【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及林业生态环境监测，具体涉及一种林业生态环境监测系统及方法。
技术介绍
1、生态林业是指根据经济学原理，充分利用当地的自然资源，在促进林产品发展的同时，为人类的生存和发展创造最佳环境状态的林业，森林等林木对水源地有关键的保护作用，对于大范围的生态环境监测，需要长期的观测和多次检测以获取准确和全面的数据，由于地理和环境因素的限制，监测范围可能存在一定的局限性，人工检测林业生态环境存在一些缺点，包括采样误差、技术局限性，进而影响数据准确性和成本效益。当前对林业生态环境的监测主要通过遥感技术和传统人工勘测等方式进行监测，监测手段单一，无法全面覆盖，对于小尺度的生态变化和生物多样性监测存在困难，对于动态的生态环境变化，无法快速监测和分析影响因素，对林业区内生态环境的监测还需要考虑人类活动的影响。
2、现有技术公开号为cn117172959a的文献提供了一种林业生态环境监测系统及方法，通过传感器采集和监测站监测指定林业区内各种类植物根系的土壤数据，植被数据，计算得到各种类植物根系的土壤状态系数，以及植被评估系数，采集水文要素，计算得到水文环境评估系数，各采集时间点的环境参数，计算得到环境影响因子，采集访问人员数据，计算得到人文影响因子，根据计算的系数和影响因子，而计算各种类植物对应的综合评估系数，判断各种类植物生长状态是否正常，进行预警提示。
3、虽然，该林业生态环境监测系统和方法能够较全面地考虑多种因素，对林业生态环境进行监测和评估，但是，该林业生态环境监测系统和方法仍然存在一些限制和不足之处。虽然该
4、鉴于此，我们提出了一种林业生态环境监测系统及方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种林业生态环境监测系统及方法，所述技术方案包括以下几个方面。
2、根据本申请实施例的一方面，提供了一种林业生态环境监测系统，所述系统包括：
3、数据采集模块，用于通过无人机、传感器网络、数据库实时采集林业生态环境中的土壤、植物根系、植被、水文、环境、生物声学、访问人员的多源异构数据；
4、数据分析模块，用于对采集到的数据进行预处理、清洗、融合和解析，提取出对林业生态环境评估有用的深层特征，进行异常检测、趋势预测、关联分析；
5、决策支持模块，基于强化学习算法，根据历史数据和实时反馈，自动调整传感器网络的采样频率、无人机的监测频率。
6、预警提示模块，当监测到数据异常或生态环境发生不良变化时，系统能够自动触发预警，通过app推送或短信通知即时告知管理人员，并提供到达异常区域的最短路径。
7、进一步的，数据采集模块包括传感器单元，无人机单元和数据库单元，
8、传感器单元部署无线传感器网络，实时监测土壤温度、湿度、ph值、电导率土壤湿度、有机质含量、ph值，以及植物根系分布深度、密度及健康状况参数；
9、通过环境传感器监测空气温湿度、风速、光照强度；
10、利用生物声学传感器监测林区内动物的声学信号，结合生物声学数据库进行分析和识别，了解生物种群分布和活动规律；
11、无人机单元使用无人机携带的高分辨率相机和多光谱传感器捕捉林区图像，通过图像识别技术分析植被健康状况和种类分布；
12、数据库单元通过rfid技术或gps定位对进入林区的访问人员进行实时监控和记录信息储存至访问人员数据库，获取访问人员的活动区域面积、访问人员数量、访问人员的访问时长数据；
13、通过水文站数据库得到水文数据，所述水文数据为林业区内的降水量、溪流水位。
14、进一步的，部署无线传感器网络为：根据卫星遥感图像获取林业区的地理边界、面积、地形地貌，收集传感器的检测范围、性能参数；
15、基于收集到的数据，创建一组虚拟的传感器位置点集，应用voronoi图算法，以虚拟传感器位置点集中的点为顶点，构建voronoi图，将林业区划分为多个子区域；
16、检查生成的voronoi图是否覆盖整个林业区，确保不存在监测盲区，根据voronoi图提供的信息，调整虚拟传感器位置或增补虚拟传感器，优化部署方案。
17、进一步的，数据分析模块包括数据预处理单元，关联性分析单元，分数确定单元和趋势预测单元；
18、数据预处理单元，对数据进行清洗，去除无效和错误数据，数据整合，对连续变量进行标准化或归一化处理，对分类变量进行编码；
19、关联性分析单元计算各变量之间的相关系数，揭示变量间的线性或非线性关系，探究变量间的因果关系；
20、分数确定单元分别在土壤状态、植物根系状况、植被状况、环境状态、水文条件、访问人员活动和动物活动方面构建神经网络，得到一个子区域每个方面的对应得分，进而计算出一个子区域的总得分，根据总得分进行子区域间林业生态环境质量的比较和排序；
21、趋势预测单元利用时间序列分析、长短期记忆网络算法，预测未来一段时间内林业生态环境的变化趋势；
22、进一步的，决策支持模块包括强化学习单元和无人机航线规划单元；
23、强化学习单元采用强化学习算法，根据历史数据和实时反馈优化监测策略，自动调整传感器网络的采样频率，无人机的巡查频率；
24、无人机航线规划单元通过子区域分组、地图抽象、最短路径算法应用、飞行限制考虑以及航线监测点调整，设计出无人机航线。
25、进一步的，设计强化学习环境为一个子区域林业生态环境监测系统本身以及它所监测的林业区域；
26、状态空间s包含了智能体在某一时刻所处的所有可能状态的集合状态st∈s包括当前的土壤湿度、有机质含量、ph值、植物根系分布深度、密度及健康状况、生物声纹活动频率、环境温湿度、风速、光照强度；
27、动作空间a包含了智能体在每个状态下可以选择执行的所有可能操作的集合，动作at∈a包括选择调整传感器采样频率，调整无人机监测频率；
28、即时奖励函数r(st,at,st+1)为从状态st执行动作at转移到状态st+1时获得的即时奖励，奖励函数可以表示为：r(st,at,st+1)＝rbasic+rdyn＝∑i＝13αirbasici+∑j＝12βjrdynj，其中，αi和βj是权重参数，用于调整各部分奖励在总体奖励中的相对重要性，rbasic为基本奖励，rdyn为动态奖励；
29、使用深度q学习(dqn)训练智能体让智能体在环境中不断试错并学习最优调度策略，定期评估智能体性能。
30、进一步的，基本奖励和动态奖励：
31、基本奖励(rbasic)包含植物影本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种林业生态环境监测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，部署无线传感器网络为：根据卫星遥感图像获取林业区的地理边界、面积、地形地貌，收集传感器的检测范围、性能参数；
4.根据权利要求1所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，基本奖励和动态奖励：
8.根据权利要求5所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，无人机航线规划单元：
9.根据权利要求1所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，预警提示模块：
10.一种林业生态环境监测方法，其特征在于，所述方法包括：
【技术特征摘要】
1.一种林业生态环境监测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，部署无线传感器网络为：根据卫星遥感图像获取林业区的地理边界、面积、地形地貌，收集传感器的检测范围、性能参数；
4.根据权利要求1所述的一种林业生态环境监测系统，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种林业生态环境监测...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭玉达，赵玉娟，丁铭欣，
申请(专利权)人：中国科学院西北生态环境资源研究院，
类型：发明
国别省市：
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