一种基于数据处理的因子生成方法与流程

本发明涉及自适应测量，尤其涉及一种基于数据处理的因子生成方法。

背景技术：

1、森林是地球上最重要的天然资源之一，对于全球生态系统的平衡和人类社会经济的可持续发展具有重要作用。因此，森林的保护和管理已经成为全球关注的焦点。森林资源调查是森林保护和管理的基础，而森林调查因子是衡量森林资源的重要指标，对于制定森林保护和管理政策具有重要意义。

2、传统的森林调查方法主要基于人工测量，测量效率低、精度有限、成本较高等问题，难以满足大规模森林调查的需求。近年来，随着卫星遥感技术的不断发展和普及，基于遥感数据的森林调查因子生成方法已经成为研究热点，并且已经施行广泛。然而，传统的基于遥感数据的森林调查因子生成方法通常采用固定的参数设置，模型复杂度较低，不能充分利用遥感数据中包含的丰富信息，难以提高森林调查的精度和效率。

技术实现思路

1、基于此，本发明有必要提供一种基于数据处理的因子生成方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于数据处理的因子生成方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：利用空间遥感影像技术对调查区域范围内的森林资源进行采集处理，得到森林资源调查数据；利用森林资源降噪算法对森林资源调查数据进行降噪处理，得到森林资源调查降噪数据；

4、步骤s2：利用特征提取技术对森林资源调查降噪数据进行特征提取处理，得到森林资源调查数据特征；根据预设的森林资源分类模型对森林资源调查数据特征进行分类处理，得到森林资源调查类型数据；

5、步骤s3：利用因子分析技术对森林资源调查类型数据进行分析处理，以生成森林资源状态因子；

6、步骤s4：通过自适应评估算法对森林资源状态因子进行实时监测评估处理，以得到森林资源自适应状态因子；并通过引入因子权重机制的权重调整算法对森林资源自适应状态因子的权重进行动态调整处理，生成森林资源调整状态因子；

7、步骤s5：利用分级评估技术对森林资源调整状态因子进行综合评估处理，以生成森林资源调查因子；根据森林资源调查因子制定森林资源调查报告以执行相应的自适应森林资源调查策略。

8、本发明通过使用空间遥感影像技术可以快速获取大范围内的森林资源调查数据，利用利用森林资源降噪算法对经过空间遥感影像技术获取到的森林资源调查数据进行降噪处理，能够有效减少森林资源调查数据的噪声源，避免森林资源调查数据中的噪声源和干扰信号对后续的森林资源调查因子的生成过程造成影响，以提高森林资源调查数据的准确性和可靠性，从而为后续的森林资源分类任务和森林资源调查因子生成过程提供清晰、准确的基础数据，为森林资源保护和管理提供数据支撑。通过选择一个合适的特征提取技术对森林资源调查降噪数据进行特征提取和构建一个适当的森林资源分类模型进行分类处理，可以将所获取的复杂森林资源调查数据转化为可处理的森林资源调查类型数据，为后续因子分析生成过程提供数据处理的基础，从而实现对森林资源的精细化管理和保护。然后，利用因子分析技术对得到的森林资源调查数据进行分析处理，可以从数据维度的角度提取出影响森林资源健康和生态系统的关键因子，为后续自适应评估和调整提供依据，从而提高森林资源管理和保护的可行性和有效性。通过设置一个适当的自适应评估算法对森林资源状态因子进行实时监测评估和引入调整因子权重进行动态调整，可以对森林资源状态因子进行实时变化的监控和调整，及时对森林资源的异常状态进行处理，从而更好地保护森林资源，减少资源浪费和损失。最后，通过设定合适的分级评估技术对调整后的森林资源调整状态因子进行综合评估以生成森林资源调查因子，可以从多维度综合分析森林资源的状态，从而提高森林资源调查的有效性和精度，进一步明确森林资源保护和管理的重点问题和措施，为管理者制定科学可行的森林资源管理策略提供依据和支持。

