基于大數據的生態環境智能監測方法及系統技術方案

本發明專利技術涉及生態數據處理技術領域，具體涉及基于大數據的生態環境智能監測方法及系統，該方法包括：獲取預設時間段內的每個預設時刻下的溶解氧濃度，以及構成每個組合力傳感器的每個目標力傳感器在每個預設時刻下采集的目標力值；對構成每個組合力傳感器的所有目標力傳感器進行劃分；確定每個組合力傳感器在每個預設時刻下的正面生物活動指標、反面生物活動指標和整體生物活動指標；確定生物影響指標；根據生物影響指標，對當前時刻下的溶解氧濃度進行修正，得到目標氧濃度，并基于目標氧濃度，判斷藻類含量是否超標。本發明專利技術通過對采集的所有溶解氧濃度和目標力值進行數據處理，提高了藻類含量是否超標判斷的準確度。藻類含量是否超標判斷的準確度。藻類含量是否超標判斷的準確度。

【技術實現步驟摘要】
基于大數據的生態環境智能監測方法及系統


[0001]本專利技術涉及生態數據處理
，具體涉及基于大數據的生態環境智能監測方法及系統。

技術介紹

[0002]大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟件工具。大數據應用廣泛，比如，可以采用大數據對生態環境進行監測。藻類是否超標監測是比較常見的生態環境監測。藻類超標可能會對多個行業產生不利影響，特別是與水體和水資源相關的行業。監測藻類超標可以及早發現問題，并采取適當的措施來保護水源和供水系統的正常運作。目前，監測藻類超標時，通常采用的方式為：通過采集的溶解氧濃度，判斷藻類含量是否超標。
[0003]然而，當采用上述方式時，經常會存在如下技術問題：由于水生生物活動往往會影響水體中的溶解氧濃度，從而導致采集的溶解氧濃度并不準確，進而導致藻類含量是否超標判斷的準確度較低。

