【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿山修复监测评估，尤其涉及一种基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统。
技术介绍
1、随着全球工业化和城市化进程的加速，矿山开采活动日益增多，随之而来的生态破坏和环境污染问题也日益严重。矿产资源的过度开采不仅导致地表塌陷、水土流失，还可能引发生物多样性的丧失和生态系统服务功能的下降。在这样的大背景下，如何有效地监测和评估矿山生态修复措施，确保生态环境的可持续性，已成为一个亟待解决的全球性问题。
2、公开号为cn116611807a的专利文献公开了一种矿山修复监测与评估系统，包括：数据管理模块、矿山现状管理模块、矿山监测模块、修复治理模块、成效评估模块、矿山可视化场景展示模块，通过三维场景中矿山基础现状、动态监测、治理情况、评估结果的二、三维信息可视化展示，实现对矿山现状及运行进行跟踪监测与展示。可见，该系统依赖人工操作和决策，且数据实时性差，导致响应速度不及时，对于处理复杂和变化的矿山环境时不够灵活，且监测数据准确性差。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，用以克服现有技术中因依赖人工操作导致数据实时性差、响应速度不及时引起的在处理复杂和变化的矿山环境时灵活度低且监测数据准确性差的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，包括：
3、数据采集模块，其包括土壤酸碱度传感器和图像传感器，用以监测矿山监测区域的实时土壤酸碱度和
4、计算模块，与所述数据采集模块连接，用以根据所述数据采集模块的采集结果计算实时待修复状态表征值；
5、提示模块，与所述计算模块连接，用以根据实时待修复状态表征值、预设的第一标准评价值以及预设的第二标准评价值发出对应的矿山生态修复提示；
6、ai预测模块，分别与所述计算模块和提示模块连接，用以根据实时待修复状态表征值和预设的线性回归模型通过预设的模型转换系数计算实时理想修复表征值；
7、表征值采集模块，与所述计算模块连接，用以在经过预设的修复时长后采集修复过程后的实时待修复状态表征值；
8、修正模块，分别与所述表征值采集模块和所述ai预测模块连接，用以根据所述表征值采集模块的采集结果和实时理想修复表征值计算修复偏差，并作为矿山生态保护修复措施监测评估结果输出；
9、所述修正模块根据修复偏差和预设的标准修复偏差修正模型转换系数，或，根据预设的修正系数调整修复时长。
10、进一步地，所述计算模块分别对实时土壤酸碱度和实时植被覆盖度进行标准化计算，得到标准化实时土壤酸碱度和标准化实时植被覆盖度，计算标准化实时土壤酸碱度和预设的酸碱度权重的乘积、标准化实时植被覆盖度和预设的覆盖度权重的乘积之和，得到实时待修复状态表征值。
11、进一步地，所述提示模块在实时待修复状态表征值小于预设的第一标准评价值时，发出需要进行强效修复措施的提示。
12、进一步地，所述提示模块在实时待修复状态表征值大于预设的第二标准评价值时，发出不需要进行修复措施的提示。
13、进一步地，所述ai预测模块在实时待修复状态表征值大于或等于预设的第一标准评价值，且小于或等于预设的第二标准评价值时，计算预设的线性回归模型中的截距项与模型转换系数和实时待修复状态表征值的乘积之和，得到实时理想修复表征值。
14、进一步地，所述修正模块计算完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表征值和实时理想修复表征值的差值的绝对值，得到修复偏差。
15、进一步地，所述修正模块在修复偏差大于标准修复偏差时，计算修复偏差和预设的标准修复偏差的差值。
16、进一步地，所述修正模块在修复偏差和标准修复偏差的差值大于预设的标准差值，且完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表征值和实时理想修复表征值的差值为正数时，根据修复偏差和预设的标准修复偏差的差值、标准差值以及预设的模型修正比例增大修正模型转换系数。
17、进一步地，所述修正模块在修复偏差和标准修复偏差的差值大于预设的标准差值，且完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表征值和实时理想修复表征值的差值为负数时，根据修复偏差和预设的标准修复偏差的差值、标准差值以及预设的模型修正比例减小修正模型转换系数。
18、进一步地，所述修正模块在修复偏差和标准修复偏差的差值小于或等于预设的标准差值，且完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表征值和实时理想修复表征值的差值为正数时，根据修复偏差和预设的标准修复偏差的差值、标准差值以及预设的修正系数减小调整修复时长；
19、所述修正模块在修复偏差和标准修复偏差的差值小于或等于预设的标准差值，且完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表征值和实时理想修复表征值的差值为负数时，根据修复偏差和预设的标准修复偏差的差值、标准差值以及预设的修正系数增大调整修复时长。
20、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于，通过结合实时监测、智能分析和动态调整，并利用先进的传感器技术和ai算法，能够及时反馈矿山生态状态，预测理想修复效果，并根据实际修复效果动态调整模型参数和修复策略，不仅提高了矿山生态修复的效率和效果，而且通过自学习和自适应调整，增强了修复措施的精准性和环境适应性，此外，提示模块能够及时向管理人员发出状态提示，使得修复措施更加及时和有针对性，有效解决了因依赖人工操作导致数据实时性差、响应速度不及时引起的在处理复杂和变化的矿山环境时灵活度低且监测数据准确性差的问题。
21、进一步地，通过标准化和加权计算方法，计算模块能够提供一个综合的表征值，该表征值能更准确地反映矿山修复区域的实时生态状况。这种方法不仅提高了数据处理的科学性和评估结果的准确性，还使得不同来源和不同性质的数据能够在相同的基础上进行比较和整合。权重的引入允许系统根据实际情况和生态修复目标，对土壤酸碱度和植被覆盖度赋予不同的重要性，使得监测评估更加符合实际需求。