9、优选地，步骤s1包括以下步骤：

10、步骤s11：利用空间遥感影像技术对调查区域范围内的森林资源进行图像采集处理，得到森林资源调查图像；

11、步骤s12：通过图像格式转换技术对森林资源调查图像进行数据格式转换处理，得到森林资源调查初始数据；

12、步骤s13：对森林资源调查初始数据进行数据预处理，得到森林资源调查数据；

13、步骤s14：利用森林资源降噪算法对森林资源调查数据进行降噪处理，得到森林资源调查降噪数据。

14、本发明通过使用空间遥感影像技术对调查区域范围内的森林资源进行图像采集处理，该空间遥感影像技术可以实现对森林资源与其周边环境进行准确快速的遥感监测和定量分析，同时可以获取到大面积、高精度的数据，为后续的数据预处理、降噪等步骤提供了充分的基础数据。通过图像格式转换技术将森林资源调查图像转换为需要的数据格式，可以方便后续步骤的数据处理和分析，能够减小数据存储空间，提高数据传输效率，从而为森林资源调查的后续处理和分析提供了基础的数据规范化。然后，通过对格式转换后的森林资源调查初始数据进行数据预处理可以去除影响数据准确性和可靠性等方面的干扰因素，同时可以矫正和补偿数据中的系统误差，从而提高森林资源调查数据的定量分析能力和精度，为后续降噪处理提供了数据基础。最后，利用森林资源降噪算法对森林资源调查数据进行降噪处理，可以减少干扰信号对数据质量和信噪比的影响，提高森林资源调查数据的可靠性和准确性，为后续的森林资源分类任务以及调查因子生成过程提供准确的数据支撑，从而促进森林资源的保护和可持续利用。

15、优选地，步骤s14包括以下步骤：

16、步骤s141：利用森林资源降噪算法对森林资源调查数据进行噪声值计算，得到森林资源噪声值；

17、其中，森林资源降噪算法函数如下所示：

18、

19、

20、式中，e(x)为森林资源噪声值，x为森林资源调查数据样本点数据集，n为森林资源调查数据样本点的数量，xl为森林资源调查数据样本点数据集中第l个待降噪样本点，w(x,xl)为噪声权重函数，s(x,xl)为噪声功率密度函数，yl为森林资源调查数据样本点数据集中第l个待降噪样本点的观测值，f(xl)为噪声源核函数，α为噪声调整系数，δx为权重增量，β为权重调整参数，μ为森林资源噪声值的修正值；

21、本发明构建了一个森林资源降噪算法的函数公式，为了消除森林资源调查数据中的噪声源对后续的森林资源分类任务和森林资源调查因子生成过程的影响，需要对森林资源调查数据进行降噪处理，以得到更加干净、准确的森林资源调查数据，通过该森林资源降噪算法能够有效地去除森林资源调查数据中的噪声和干扰数据，森林资源调查数据经过降噪处理后更加符合实际情况，能够提高森林资源调查数据的实用性和可靠性，从而提高森林资源调查数据的质量和准确性，为后续的调查因子生成工作提供了可靠的数据基础。另外，该森林资源降噪算法通过利用噪声权重函数和噪声功率密度函数来计算出森林资源调查数据中每个样本点的噪声值，从而得到森林资源噪声值。该算法函数公式充分考虑了森林资源调查数据样本点数据集x，森林资源调查数据样本点的数量n，森林资源调查数据样本点数据集中第l个待降噪样本点xl，噪声权重函数w(x，xl)，噪声功率密度函数s(x，xl)，森林资源调查数据样本点数据集中第l个待降噪样本点的观测值yl，噪声源核函数f(xl)，噪声调整系数α，其中通过森林资源调查数据样本点数据集x，森林资源调查数据样本点数据集中第l个待降噪样本点xl，权重增量δx以及权重调整参数β之间的相互关联关系构成了噪声权重函数w(x，xl)关系根据森林资源噪声值e(x)与以上各参数之间的相互关系构成了一种函数关系该公式实现了对森林资源调查数据的降噪处理，同时，通过森林资源噪声值的修正值μ的引入可以根据降噪过程中出现的特殊情况进行调整，从而提高了森林资源降噪算法的适用性和稳定性。

22、步骤s142：根据预设的森林资源噪声阈值对森林资源噪声值进行判断，若森林资源噪声值大于或等于预设的森林资源噪声阈值时，则剔除该森林资源噪声值对应的森林资源调查数据，以得到森林资源调查降噪数据；

