一种涉及生态保护红线项目智能论证方法及系统与流程

本发明提出了一种涉及生态保护红线项目智能论证方法及系统，属于生态保护。

背景技术：

1、生态保护红线旨在通过科学合理地划设生态保护区域，限制或禁止开发活动，以达到有效保护自然生态系统、维护生态安全的目的。然而，传统的生态保护红线划定方法往往依赖于人工调查和经验判断，存在数据采集不全面、分析手段单一、决策过程缺乏科学依据等局限性，难以满足当前生态保护精细化管理的需求。

技术实现思路

1、本发明提供了一种涉及生态保护红线项目智能论证方法及系统，用以解决上述背景技术中提到的问题：

2、本发明提出的一种涉及生态保护红线项目智能论证方法，所述方法包括：

3、通过多渠道，实时获取多生态数据，将所述多生态数据存入云空间，对多生态数据进行整合，并构建生态环境数据库；

4、通过机器学习算法，对所述生态环境数据库中的多生态数据进行深度挖掘，获得生态保护红线划定的关键指标体系，并将关键指标体系输入到评估模型中，获得评估结果；

5、基于评估结果优化预测模型，将预测数据输入预测模型，通过预测模型生成生态红线划定的影响结果，并基于影响结果生成生态保护红线方案；

6、将生态保护红线方案通过可视化方式进行展示；并通过专家知识库对生态保护红线方案进行的动态调整与优化。

7、进一步的，所述通过多渠道，实时获取多生态数据，将所述多生态数据存入云空间，对多生态数据进行整合，并构建生态环境数据库，包括：

8、通过物联网在待监测区域部署多传感器网络，通过多传感器网络实时监测待监测区域的环境因子数据，并将环境因子数据输入边缘设备进行相应处理，将相应处理后的数据存入云空间，记为第一数据；

9、通过遥感卫星获取待监测区域的地理空间图像，并将地理空间图像数据存入云空间，记为第二数据；

10、通过互联网获取其他生态数据，并将其他生态数据存入云空间，记为第三数据；

11、所述云空间接收到第一数据、第二数据以及第三数据后，分别进行处理，并将处理结果进行整合，获得第四数据，并对第四数据进行压缩和编码；

12、在所述云空间创建生态环境数据库，将压缩和编码后的第四数据存入生态环境数据库，建立数据关联以及时空索引。

13、进一步的，所述通过物联网在待监测区域部署多传感器网络，通过多传感器网络实时监测待监测区域的环境因子数据，并将环境因子数据输入边缘设备进行相应处理，将相应处理后的数据存入云空间，记为第一数据；包括：

14、在待监测区域内部署传感器网络，通过各个传感器对环境因子数据进行采集，传感器将采集到的环境因子数据通过无线通信方式传输到边缘设备；

15、边缘设备接收到传感器传输的环境因子数据后，根据传感器类型将环境因子数据分别存入不同的存储空间，并为每个存储空间分配计算资源，通过并行处理算法对环境因子数据进行预处理；

16、处理完成后，将预处理后的结果分被进行压缩加密，并通过多通道传输协议传输至云空间。

17、进一步的，所述云空间接收到第一数据、第二数据以及第三数据后，分别进行处理，并将处理结果进行整合，获得第四数据，并对第四数据进行压缩和编码，包括：

18、所述云空间接收到第一数据、第二数据以及第三数据后，将第一数据、第二数据以及第三数据后分被存入第一存储空间、第二存储空间以及第三存储空间；

19、为每个存储空间分配计算资源，对每个存储空间内存储的数据进行并行处理，并通过资源监测器实时监测各个存储空间的计算资源，通过负载均衡算法对计算资源进行调度；

20、根据并行处理结果获得所述第一数据、第二数据以及第三数据的处理结果，云空间将获得的所述第一数据、第二数据以及第三数据的处理结果进行整合并关联分析；

21、基于数据融合算法，将不同来源、不同格式的数据进行集成，获得统一的数据视图，基于数据视图生成第四数据，并对第四数据进行压缩和编码。

22、进一步的，所述通过机器学习算法，对所述生态环境数据库中的多生态数据进行深度挖掘，获得生态保护红线划定的关键指标体系，并将关键指标体系输入到评估模型中，获得评估结果；包括：

