【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生态环境监测，尤其涉及一种基于多模态数据的湿地扰动快速识别及溯源方法及装置。
技术介绍
1、湿地作为地球上最重要的生态系统之一，面临着气候变化、人类活动等多重干扰威胁。传统的湿地监测方法主要依赖单一数据源，存在监测精度低、时效性差、无法准确识别干扰源等问题。
2、现有技术的主要不足包括：
3、1、多源数据利用效率低：现有方法通常独立处理不同类型的数据，缺乏有效的数据融合机制，导致信息利用不充分；
4、2、干扰因素识别不准确：缺乏对自然扰动和人为干扰的精确区分，无法准确评估不同干扰因素的影响程度；
5、3、评价指标阈值确定方法主观性强，缺乏科学的阈值设定方法；
6、4、缺乏溯源能力：当湿地健康状况发生变化时，无法快速定位和识别具体的干扰源，影响应急响应效率；
7、5、预警机制单一：现有预警方法主要基于单一指标或阈值，缺乏多路径验证机制，预警准确性有待提高。
8、因此，亟需开发一种能够充分利用多模态数据、准确识别干扰因素、具备溯源能力的湿地监测
【技术保护点】
1.一种基于多模态数据的湿地扰动快速识别及溯源方法，其特征在于，所述基于多模态数据的湿地扰动快速识别及溯源方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据的湿地扰动快速识别及溯源方法，其特征在于：步骤S1中，所述卫星遥感数据层所采集的数据至少包括光学遥感数据、雷达遥感数据以及专题产品数据；所述无人机监测数据层所采集的数据至少包括测绘无人机采集数据、热红外无人机采集数据、激光雷达无人机采集数据以及多光谱无人机采集数据；所述地面监测数据层所采集的数据至少包括水质监测站数据、气象监测站数据、土壤监测点数据以及生物监测样点数据；所述社会经济数据层所采集的...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据的湿地扰动快速识别及溯源方法，其特征在于，所述基于多模态数据的湿地扰动快速识别及溯源方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据的湿地扰动快速识别及溯源方法，其特征在于：步骤s1中，所述卫星遥感数据层所采集的数据至少包括光学遥感数据、雷达遥感数据以及专题产品数据；所述无人机监测数据层所采集的数据至少包括测绘无人机采集数据、热红外无人机采集数据、激光雷达无人机采集数据以及多光谱无人机采集数据；所述地面监测数据层所采集的数据至少包括水质监测站数据、气象监测站数据、土壤监测点数据以及生物监测样点数据；所述社会经济数据层所采集的数据至少包括社会经济统计数据以及社会经济管理数据。
3.根据权利要求1所述的基于多模态数据的湿地扰动快速识别及溯源方法，其特征在于，步骤s2中，所述对采集的所述数据信息进行特征处理，得到多模态融合数据包括：
4.根据权利要求1所述的基于多模态数据的湿地扰动快速识别及溯源方法，其特征在于：步骤s3中，所述湿地健康指标至少包括环境质量、结构健康以及功能健康；其中，所述环境质量包括水体质量、沉积物质量、生态流量满足度、水位满足度中的一种或多种；所述结构健康包括植被覆盖度、湿地面积指数、湿地破碎度指数、生物多样性指数、重要生物指数中的一种或多种；所述功能健康包括固碳能力、水源涵养能力、污染净化能力中的一种或多种。
5.根据权利要求1所述的基于多模态数据的湿地扰动快速识别及溯源方法，其特征在于：步骤s3中，所述湿地扰动指标至少包括自然扰...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗珈柠，栾博，叶秀林，周文君，谢诗琪，
申请(专利权)人：北京大学深圳研究院，
类型：发明
国别省市：
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