[发明专利]用于生态环境监测的时空域模型建模方法及系统

权利要求书

1.一种用于生态环境监测的时空域模型建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.定时采集污染物数据，得到多个数据帧；

S2.按时间先后顺序，把多个数据帧使用空间叠加的方式进行叠加，得到时空域数据结构；

S3.以时空域数据的变化作为特征量对时空域数据结构进行特征提取，得到不含空值的数据结构；

S4.将不含空值的数据结构使用数据降维的方法进行降维处理，得到时空域模型；

S5.将稀疏监测数据输入到时空域模型中，通过时空域模型将监测数据转换成稠密数据，作为深度学习训练的输入。

2.根据权利要求1所述一种用于生态环境监测的时空域模型建模方法，其特征在于：在S4中所述的数据降维方法为PCA算法，所述PCA算法选取在投影维度上数据方差最大的维度进行投影。

3.根据权利要求1所述一种用于生态环境监测的时空域模型建模方法，其特征在于：在S4中所述的数据降维方法为拉普拉斯特征映射算法，所述拉普拉斯特征映射算法通过数据向量的局部角度构建数据之间的关系实现数据降维。

4.根据权利要求3所述一种用于生态环境监测的时空域模型建模方法，其特征在于：所述拉普拉斯特征映射算法具体包括以下步骤：

S41.使用KNN算法将所有的点构建成为一个图，将每个点和最近的K个点进行连接；

S42.根据各个点之间的连接情况确定各个点与点之间的权重大小；

S43.使用拉普拉斯变换，将非0的权重对应点的数据向量作为降维后的输出结果。

5.根据权利要求1所述一种用于生态环境监测的时空域模型建模方法，其特征在于：所述S2中空间叠加的方式是基于栅格数据进行的叠加。

6.根据权利要求1所述一种用于生态环境监测的时空域模型建模方法，其特征在于：所述S3中得出时空域数据的变化，具体通过将时空域数据中的两个数据帧分别投影到一相同的恒定不变的子空间中，再读出这两个数据帧的旋转角度差。

7.根据权利要求1所述一种用于生态环境监测的时空域模型建模方法，其特征在于：所述深度学习训练的输入为512*512矩阵网格或224*224矩阵网格。

8.根据权利要求1所述一种用于生态环境监测的时空域模型建模方法，其特征在于：S1中所述的数据帧包含4个维度信息，3个维度为空间坐标信息，1个维度为时间轴信息。

9.一种使用根据权利要求1所述方法的用于生态环境监测的时空域模型建模系统，其特征在于，所述模型包括：数据输入单元、数据叠加单元、数据特征提取单元、数据降维处理单元；

所述数据输入单元用于输入根据采集到污染物的信息得到的多个数据帧；

所述数据叠加单元用于把多个数据帧使用空间叠加的方式进行叠加，得到时空域数据结构；

所述数据特征提取单元用于以时空域数据的变化作为特征量对时空域数据结构进行特征提取，得到不含空值的数据结构；

所述数据降维处理单元用于将不含空值的数据结构使用数据降维方法进行降维处理，得到时空域模型。