[發明專利]生態環境監測數據的稠密化處理方法

在審

• 申請號: 202010123724.0
• 申請日: 2020-02-27
• 公開（公告）號: CN111310103A
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 謝國錦;謝國宇;劉仲陽
• 申請（專利權）人: 謝國宇;劉仲陽
• 主分類號: G06F17/10
• 分類號: G06F17/10;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶鼎慧峰合知識產權代理事務所(普通合伙) 50236
• 代理人: 劉立烈

本發明公開一種生態環境監測數據的稠密化處理方法首先對監測區域進行區域網格劃分；然后采集各區域網格對應的生態環境數據和輔數據；然后確定生態環境數據、輔數據的通用關鍵相關因素；然后基于生態環境數據、輔數據及其通用關鍵相關因素，通過深度學習方法確定生態環境數據與輔數據之間的映射模型，最后通過映射模型預測只具有輔數據的區域網格的生態環境數據，實現監測區域的數據稠密化。

技術領域

本發明涉及專門適用于預測目的數據處理方法，特別是涉及一種生態環境監測數據的稠密化處理方法。

背景技術

生態環境監測對于生態環境的治理尤為重要，只有了解區域內生態環境信息的分布狀況，才能針對性地制定治理方案。在現有技術中，通常是采用設置監測站的方法對生態環境進行監測。如果監測站的數量夠多，密度夠高，采用現有方法的確能夠有效地監測生態環境信息的分布狀況。但是，由于各種因素的限制，各個地區現有設置的監測站數量有限，不能覆蓋到所有區域，不能有效地反映出生態環境信息的分布狀況。

發明內容

為解決以上技術問題，本發明提供一種生態環境監測數據的稠密化處理方法，基于地區現有的監測站采集的生態環境監測數據，預測得出該地區內沒有監測站覆蓋的其他區域的生態環境監測數據，從而有效地反映出地區的生態環境信息分布狀況。

技術方案如下：

提供了一種生態環境監測數據的稠密化處理方法，包括：

步驟1、對監測區域進行區域網格劃分；

步驟2、采集各區域網格對應的生態環境數據和輔數據；

步驟3、對采集的生態環境數據和輔數據進行數據預處理；

步驟4、基于預處理后的生態環境數據和輔數據，通過深度學習方法確定生態環境數據與輔數據之間的映射模型；

步驟5、通過映射模型預測只具有輔數據的區域網格的生態環境預測數據，實現監測區域的數據稠密化。

進一步的，所述步驟1將監測區域進行網格劃分時根據深度學習處理數據的要求來進行劃分。

進一步的，所述步驟3包括：

基于采集的生態環境數據和輔數據進行數據補全；

對補全得到的生態環境數據和輔數據進行去均值化處理；

對去均值化處理得到的生態環境數據和輔數據進行數據歸一化，得到預處理后的生態環境數據和輔數據。

進一步的，采用線性插值算法補全生態數據和輔數據。

進一步的，所述步驟4中深度學習包括使用LSTM網絡或Conv-LSTM網絡進行訓練，得到映射模型。

進一步的，所述輔數據包括人口信息、地理信息、氣象信息。

進一步的，通過MRF模型得到氣象信息。

進一步的，所述步驟5包括：

基于區域網格的生態環境數據和輔數據，通過映射模型得到區域網格的生態環境的映射數據；

對映射數據進行歸一化還原和去均值化還原，得到真實的生態環境預測數據。

有益效果：

1、采用本發明的生態環境監測數據的稠密化處理方法，能夠通過地區范圍內有限的監測站采集的生態環境監測數據，預測該地區內監測站未能覆蓋到的區域的生態環境監測數據，反映出整個地區的生態環境信息分布狀況。

2、通過對采集到的數據進行預處理，能夠使數據保持一致性，并且能去除重復、錯誤的數據，為后期的數據分析提供基礎。

附圖說明