【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及水資源管理，特別是涉及一種基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統。
技術介紹
1、水資源是人類生存和社會經濟發展的重要基礎。然而，隨著全球氣候變化和人類活動的加劇，水資源短缺和分布不均的問題日益突出。傳統的水資源管理方法通常依賴于歷史數據和經驗決策，缺乏對實時動態變化的響應能力，難以滿足現代化水資源管理的需求。
2、近年來，隨著物聯網、遙感技術、地理信息系統(gis)和大數據分析技術的發展，基于時空數據的水資源監測與管理成為可能。通過實時采集水文、氣象、用水需求等多源數據，并結合時空分析模型，可以實現對水資源的動態監測和科學調度。然而，目前的技術方案在數據整合、實時性和調度優化方面仍存在不足，亟需一種高效、智能的水資源實時監測與調度管理系統。
技術實現思路
1、為了克服現有技術的不足，本專利技術的目的是提供一種基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，能夠顯著提升水資源利用效率，緩解水資源時空分布不均的問題，并實現區域經濟、社會和生態效益的綜合優化。
2、為實現上述目的，本專利技術提供了如下方案：
3、一種基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，包括：
4、數據獲取模塊，用于通過紅外遙感技術和雷達遙感技術獲取目標區域的地表水和地下水的時空分布數據；所述時空分布數據包括淺層補給區和深層儲存區的水資源分布圖像；
5、供需水量獲取模塊，用于根據歷史水位數據庫構建水位預測模型，并通過所述水位預測模型預測目標
6、圖像模型構建模塊，用于建立目標區域的時空坐標系，并基于所述水資源分布圖像構建淺層補給區和深層儲存區的三維圖像模型；
7、映射模塊，用于將所述淺層補給區和所述深層儲存區的三維圖像模型映射于所述時空坐標系上，以獲得淺層補給區的補水潛力和深層儲存區的儲水能力；
8、監測優化模塊，用于獲取實時監測水位信息，并根據所述實時監測水位信息、所述供需水量信息構建優化目標函數，以所述補水潛力和所述儲水能力作為約束條件進行求解，得到優化結果；
9、調度管理模塊，用于根據所述優化結果對所述目標區域的水資源進行調度，以實現基于最優的空間均衡優化和時間均衡優化的管理。
10、優選地，所述水位預測模型為基于pso-svr-lstm的網絡結構。
11、優選地，所述數據獲取模塊包括：
12、圖像獲取子模塊，用于在所述目標區域內建立無人機循環飛行路線，在無人機上安裝紅外遙感裝置以及雷達遙感裝置，設置若干個無人機按照無人機循環飛行路線進行飛行，通過紅外遙感裝置掃描所述目標區域，獲得對應無人機循環飛行路線覆蓋的紅外圖像數據；
13、圖像去噪子模塊，用于對所述紅外圖像數據進行去噪；
14、圖像拼接子模塊，用于將所述紅外圖像數據按照在所述目標區域對應的地理位置進行重疊拼接，得到拼接圖像數據；
15、區域劃分子模塊，用于設置溫度區間閾值，將所述拼接圖像數據中溫度不在溫度區間閾值內的區域標注為地表水分布區域，將所述拼接圖像數據中溫度在溫度區間閾值內的區域標注為地下水分布區域；
16、數據確定子模塊，用于根據所述地表水區域和所述地下水分布區域確定對應的時空分布數據。
17、優選地，所述圖像去噪子模塊包括：
18、噪聲監測單元，用于使用濾波窗口檢測所述紅外圖像數據上的噪聲點得到噪聲均值；
19、去噪單元，當所述濾波窗口內噪聲均值大于預設閾值時，對相應濾波窗口內的紅外圖像數據進行去噪；
20、窗口滑動單元，用于滑動所述濾波窗口，直到遍歷完成整個紅外圖像數據。
21、優選地，所述噪聲監測單元包括：
22、檢測模型構建子單元，用于根據濾波窗口內各個圖像點的均值和中值構建噪聲點檢測模型；所述噪聲點檢測模型為：其中，f(x)表示像素點x的相似噪聲值，u(x)表示像素點x的灰度值，umean(x)表示以像素點x為中心的濾波窗口內所有像素點的灰度均值，▽u(x)表示像素點x的梯度均值，▽umean(x)為以像素點x為中心的濾波窗口內所有像素點的灰度中值，▽x(x)表示像素點x在水平方向的梯度值，▽y(x)表示像素點x在垂直方向的梯度值；
23、檢測子單元，用于利用所述噪聲點檢測模型對濾波窗口內各個圖像點進行檢測得到每個圖像點的相似噪聲值；
24、噪聲確定子單元，用于將大于相似噪聲值的相應圖像點作為噪點；