技術實現思路

[0004]本專利技術的內容部分用于以簡要的形式介紹構思，這些構思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。本專利技術的內容部分并不旨在標識要求保護的技術方案的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護的技術方案的范圍。
[0005]為了解決藻類含量是否超標判斷的準確度較低的技術問題，本專利技術提出了基于大數據的生態環境智能監測方法及系統。
[0006]第一方面，本專利技術提供了基于大數據的生態環境智能監測方法，該方法包括：獲取預設時間段內的每個預設時刻下的溶解氧濃度，以及構成每個組合力傳感器的每個目標力傳感器在每個預設時刻下采集的目標力值，其中，預設時間段內的最后一個預設時刻為當前時刻；根據預先獲取的目標水流方向，對構成每個組合力傳感器的所有目標力傳感器進行劃分，得到每個組合力傳感器對應的正面力傳感器、偏正面傳感器組和反面傳感器組；根據每個組合力傳感器對應的正面力傳感器和偏正面傳感器組中所有目標力傳感器在每個預設時刻下采集的目標力值，以及正面力傳感器和偏正面傳感器組中各個目標力傳感器之間的夾角，確定每個組合力傳感器在每個預設時刻下的正面生物活動指標；根據每個組合力傳感器對應的反面傳感器組中所有目標力傳感器在每個預設時刻下采集的目標力值，確定每個組合力傳感器在每個預設時刻下的反面生物活動指標；根據所有組合力傳感器在每個預設時刻下的反面生物活動指標和正面生物活動指標，確定每個預設時刻下的整體生物活動指標；根據預設時間段內所有預設時刻下的整體生物活動指標和溶解氧濃度，確定生物影響指標；
根據所述生物影響指標，對當前時刻下的溶解氧濃度進行修正，得到目標氧濃度，并基于所述目標氧濃度，判斷藻類含量是否超標。
[0007]可選地，所述每個組合力傳感器在每個預設時刻下的正面生物活動指標對應的公式為：；其中，是第i個組合力傳感器在預設時間段內第j個預設時刻下的正面生物活動指標；i是組合力傳感器的序號；j是預設時刻的序號；是歸一化函數；是第i個組合力傳感器對應的偏正面傳感器組中目標力傳感器的數量；是第i個組合力傳感器對應的偏正面傳感器組中，第個目標力傳感器在第j個預設時刻下采集的目標力值；是第i個組合力傳感器對應的偏正面傳感器組中目標力傳感器的序號；是第i個組合力傳感器對應的正面力傳感器在第j個預設時刻下采集的目標力值；是預先設置的大于0的因子；是第i個組合力傳感器對應的偏正面傳感器組中，第個目標力傳感器與第i個組合力傳感器對應的正面力傳感器之間的夾角；是取絕對值函數；是的余弦值。
[0008]可選地，所述根據每個組合力傳感器對應的反面傳感器組中所有目標力傳感器在每個預設時刻下采集的目標力值，確定每個組合力傳感器在每個預設時刻下的反面生物活動指標，包括：對所述組合力傳感器對應的反面傳感器組中所有目標力傳感器在所述預設時刻下采集的目標力值的均值進行歸一化，得到所述組合力傳感器在所述預設時刻下的反面生物活動指標。
[0009]可選地，所述根據所有組合力傳感器在每個預設時刻下的反面生物活動指標和正面生物活動指標，確定每個預設時刻下的整體生物活動指標，包括：根據每個組合力傳感器在每個預設時刻下的反面生物活動指標和正面生物活動指標，確定每個組合力傳感器在每個預設時刻下的目標活動指標；根據所有組合力傳感器在每個預設時刻下的目標活動指標，確定每個預設時刻下的整體生物活動指標。
[0010]可選地，所述根據每個組合力傳感器在每個預設時刻下的反面生物活動指標和正面生物活動指標，確定每個組合力傳感器在每個預設時刻下的目標活動指標，包括：將每個組合力傳感器在每個預設時刻下的反面生物活動指標與正面生物活動指標的和，確定為每個組合力傳感器在每個預設時刻下的目標活動指標。
[0011]可選地，所述根據所有組合力傳感器在每個預設時刻下的目標活動指標，確定每個預設時刻下的整體生物活動指標，包括：將所有組合力傳感器在每個預設時刻下的目標活動指標的均值，確定為每個預設時刻下的整體生物活動指標。
[0012]可選地，所述根據預設時間段內所有預設時刻下的整體生物活動指標和溶解氧濃度，確定生物影響指標，包括：將預設時間段內所有預設時刻下的整體生物活動指標，組合為整體生物活動指標
序列；將預設時間段內所有預設時刻下的溶解氧濃度，組合為溶解氧濃度序列；將所述整體生物活動指標序列與所述溶解氧濃度序列之間的皮爾遜相關系數，確定為生物影響指標。