23、从生态环境数据库中获取多生态数据，对所述多生态数据进行特征工程处理，提取关键特征指标，并剔除冗余信息；

24、通过机器学习算法对特征工程处理后的多生态数据进行深度挖掘和模式识别，获得关键指标体系；

25、对关键指标进行标准化处理，将标准化处理后的关键指标作为输入参数输入到评估模型；通过模型运算得出各区域生态保护的评估结果。

26、进一步的，所述基于评估结果优化预测模型，将预测数据输入预测模型，通过预测模型生成生态红线划定的影响结果，并基于影响结果生成生态保护红线方案，包括：

27、从多个来源收集预测数据，对所述预测数据进行数据清洗；

28、对所述预测数据进行特征工程处理；通过特征融合算法将历史数据、实时环境变量数据和未来发展规划数据进行时空匹配和融合，获得完整数据集；

29、将评估结果作为先验知识嵌入到预测模型对预测模型进行优化；

30、将数据集划分为训练集、验证集和测试集，利用训练集训练模型，通过验证集进行模型超参数调优，并在测试集上评估模型的泛化能力；

31、将经过处理的预测数据输入预测模型，获得预测结果，将预测结果进行统计分析和可视化展示；

32、基于预测结果，采用层次分析法以及加权平均法相结合的方式，对各区域的重要性进行排序和优先级划分；

33、基于影响结果和优先级，初步划定生态保护红线边界的初始红线方案，并基于多目标决策分析算法对初始红线方案进行微调优化；

34、建立长效机制，定期收集新数据，运用训练模型持续进行预测与评估，不断调整红线划定范围。

35、进一步的，所述基于预测结果，采用层次分析法以及加权平均法相结合的方式，对各区域的重要性进行排序和优先级划分；包括：

36、从预测模型获取各区域的预测结果；对预测结果清洗和整理；确定评价目标，根据评价目标，构建层次结构模型，所述层次结构模型包括目标层、准则层和方案层；

37、构造判断矩阵，利用判断矩阵，通过特征根法计算各元素的权重向量，对判断矩阵进行一致性检验，若一致性检验不合格，则调整判断矩阵并重新计算。

38、对预测结果进行标准化处理，利用加权平均法，将标准化后的预测结果与相应的权重相乘，并求和，得到各区域的综合得分；

39、根据综合得分，对各区域进行降序或升序排序；根据排序结果，对各区域进行优先级划分。

40、进一步的，所述将生态保护红线方案通过可视化方式进行展示；并通过专家知识库对生态保护红线方案进行的动态调整与优化，包括：

41、将生态红线保护方案进行可视化方式进行展示，并建立可视化系统，所述可视化方式包括三维gis、vr以及ar；

42、建立专家知识库，将专家知识库与可视化系统相集成，对生态保护红线方案进行动态调整。

43、进一步的，一种用于实现所述涉及生态保护红线项目智能论证方法的系统，所述系统包括：

44、数据获取模块：通过多渠道，实时获取多生态数据，将所述多生态数据存入云空间，对多生态数据进行整合，并构建生态环境数据库；

45、评估模块：通过机器学习算法，对所述生态环境数据库中的多生态数据进行深度挖掘，获得生态保护红线划定的关键指标体系，并将关键指标体系输入到评估模型中，获得评估结果；

46、预测模块：基于评估结果优化预测模型，将预测数据输入预测模型，通过预测模型生成生态红线划定的影响结果，并基于影响结果生成生态保护红线方案；

47、调整优化模块：将生态保护红线方案通过可视化方式进行展示；并通过专家知识库对生态保护红线方案进行的动态调整与优化。

48、本发明有益效果：通过多渠道获取多生态数据，包括传感器网络、遥感卫星和互联网，实现对待监测区域的环境因子数据的实时监测和采集；利用云空间存储和处理数据，通过机器学习算法深度挖掘生态环境数据库，提取关键指标体系，为评估模型和预测模型提供输入数据，并通过数据融合算法将不同来源、不同格式的数据集成，提高数据的质量和可信度；基于评估结果优化预测模型，结合历史数据、实时环境变量数据和未来发展规划数据，进行预测和影响结果生成，为生态保护红线方案制定提供科学依据；通过可视化方式展示生态保护红线方案，包括三维gis、vr和ar技术，提高方案的可理解性和可视化效果；同时建立专家知识库，结合专家经验和实时数据，对方案进行动态调整和优化，增强方案的科学性和可操作性。