一种水土数据采集分析方法与流程

本发明涉及水土数据采集分析,更具体的说是涉及一种水土数据采集分析方法。

背景技术：

1、水土保持是指对自然因素和人为活动造成水土流失所采取的预防和治理措施。包括治坡工程、治沟工程和小型水利工程等，水土保持是山区发展的生命线，是国土整治、江河治理的根本，是国民经济和社会发展的基础。实践证明，开展水土保持工作是山区生态和经济社会可持续发展的重要途径。根据我国第二次水土流失普查结果，截至目前，全国水土流失面积高达365万平方公里，其中水蚀面积高达165万平方公里，风蚀面积191万平方公里，水蚀风蚀交错带26万平方公里，有很多地方还存在大量的重力侵蚀。

2、在对光伏场进行建设时，需要确定电场内的植被覆盖率符合国家的水土保持标准。集中式光伏电场进行建设时，需要较大的面积和需要对地形进行土方填平，使多个区域的土质和地势不同，导致植被生长所需的水分和营养物质不同，使各区域的植被覆盖率分布不同；根据现有条件需要对土质进行改造和降雨流向进行限制和引导，使各区域的植被覆盖率符合水土保持标准。

3、在现有技术中主要采用无人机对水土图形信息进行采集分析，并不能结合土壤土质和地势变换对植被的影响进行分析；

4、因此如何对区域的水土数据进行有效的采集和分析是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种水土数据采集分析方法，根据历史数据中植被覆盖率的变化和降雨量的变化确定区域受降雨量的影响，将植被覆盖区进行等级划分，确定区变化的特征；根据区域的特征对区域内进行调整，提高了对水土数据监测的效率。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、优选的，在上述一种水土数据采集分析方法，包括：

4、获取光伏场的整体图像信息，根据整体图像分析光伏场内的植被的分布情况，依据植被分布情况将光伏场分为多个采集区域；

5、选取目标采集区域，获取采集区域的实时数据和历史数据，根据历史数据和实时数据进行对比，对采集区域的植被覆盖率的变化原因进行分析；

6、根据植被覆盖率的变化原因生成采集区域的植被覆盖率调整策略。

7、优选的，在上述一种水土数据采集分析方法，所述获取光伏场的整体图像信息，根据整体图像分析光伏场内的植被的分布情况，依据植被分布情况将光伏场分为多个采集区域，包括：

8、获取目标地区的整体地图，在整体地图中确定目标地区的边界；

9、在整体地图中确定光伏场内植被覆盖区域，计算每个植被覆盖区域的面积大小；

10、根据植被覆盖区域面积的大小，设置植被覆盖区域的面积阈值；

11、若当前植被覆盖区域的面积大于面积阈值，则将当前植被覆盖区域确定为采集区域；

12、若当前植被覆盖区域的面积小于面积阈值，则对相邻植被覆盖区域的面积进行判断，若相邻植被覆盖区域的面积小于面积阈值，则将两个植被覆盖阈值划分到同一采集区域，并再次对相邻植被覆盖区域进行判断，直到采集区域大于预设的采集区域阈值，确定所有植被覆盖区域连接范围内为采集区域。

13、优选的，在上述一种水土数据采集分析方法，所述选取目标采集区域，获取采集区域的实时数据和历史数据，包括：

14、接收数据分析请求指令，根据请求指令的内容生成相应的调取指令；

15、根据调取指令提取采集区域的采集信息；其中，采集信息包括：采集区域的监控信息、整体图像信息和降雨量信息；

16、对调取的采集信息根据收集时间进行排序。

17、优选的，在上述一种水土数据采集分析方法，根据历史数据和实时数据进行对比，对采集区域的植被覆盖率的变化原因进行分析，包括：

18、获取当前采集区域的整体图像信息，根据整体图像中历史数据对采集区域内的植被覆盖率进行计算，形成采集区域植被覆盖率随时间变化的二维线图；

19、获取当前采集区域的降雨量信息，根据降雨量的历史数据对采集区域内的降雨量进行统计，形成采集区域降雨量随时间变化的二维线图；

20、将采集区域植被覆盖率二维线图和降雨量二维线图进行结合，形成双轴二维线图；

21、根据双轴二维线图确定各采集区域植被覆盖率随降雨量的相对变化系数；

22、根据采集区域的相对变化系数将采集区域分为三个等级，三个等级分为低变化区域、中变化区域和高变化区域；

23、对各低变换区域、中变化区域和高变化区域的地势和土壤信息进行分析，确定植被覆盖率变化的原因。

24、优选的，在上述一种水土数据采集分析方法，所述对低变化区域的地势和土壤信息进行分析，确定植被覆盖率变化的原因，包括：

25、获取低变化区域的监控信息，根据监控信息对低变化区域进行土壤颜色和土壤形态进行识别；

26、根据土壤颜色和土壤形态对低变化区域的土质进行分析，根据土质确定区域内植被覆盖率低的原因；

27、获取低变化区域内地势信息，若地势信息中低变化区域的坡度信息大于预设的坡度阈值，则判断地势坡度较大影响植被覆盖率。

28、优选的，在上述一种水土数据采集分析方法，所述对中变化区域的地势和土壤信息进行分析，确定植被覆盖率变化的原因，包括：

29、获取中变化区域的监控信息，对监控信息中植被覆盖区域的图像信息进行植被种类识别；对监控信息中非植被覆盖区域的图像信息进行土壤颜色识别；

30、根据非植被覆盖区域内的土壤颜色和土壤状态对土壤的类型进行判断；

31、根据植被覆盖区域内植被的种类对植被覆盖区域内土壤的种类进行确定，判断非植被覆盖区域内土壤是否符合植被覆盖区域内植被生存；

32、若不符合植被覆盖区内植被生长，则判断土壤土质不合格影响植被覆盖率；若符合植被覆盖区域内植被生长，则对中变化区域内的地势的坡度信息进行判断，若坡度大于预设的坡度阈值，则判断地势坡度较大影响植被覆盖率。

33、优选的，在上述一种水土数据采集分析方法，所述对高变化区域的地势和土壤信息进行分析，确定植被覆盖率变化的原因，包括：

34、获取高变化区域的地势信息，若高变化区域位于低洼地区，则判断地势较低影响植被覆盖率；若高变化区域没有位于低洼地区，则判断土壤的土质影响植被覆盖率。

35、优选的，在上述一种水土数据采集分析方法，所述根据植被覆盖率的变化原因生成采集区域的植被覆盖率调整策略，包括：

36、获取采集区域的植被覆盖率与预设的覆盖率阈值进行对比，若植被覆盖率效率覆盖率阈值，则判断当前采集区域不合格；

37、获取不合格采集区域影响植被覆盖率的原因，根据原因确定相应的应对调整策略；

38、根据不合格采集区域的调整策略对采集区域进行调整。

39、优选的，在上述一种水土数据采集分析方法，所述对不合格采集区域进行调整后，还包括：

40、根据采集区域和相邻区域的地势变化，预测调整策略对相邻区域的影响；

41、对相邻区域植被覆盖率的变化进行预测，若预测植被覆盖率系小于覆盖率阈值，则不合格采集区域的调整策略进行调整。

42、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明的有益效果为：

43、1.根据历史数据中植被覆盖率的变化和降雨量的变化确定区域受降雨量的影响，将植被覆盖区进行等级划分，确定区变化的特征；根据区域的特征对区域内进行调整，提高了对水土数据监测的效率。