23、步骤s143：根据预设的森林资源噪声阈值对森林资源噪声值进行判断，若森林资源噪声值小于预设的森林资源噪声阈值时，则将该森林资源噪声值对应的森林资源调查数据定义为森林资源调查降噪数据。

24、本发明通过设置一个合适的森林资源降噪算法对森林资源调查数据进行噪声值计算，能够识别和测量出森林资源调查数据中存在的噪声和干扰信号，从源头上去除噪声信号，增强森林资源调查数据的信噪比，从而提高森林资源调查数据的准确性和可靠性。该森林资源降噪算法通过结合噪声功率密度函数和噪声权重函数等，可以较为精确地计算出噪声值，尤其适用于处理存在高度互相噪声的数据。然后，根据具体的数据处理需求和质量标准，设定合适的森林资源噪声阈值可以更好地满足实际需要，根据预设的森林资源噪声阈值对计算得到的森林资源噪声值进行判断，可以有效地剔除森林资源噪声值较大的森林资源调查数据，避免这些噪声源较大的森林资源调查数据对整体数据的影响，有助于进一步提高森林资源调查数据的数据质量，去除对后续的分类任务的干扰，保证了森林资源调查数据的准确性和可靠性。最后，使用预设的森林资源噪声阈值对森林资源噪声值进行判断，将森林资源噪声值较小的森林资源调查数据定义为森林资源调查降噪数据，可以得到更加准确和可靠的森林资源调查数据，这些数据较少受到噪声的干扰，可以为后续的森林资源分类模型提供更加稳定的数据基础。

25、优选地，步骤s2包括以下步骤：

26、步骤s21：对森林资源调查降噪数据进行标准化处理，得到森林资源调查标准数据；

27、步骤s22：利用特征提取技术对森林资源调查标准数据进行特征提取处理，得到森林资源调查数据特征；

28、步骤s23：利用预设的基于随机森林的森林资源分类模型对森林资源调查数据特征进行分类处理，得到森林资源调查类型数据。

29、本发明通过对得到的森林资源调查降噪数据进行标准化处理，能够规范化森林资源调查降噪数据中的不同变量之间的数据差异，去除一些数据量纲和异常值，从而得到更加稳定和准确的森林资源调查标准数据，有助于提高后续特征提取和分类任务的准确性和可靠性。然后，通过使用特征提取技术对进行标准化处理后的森林资源调查标准数据进行特征提取，能够从森林资源调查标准数据中提取出最具代表性的特征信息，以用于后续基于随机森林算法的分类任务。不同的特征提取方法会有不同效果，因此需要根据任务特征选取合适的特征提取方法以提高分类模型的性能。最后，通过预设的基于随机森林的森林资源分类模型对森林资源调查数据特征进行森林资源分类处理，该森林资源分类模型能够对提取后的特征数据进行快速而准确的分类处理，并得到森林资源调查类型数据，相较于其他分类算法，随机森林具有更好的鲁棒性、可扩展性、适用于大规模数据集等优点，使得该模型更加适用于森林资源分类任务。同时，通过该森林资源分类模型进行分类和预测，使得森林资源分类任务更加稳定和可靠。

30、优选地，步骤s23包括以下步骤：

31、步骤s231：对森林资源调查数据特征进行数据采集处理，以得到森林资源调查特征数据集；

32、步骤s232：按照预设的划分规则将森林资源调查特征数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；

33、步骤s233：构建基于随机森林的森林资源分类模型，其中森林资源分类模型包括模型训练、模型验证和模型评估；

34、步骤s234：将训练数据集输入至基于随机森林的森林资源分类模型进行模型训练，并通过交叉验证方法对模型参数进行优化处理，得到验证模型；将验证数据集输入至验证模型中进行模型验证，得到测试模型；

35、步骤s235：将测试数据集输入至经过参数优化后的测试模型中进行模型评估，得到优化的森林资源分类模型；并将森林资源调查特征数据集重新输入至优化的森林资源分类模型中进行分类处理，得到森林资源调查类型数据。

