修复类别的需求量，表示生态修复类别的当前数量，表示需要预分配的热点单元格数量；
29、步骤s532：根据转移概率对所有非目标分配类型的单元格进行排序，按照排序结果，将转移概率数值最高的单元格设置为目标分配类型；
30、步骤s533：单元格分配，判断已分配的单元格数量是否等于预分配的热点单元格数量，如果是，则继续对下一个目标分配类型进行分配，直至所有生态修复类别分配完成，否则，返回步骤s532继续分配；
31、步骤s54：计算邻近效应与总体概率，对于每种生态修复类别，在预分配后，计算邻近效应，结合转移概率和邻近效应，计算总体概率，所用公式如下：
32、；
33、；
34、式中，表示预分配后单元格的状态，表示的邻域，表示在的邻域内，状态为目标类型的单元格数量的总和，表示条件函数，当预分配后单元格的状态为目标类型时取值为1，否则为0，表示在的邻域内，除去中心单元格之后的单元格数量，表示总体概率，表示邻近效应；
35、步骤s55：基于总体概率，构建轮盘赌选择机制，决定每个单元格的目标分配类型，通过在0到1之间的随机数确定轮盘赌停止的位置，从而选出特定的生态修复类别进行分配；...
【技术保护点】
1.一种自然工程生态修复智能监测系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据传输存储模块、智能决策支持模块、控制执行模块和用户交互模块；
2.根据权利要求1所述的一种自然工程生态修复智能监测系统，其特征在于：所述智能决策支持模块使用基于空间变化特征学习和热点区域预分配的方法对环境参数数据进行分析处理，所述于空间变化特征学习和热点区域预分配的方法具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种自然工程生态修复智能监测系统，其特征在于：步骤S4中，提取时空结构特征，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种自然工程生态修复智能监测系统，其特征在于：在步骤S5中，预分配策略，具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种自然工程生态修复智能监测系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据传输存储模块、智能决策支持模块、控制执行模块和用户交互模块；
2.根据权利要求1所述的一种自然工程生态修复智能监测系统，其特征在于：所述智能决策支持模块使用基于空间变化特征学习和热点区域预分配的方法对环境参数数据进行分析处理，所述于...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫海冰，徐婕，
申请(专利权)人：聊城市国土空间开发保护中心，
类型：发明
国别省市：
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