[发明专利]一种基于多目标优化的生态环境监测保护方法

说明书

本发明提供了一种基于多目标优化的生态环境监测保护方法，包括：对水电站库区动植物生存活动范围进行信息采集，并建立库区动植物数据库；根据库区动植物数据库中的动植物构建人工智能动植物识别模型；利用人工智能动植物识别模型针对水电站库区进行识别与监测，获得动植物监测数据信息；分析动植物监测数据信息在水电站库区中的分布情况，确定库区动植物生存活动点；针对生存活动点结合动植物增减状况和生态环境变化进行多目标优化分析，确定最优化保护方案；按照最优化保护方案对生态环境进行调整与改善。本发明提出的一种基于多目标优化的生态环境监测保护方法采用多目标优化使得多个目标条件达到相对较好状态，实现较为全面的把控。

技术领域

本发明涉及生态环境监测技术领域，特别涉及一种基于多目标优化的生态环境监测保护方法。

背景技术

近些年以来，人类也逐步认识到地球生态环境保护的重要性，并且投入大量资金、人力和物力到生态环境的保护中来，随着生态保护的不断努力，环境改善的效果也逐渐凸显出来。

生态系统是指在自然界一定的空间内、生物与环境构成的统一整体，在这个统一整体中，生物与环境之间相互影响、相互制约，并在一定时期内处于相对稳定的动态平衡状态。整个生态环境是一个相互影响的关系，植物增加可能带动动物增加反之减少，环境噪音大可能会导致动物减少，温度变化、空气质量变化会导致动植物的变化。

目前，在现有技术方案中只能实现单个动植物的监测，无法将单个动植物与环境变化或其它动植物变化的影响联系起来，对于整个生态的恢复无法做到较为全面的把控，因此，本发明提出一种基于多目标优化的生态环境监测保护方法，采用多目标优化使得多个目标条件达到相对较好状态，实现较为全面的把控。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多目标优化的生态环境监测保护方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于多目标优化的生态环境监测保护方法，包括：

对水电站库区动植物生存活动范围进行信息采集，并建立库区动植物数据库；

根据库区动植物数据库中的动植物构建人工智能动植物识别模型；

利用人工智能动植物识别模型针对水电站库区进行识别与监测，获得动植物监测数据信息；

分析动植物监测数据信息在水电站库区中的分布情况，确定库区动植物生存活动点；

针对生存活动点结合动植物增减状况和生态环境变化进行多目标优化分析，确定最优化保护方案；

按照最优化保护方案对生态环境进行调整与改善。

进一步地，对水电站库区动植物生存活动范围进行信息采集时采用无人机对区域内生态环境植物数据进行拍照采集，针对无人机进行控制设置，利用无人机针对水电站库区进行图像采集，获得库区图像，然后针对库区图像进行数据处理建立库区动植物数据库，在针对库区图像进行数据处理时针对水电站库区进行网格化处理，将库区图像按照网格进行分析。

进一步地，根据库区动植物数据库中的动植物构建人工智能动植物识别模型，包括：

针对库区动植物数据库中的动植物按照网格进行分析，确定网格内库区动植物的品种；

根据网格内库区动植物的品种获取库区网格动植物的信息，并通过对库区网格动植物的信息进行分析与特征提取得到库区网格动植物特征；

利用库区网格动植物特征分别构建库区动植物结构模型，得到多个库区动植物结构化模型；

基于多个库区动植物结构化模型进行组合与构建，得到库区动植物识别模型。