36、本发明通过对提取到的森林资源调查数据特征进行数据采集处理，可以从森林资源调查数据特征中提取出有用的特征数据集，以用于后续的模型构建和分类处理，有助于减少未经处理的数据的复杂性和明确森林资源分类任务的目标。通过对采集到的森林资源调查特征数据集进行划分，可以有效地避免模型过拟合问题，并能够评估模型的稳定性和泛化能力。通过将森林资源调查特征数据集分为训练、验证和测试数据集，管理者可以更好地确定模型的性能和可靠性。然后，通过构建基于随机森林的森林资源分类模型，该森林资源分类模型通过使用随机森林算法具有高效并且准确的分类能力，相较于其他分类算法，随机森林具有更好的鲁棒性、可扩展性、适用于大规模数据集等优点，使得该森林资源分类模型更加适用于森林资源分类任务。通过模型训练和交叉验证方法能够优化模型参数，提高森林资源分类模型的准确度。交叉验证方法可以避免森林资源分类模型所出现方差问题，以获得具有更高预测能力的森林资源分类模型。通过验证数据集和测试数据集对森林资源分类模型的性能进行评估，从而确保森林资源分类模型的泛化性能和可靠性。而模型评估可以针对参数优化后的森林资源分类模型进行性能评估，有助于确定该模型分类能力的有效性和可靠性，并为后续的森林资源调查和管理提供决策支持。最后，通过将优化的森林资源分类模型应用于森林资源调查特征数据集，可以准确地将森林资源分为不同的类别，为管理者提供更加准确的森林资源信息。

37、优选地，步骤s3包括以下步骤：

38、步骤s31：利用因子分析技术对森林资源调查类型数据进行分析处理，其中因子分析技术包括因子采集技术、因子载荷算法和因子旋转技术；

39、步骤s32：利用因子采集技术对森林资源调查类型数据进行因子采集处理，得到森林资源因子数据；

40、步骤s33：利用因子载荷算法对森林资源因子数据进行相关载荷运算，得到森林资源因子载荷值；

41、步骤s34：利用因子旋转技术对森林资源因子载荷值进行相关性衰减处理，以生成森林资源状态因子。

42、本发明通过利用因子分析技术可以从复杂的森林资源调查类型数据中提取出主要的因素或因子，以便更好地理解和解释复杂的数据集。因子分析技术可以将多个变量压缩成较少数量的因子，以便更好地理解和分析数据，从而帮助森林资源管理者更加准确地了解森林资源的状况。该因子分析技术包括因子采集技术、因子载荷算法和因子旋转技术，其中因子采集技术可以提取出与森林资源相关的因子，这些因子可以代表森林资源调查类型数据中大量的变量。通过因子采集技术，管理者可以更加准确地评估森林资源的情况，并进行有针对性的管理。因子载荷算法可以计算每个因子与原始变量之间的相关性，并为每个因子分配权重，以便更加准确地评估森林资源状况。通过因子载荷算法，管理者可以更加全面地了解森林资源的状态，并进行更加科学的管理。而因子旋转技术可以减少因子之间的相关性，从而使森林资源状态因子更加独立。这有助于森林资源管理者更加准确地了解森林资源的状态，以便更好地指导森林资源调查管理策略。

43、优选地，步骤s33中的因子载荷算法函数公式具体为：

44、

45、式中，h(θ)为森林资源因子载荷值，θ为森林资源因子数据中的变量，n为森林资源因子数据中的变量数量，p为森林资源因子数据中的因子数量，l为森林资源因子数据的载荷运算区间范围阈值，ω(θ)为载荷贡献权重函数，rij为森林资源因子数据中第i个变量与第j个因子之间的相关系数，sij为森林资源因子数据中第i个变量与第j个因子之间的载荷调和平滑参数，ε为森林资源因子载荷值的修正值。