22、进一步地，动态响应策略有助于提高修复资源的使用效率，确保在生态状态较差时能够迅速采取行动，在生态状态良好时避免不必要的干预，从而实现更加精准和有效的生态保护与修复。此外，通过减少不必要的修复活动，能够降低成本并减少对生态系统的潜在干扰。
23、进一步地，通过动态的修正机制，修正模块能够确保ai预测模型始终与实际修复效果保持一致，从而提高整个监测评估系统的可靠性和有效性。增大或减小模型转换系数的决策基于实际的修复偏差，使得模型能够更灵活地适应不同的生态修复情况。这种方法不仅提高了修复措施的针对性和效果，还有助于优化资源分配，减少不必要的修复活动，同时确保在需要时能够采取更强有力的措施。
24、进一步地，通过基于实际修复效果的动态调整机制，修正模块能够显著提高矿山生态修复措施的效率和效果。对于提前达到或超过预期效果的区域，减本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述计算模块分别对实时土壤酸碱度和实时植被覆盖度进行标准化计算，得到标准化实时土壤酸碱度和标准化实时植被覆盖度，计算标准化实时土壤酸碱度和预设的酸碱度权重的乘积、标准化实时植被覆盖度和预设的覆盖度权重的乘积之和，得到实时待修复状态表征值。
3.根据权利要求2所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述提示模块在实时待修复状态表征值小于预设的第一标准评价值时，发出需要进行强效修复措施的提示。
4.根据权利要求3所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述提示模块在实时待修复状态表征值大于预设的第二标准评价值时，发出不需要进行修复措施的提示。
5.根据权利要求4所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述AI预测模块在实时待修复状态表征值大于或等于预设的第一标准评价值，且小于或等于预设的第二标准评价值时
6.根据权利要求5所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述修正模块计算完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表征值和实时理想修复表征值的差值的绝对值，得到修复偏差。
7.根据权利要求6所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述修正模块在修复偏差大于标准修复偏差时，计算修复偏差和预设的标准修复偏差的差值。
8.根据权利要求7所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述修正模块在修复偏差和标准修复偏差的差值大于预设的标准差值，且完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表征值和实时理想修复表征值的差值为正数时，根据修复偏差和预设的标准修复偏差的差值、标准差值以及预设的模型修正比例增大修正模型转换系数。
9.根据权利要求8所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述修正模块在修复偏差和标准修复偏差的差值大于预设的标准差值，且完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表征值和实时理想修复表征值的差值为负数时，根据修复偏差和预设的标准修复偏差的差值、标准差值以及预设的模型修正比例减小修正模型转换系数。
10.根据权利要求9所述的基于AI算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述修正模块在修复偏差和标准修复偏差的差值小于或等于预设的标准差值，且完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表征值和实时理想修复表征值的差值为正数时，根据修复偏差和预设的标准修复偏差的差值、标准差值以及预设的修正系数减小调整修复时长；
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述计算模块分别对实时土壤酸碱度和实时植被覆盖度进行标准化计算，得到标准化实时土壤酸碱度和标准化实时植被覆盖度，计算标准化实时土壤酸碱度和预设的酸碱度权重的乘积、标准化实时植被覆盖度和预设的覆盖度权重的乘积之和，得到实时待修复状态表征值。
3.根据权利要求2所述的基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述提示模块在实时待修复状态表征值小于预设的第一标准评价值时，发出需要进行强效修复措施的提示。
4.根据权利要求3所述的基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述提示模块在实时待修复状态表征值大于预设的第二标准评价值时，发出不需要进行修复措施的提示。
5.根据权利要求4所述的基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述ai预测模块在实时待修复状态表征值大于或等于预设的第一标准评价值，且小于或等于预设的第二标准评价值时，计算预设的线性回归模型中的截距项与模型转换系数和实时待修复状态表征值的乘积之和，得到实时理想修复表征值。
6.根据权利要求5所述的基于ai算法的矿山生态保护修复措施监测评估系统，其特征在于，所述修正模块计算完成预设的修复时长的修复过程后的实时待修复状态表...
【专利技术属性】
技术研发人员：董良，袁祯镅，张琳惠，董雨灵，董源乘御，袁昌盛，张宝艳，
申请(专利权)人：中地绿矿北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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