25、均值確定子單元，根據噪點個數和濾波窗口內各個圖像點的個數得到噪聲均值。
26、優選地，所述去噪單元包括：
27、方差計算子單元，用于根據濾波窗口內所有像素點的灰度中值計算偽像素方差；其中，所述偽像素方差的計算公式為：其中，表示像素點(a，b)在濾波窗口的大小為(2n+1)×(2n+1)的區域內的偽像素方差，mean(a,b)表示像素點(a，b)在濾波窗口的灰度中值，x(k,l)表示在(k，l)位置像素點的灰度值；
28、去噪模型構建子單元，用于利用所述偽像素方差構建窗口去噪模型；所述窗口去噪模型的計算公式為：其中，f(a,b)表示像素點(a，b)在去噪后的灰度值，d為可調系數，x(a,b)表示像素點(a，b)在濾波窗口內的灰度值。
29、優選地，所述優化目標函數的公式為：
30、
31、其中，z為優化目標值，表示供需平衡偏差，時間均衡偏差以及經濟和生態成本的綜合優化目標；si為第i個區域的供水量，包括地表水和地下水；di為第i個區域的需水量，包括農業，工業，生活，生態需水，δwt為時間t內的水位波動量，即水位變化的絕對值；ceco為區域經濟成本；cenv為區域生態成本；ω1,ω2,ω3,ω4均為權重系數，用于平衡供需偏差，時間均衡，經濟成本和生態成本的重要性；n為目標區域內的空間節點總數；t為優化時間周期的總步數；
32、所述約束條件包括：水資源供需平衡約束、水資源總量約束和補水潛力約束；所述水資源供需平衡約束的表達式為：si≥di,所述水資源總量約束的表達式為：其中，wtotal為目標區域內的總可用水資源量，包括地表水和地下水；所述補水潛力約束的表達式為：其中，為第i個區域的淺層補給區供水量；為第i個區域的深層儲存區供水量；為第i個區域的淺層補給區補水潛力；為第i個區域的深層儲存區儲水能力。
33、優選地，對所述優化目標函數進行求解的優化算法為粒子群算法。
34、根據本專利技術提供的具體實施例，本專利技術公開了以下技術效果：
35、本專利技術提供了一種基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，包括：數據獲取模塊，用于通過紅外遙感技術和雷達遙感技術獲取目標區域的地表水和地下水的時空分布數據；所述時空分布數據包括淺層補給區和深層儲存區的水資源分布圖像；供需水量獲取模塊，用于根據歷史水位數據庫構建水位預測模型，并通過所述水位預測模型預本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，所述水位預測模型為基于PSO-SVR-LSTM的網絡結構。
3.根據權利要求1所述的基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，所述數據獲取模塊包括：
4.根據權利要求3所述的基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，所述圖像去噪子模塊包括：
5.根據權利要求4所述的基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，所述噪聲監測單元包括：
6.根據權利要求5所述的基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，所述去噪單元包括：
7.根據權利要求1所述的基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，所述優化目標函數的公式為：
8.根據權利要求1所述的基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，對所述優化目標函數進行求解的優化算法為粒子群算法。
【技術特征摘要】
1.一種基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，所述水位預測模型為基于pso-svr-lstm的網絡結構。
3.根據權利要求1所述的基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，所述數據獲取模塊包括：
4.根據權利要求3所述的基于時空數據的水資源實時監測與調度管理系統，其特征在于，所述圖像去噪子模塊包括：
5....
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。