46、本发明构建了一个因子载荷算法函数的公式，用于对森林资源因子数据进行相关载荷运算，并计算得到森林资源因子的载荷值，进而用于生成森林资源状态因子。该因子载荷算法涉及到多个参数，包括载荷运算区间范围阈值、载荷贡献权重函数和载荷调和平滑参数等，通过载荷贡献权重函数决定每个变量对因子的贡献程度，采用变量与因子之间的相关系数和载荷调和平滑参数结合来计算森林资源因子载荷值，从而克服了不同变量之间的相关性的影响，提高了获取森林资源状态因子的可靠性和有效性。该算法函数公式充分考虑了森林资源因子数据中的变量θ，森林资源因子数据中的变量数量n，森林资源因子数据中的因子数量p，森林资源因子数据的载荷运算区间范围阈值l，载荷贡献权重函数ω(θ)，森林资源因子数据中第i个变量与第j个因子之间的相关系数rij，森林资源因子数据中第i个变量与第j个因子之间的载荷调和平滑参数sij，根据森林资源因子载荷值h(θ)与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系实现了对森林资源因子数据的相关载荷运算，同时，通过森林资源因子载荷值的修正值ε的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高了因子载荷算法的适应性和准确性。

47、优选地，步骤s4包括以下步骤：

48、步骤s41：通过自适应评估算法对森林资源状态因子进行实时监测评估处理，以得到森林资源自适应状态因子；

49、其中，自适应评估算法函数如下所示：

50、

51、式中，s(r，t)为森林资源在当前时间变量t和区域范围位置r处的森林资源自适应状态因子，cr为单位时间内流经区域范围位置r的森林资源量，ω为自适应评估监测区域，γ(r，t；τ)为自适应调整参数函数，τ为与当前时间变量t的时间差，为风险因子贡献指数函数，x为区域范围内的水平位置，y为区域范围内的垂直位置，h(r，x，y，τ)为时空交叉权重函数，θ为森林资源自适应状态因子的修正值；

52、本发明构建了一个自适应评估算法函数的公式，用于对森林资源状态因子进行实时监测评估处理，该自适应评估算法通过对区域范围内森林资源量，设定适当的自适应调整参数函数、风险因子贡献指数函数、时空交叉权重函数等因素综合考虑来计算得到准确的森林资源自适应状态因子，为后续的自适应调整因子权重过程提供了数据保障。该算法函数公式充分考虑了当前时间变量t，区域范围位置r，单位时间内流经区域范围位置r的森林资源量cr，自适应评估监测区域ω，自适应调整参数函数γ(r，t；τ)，与当前时间变量t的时间差τ，风险因子贡献指数函数区域范围内的水平位置x，区域范围内的垂直位置y，时空交叉权重函数h(r，x，y，τ)，根据森林资源自适应状态因子s(r,t)与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系该公式实现了对森林资源状态因子的实时监测评估处理，同时，该算法函数公式中的森林资源自适应状态因子的修正值θ可以根据实际情况进行调整，从而提高自适应评估算法的准确性和适用性。

53、步骤s42：通过引入因子权重机制对森林资源自适应状态因子添加调整因子权重，利用权重调整算法对森林资源自适应状态因子的调整因子权重进行调整权值计算，得到权重调整值；

54、步骤s43：根据预设的调整阈值对权重调整值进行判断，若权重调整值大于或等于预设的调整阈值时，则将该权重调整值对应的森林资源自适应状态因子进行动态调整处理，以生成森林资源调整状态因子；

55、步骤s44：根据预设的调整阈值对权重调整值进行判断，若权重调整值小于预设的调整阈值时，则将该权重调整值对应的森林资源自适应状态因子进行重新迭代调整因子权重，直至权重调整值大于或等于预设的调整阈值。

56、本发明通过设置一个合适的自适应评估算法对森林资源状态因子进行实时监测评估处理，可以快速了解当前森林资源的状况，及时对异常情况进行应对处理。该自适应评估算法可以根据当前的监测数据进行实时计算，得到较为准确的森林资源自适应状态因子，从而可为针对性的森林管理提供坚实的依据，有利于森林资源的可持续利用和保护。然后，通过引入因子权重机制对森林资源自适应状态因子添加调整因子权重，可以根据不同的因子的重要程度进行加权处理，更加准确地计算出森林资源的自适应状态因子。最后，通过预设的调整阈值对权重调整算法计算得到的权重调整值进行判断，可以更好地控制因子权重的调整范围，从而保证森林资源调整的稳定性和准确性。如果权重调整值大于或等于预设的调整阈值，说明当前的因子权重需要进行动态调整，通过动态调整处理生成森林资源调整状态因子，以保证森林资源调整的及时性和有效性；但如果权重调整值小于预设的调整阈值，说明当前的因子权重已经非常接近预期值，该因子权重对应的森林资源自适应状态因子不需要进行实时调整，可等待下一个时段再进行监测和评估处理。如果仍需进行调整，则可以重新迭代调整因子权重，直至权重调整值达到预设的调整阈值，从而为后续森林资源调整提供更加科学的依据。

