[發明專利]一種基于大數據的耕地智保數據評估方法

在審

• 申請號: 202310374505.3
• 申請日: 2023-04-10
• 公開（公告）號: CN116402363A
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 裴皎;吳紅鋼;祝超宇;徐敏;王龍峰
• 申請（專利權）人: 中國鐵塔股份有限公司浙江省分公司
• 主分類號: G06Q10/0637
• 分類號: G06Q10/0637;G06Q50/02;G06V20/10;G06T7/62;G06V10/82;G06F16/21
• 代理公司: 北京匯眾通達知識產權代理事務所(普通合伙) 11622
• 代理人: 楊杰

本發明屬于耕地保護技術領域，具體涉及一種基于大數據的耕地智保數據評估方法及系統，該評估方法主要包括以下步驟：在終端服務器預先構建網絡模型和因素參照數據庫，所述因素數據庫中至少包括有氣候因素參照庫、地質因素參照庫以及植被因素參照庫；對耕地區域進行圖像采集，獲取區域圖像集，獲取作物地塊面積、防護區地塊面積、耕地坡度以及耕地坡長。本發明通過采集氣候數據、地質數據以及植被數據，通過多維數據，對造成耕地水土流失的因素進行評估，綜合多維數據，對耕地水土流失的情況進行預警，同時，根據數據中的不足之處，提出有效的防治方案，便于降低水土流失造成的耕地面積減少量，使得耕地智保系統能夠更好的滿足耕地保護需求。

技術領域

本發明屬于耕地保護技術領域，具體涉及一種基于大數據的耕地智保數據評估方法。

背景技術

耕地是人類賴以生存和發展的基本生產資料，是重要的社會財富和國家糧食安全的重要基礎。長期以來，我國高度重視耕地保護，耕地總量動態平衡和占補平衡等管理制度較為完善。在近幾年中，耕地面積減少的原因有以下幾點：人為破壞、城市發展占用以及自然災害破壞，其中，人為破壞和自然災害(如山體滑坡和水土流失)是耕地面積減少的主要因素。

隨著科技的發展，依托于信息化和智能化的耕地智保系統也隨之普及，其通過“耕地智保”應用場景，充分利用高位視頻、電子圍欄、AI圖像識別等技術手段，優化無線通訊網絡布局，將耕地管理業務和前端視頻感知兩項數據有效融合，有效的預防和打擊了破壞耕地的行為。但是，其無法對自然災害導致的耕地面積減少進行預警，隨著國家對耕地資源的保護力度越來越大，現有技術中的耕地智保系統已無法更好的滿足耕地保護需求，基于上述問題，本申請文件提出了一種基于大數據的耕地智保數據評估方法能對水土流失造成的耕地面積減少進行預估。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于大數據的耕地智保數據評估方法，通過采集氣候數據、地質數據以及植被數據，通過多維數據，對造成耕地水土流失的因素進行評估，綜合多維數據，對耕地水土流失的情況進行預警，同時，根據數據中的不足之處，提出有效的防治方案，便于降低水土流失造成的耕地面積減少量，使得耕地智保系統能夠更好的滿足耕地保護需求。

本發明采取的技術方案具體如下：

一種基于大數據的耕地智保數據評估方法，主要包括以下步驟：

S1：在終端服務器預先構建網絡模型和因素參照數據庫，其中，所述因素數據庫中至少包括有氣候因素參照庫、地質因素參照庫以及植被因素參照庫；

S2：依據圖像采集模塊對耕地區域進行圖像采集，獲取第一耕地參數，其中，所述第一耕地參數包括區域圖像集、作物地塊面積、防護區地塊面積、耕地坡度以及耕地坡長，依據所述網絡模型對區域圖像集進行識別，獲取第二耕地參數，其中，所述第二耕地參數包括耕地類型、植被類型以及植被覆蓋率；

S3：獲取環境數據，所述環境數據中至少包括有降水數據、風力數據以及相關數據；

S4：根據所述S2中和S3中獲取的第一耕地參數、第二耕地參數以及環境數據，調用所述因素參照數據庫，獲取參照數據，其中，所述參照數據包括氣候因素參照值In、地質因素參照值Rg以及植被因素參照值Iv，根據氣候因素參照值In、地質因素參照值Rg以及植被因素參照值Iv計算耕地的水土預估流失率；

S5：根據所述水土預估流失率，生成評估報告，并根據所述水土預估流失率生成處理信號，其中，所述處理信號包括預警信號以及報警信號。

在一種優選方案中，如所述S1中，在終端服務器預先構建網絡模型的主要步驟如下：

S11：構建卷積神經網絡模型，所述卷積神經網絡模型至少包含有輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層；

S12：獲取訓練圖庫，所述訓練圖庫中至少包括有植被圖集和耕地圖集；