[0013]可選地，所述目標氧濃度對應的公式為：；其中，是所述目標氧濃度；是當前時刻下的溶解氧濃度；是當前時刻下的溶解氧濃度與預設時間段內第一個預設時刻下的溶解氧濃度的差值；是所述生物影響指標。
[0014]可選地，所述基于所述目標氧濃度，判斷藻類含量是否超標，包括：若所述目標氧濃度小于預設濃度閾值，則判定藻類含量超標，否則判定藻類含量不超標。
[0015]第二方面，本專利技術提供了基于大數據的生態環境智能監測系統，包括處理器和存儲器，上述處理器用于處理存儲在上述存儲器中的指令以實現上述的基于大數據的生態環境智能監測方法。
[0016]本專利技術具有如下有益效果：本專利技術采用大數據對生態環境進行監測，通過對采集的所有溶解氧濃度和目標力值進行數據處理，提高了藻類含量是否超標判斷的準確度。首先，由于水生生物，比如魚類活動往往會影響溶解氧濃度和目標力值，因此獲取預設時間段內的每個預設時刻下的溶解氧濃度，以及構成每個組合力傳感器的每個目標力傳感器在每個預設時刻下采集的目標力值，可以便于后續對當前時刻下的溶解氧濃度進行修正。然后，由于目標水流方向處的水流沖擊力往往影響著組合力傳感器對力的接收，并且對各個目標力傳感器接收力的影響往往不同，因此基于目標水流方向，對構成每個組合力傳感器的所有目標力傳感器進行劃分，可以便于后續對正面力傳感器、偏正面傳感器組和反面傳感器組進行精確的分析。接著，由于正面力傳感器和偏正面傳感器組中的目標力傳感器相對正向面對目標水流方向，其采集的目標力值除了受到水生生物活動影響外往往還受到目標水流方向處的水流沖擊力影響，因此綜合考慮每個組合力傳感器對應的正面力傳感器和偏正面傳感器組中所有目標力傳感器在每個預設時刻本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的生態環境智能監測方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取預設時間段內的每個預設時刻下的溶解氧濃度，以及構成每個組合力傳感器的每個目標力傳感器在每個預設時刻下采集的目標力值，其中，預設時間段內的最后一個預設時刻為當前時刻；根據預先獲取的目標水流方向，對構成每個組合力傳感器的所有目標力傳感器進行劃分，得到每個組合力傳感器對應的正面力傳感器、偏正面傳感器組和反面傳感器組；根據每個組合力傳感器對應的正面力傳感器和偏正面傳感器組中所有目標力傳感器在每個預設時刻下采集的目標力值，以及正面力傳感器和偏正面傳感器組中各個目標力傳感器之間的夾角，確定每個組合力傳感器在每個預設時刻下的正面生物活動指標；根據每個組合力傳感器對應的反面傳感器組中所有目標力傳感器在每個預設時刻下采集的目標力值，確定每個組合力傳感器在每個預設時刻下的反面生物活動指標；根據所有組合力傳感器在每個預設時刻下的反面生物活動指標和正面生物活動指標，確定每個預設時刻下的整體生物活動指標；根據預設時間段內所有預設時刻下的整體生物活動指標和溶解氧濃度，確定生物影響指標；根據所述生物影響指標，對當前時刻下的溶解氧濃度進行修正，得到目標氧濃度，并基于所述目標氧濃度，判斷藻類含量是否超標。2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的生態環境智能監測方法，其特征在于，所述每個組合力傳感器在每個預設時刻下的正面生物活動指標對應的公式為：；其中，是第i個組合力傳感器在預設時間段內第j個預設時刻下的正面生物活動指標；i是組合力傳感器的序號；j是預設時刻的序號；是歸一化函數；是第i個組合力傳感器對應的偏正面傳感器組中目標力傳感器的數量；是第i個組合力傳感器對應的偏正面傳感器組中，第個目標力傳感器在第j個預設時刻下采集的目標力值；是第i個組合力傳感器對應的偏正面傳感器組中目標力傳感器的序號；是第i個組合力傳感器對應的正面力傳感器在第j個預設時刻下采集的目標力值；是預先設置的大于0的因子；是第i個組合力傳感器對應的偏正面傳感器組中，第個目標力傳感器與第i個組合力傳感器對應的正面力傳感器之間的夾角；是取絕對值函數；是的余弦值。3.根據權利要求1所述的一種基于大數據的生態環境智能監測方法，其特征在于，所述根據每個組合力傳感器對應的反面傳感器組中所有目標力傳感器在每個預設時刻下采集的目標力值，確定每個組合力傳感器在每個預設時刻下的反面生物活動指標，包括：對所述組合力傳感器對應的反面傳感器組中所有目標力傳感器在所述預設時刻下采集的目標力值的均值進行歸一化，得到所述組合力傳感器在所...

【專利技術屬性】
技術研發人員：許行，張祎帆，何佳盈，龐建壯，吳小云，張志強，曹文旭，
申請(專利權)人：北京林業大學，
類型：發明
國別省市：