57、优选地，步骤s42中的权重调整算法函数公式具体为：

58、

59、式中，δω为权重调整值，∑为森林资源调查范围区域，t1为权重调整过程初始时间，t2为权重调整过程结束时间，x′为森林资源自适应状态因子在调查范围区域内的水平位置，y′为森林资源自适应状态因子在调查范围区域内的垂直位置，t为权重调整过程的时间变量，g(x′，y′，t)为森林资源自适应状态因子的调整因子权重，a(x′，y′，t)为待调整的调整因子权重，b(x′，y′，t)为调整因子权重的控制调整因子，c(x′，y′，t)为调整因子权重的衡量程度系数，d(x′，y′，t)为权重调整过程的规范化系数，∈为权重调整值的修正值。

60、本发明构建了一个权重调整算法函数的公式，用于对森林资源自适应状态因子的调整因子权重进行调整权值计算，该权重调整算法通过将因子权重机制引入到森林资源自适应状态因子中，计算出权重调整值，进而根据预设的调整阈值对森林资源自适应状态因子进行动态调整或重新迭代调整因子权重，以达到实时评估森林资源状态并进行相应调整的目的。在权重调整算法中，控制调整因子是重要参数之一，它通过限制自适应状态因子的调整因子权重的变化范围，实现权重调整的控制和稳定，避免过度调整导致的不必要损失。同时，通过衡量程度系数和规范化系数的引入，有利于保证权重调整过程的有效性和可靠性，使得评估结果更加准确和可信。该算法函数公式充分考虑了森林资源调查范围区域∑，权重调整过程初始时间t1，权重调整过程结束时间t2，森林资源自适应状态因子在调查范围区域内的水平位置x′，森林资源自适应状态因子在调查范围区域内的垂直位置y′，权重调整过程的时间变量t，森林资源自适应状态因子的调整因子权重g(x′，y′，t)，待调整的调整因子权重a(x′，y′，t)，调整因子权重的控制调整因子b(x′，y′，t)，调整因子权重的衡量程度系数c(x′，y′，t)，权重调整过程的规范化系数d(x′，y′，t)，根据权重调整值δω与以上各参数之间的相互关系构成了一种函数关系实现了对森林资源自适应状态因子的调整因子权重的调整权值计算，同时，通过权重调整值的修正值∈的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高了权重调整算法的适应性和准确性。

61、优选地，步骤s5包括以下步骤：

62、步骤s51：利用分级评估技术对森林资源调整状态因子进行综合评估处理，以生成森林资源调查因子；

63、步骤s52：对森林资源调查因子进行实时监测分析处理，得到森林资源调查信息；

64、步骤s53：根据森林资源调查信息制定森林资源调查报告，利用森林资源调查报告对调查区域范围内的森林资源以执行相应的自适应森林资源调查策略。

65、本发明通过利用分级评估技术进行综合评估处理，可以帮助划分不同的等级，对调整状态因子进行分类分层处理，有助于更加全面地了解森林资源的状态，并对森林资源进行有效管理和保护。此外，通过综合评估处理，可以识别出影响森林资源的重要影响因子，为后续的调查和监测提供了指导。然后，通过对生成的森林资源调查因子进行实时监测分析处理，可以快速了解当前森林资源的状况，及时对异常情况进行应对。同时，实时监测还能提供长期监测数据，为针对性的森林管理提供坚实的依据，有利于森林资源的可持续利用和保护。最后，根据森林资源调查报告制定相应的自适应森林资源调查策略，可以根据调查结果规划采取具体的保护和管理措施，防范和避免异常因素的对森林资源的破坏，提高森林资源利用的效益，保护生态系统的持续发展。同时，根据森林资源调查报告的结果，还可以对相关政策进行修正和完善，提高森林资源管理的效果和水平。