本發(fā)明涉及滸苔監(jiān)測(cè)，具體涉及一種滸苔數(shù)據(jù)融合處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、自2008年夏季，黃海區(qū)域出現(xiàn)滸苔大規(guī)模爆發(fā)之后，每年夏季都會(huì)在黃海區(qū)域爆發(fā)大規(guī)模的滸苔災(zāi)害。大面積高密度漂浮滸苔會(huì)遮擋海面光照，降低浮游植物光合作用，改變海洋初級(jí)生產(chǎn)過程與物質(zhì)能量流動(dòng)，影響海洋生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能。

2、滸苔綠潮在暴發(fā)早期有一段高速增長(zhǎng)期。這期間，滸苔綠潮在輻射沙洲至35°n之間持續(xù)時(shí)間的長(zhǎng)短、生物量的多少，對(duì)最終滸苔綠潮暴發(fā)規(guī)模具有直接影響。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，在綠潮暴發(fā)早期，因?yàn)樗诤Ｓ虻臓I(yíng)養(yǎng)鹽、水溫、光照等條件十分適宜，藻株本身也處于快速成長(zhǎng)階段，滸苔綠潮整體規(guī)模呈暴發(fā)式增長(zhǎng)，一周可以增長(zhǎng)10倍。對(duì)滸苔進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并前置打撈，阻斷其自然暴發(fā)進(jìn)程，對(duì)控制最終滸苔綠潮暴發(fā)規(guī)模具有事半功倍的效果。

3、現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)滸苔進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)包括傳統(tǒng)方法依賴人工進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)觀察記錄，數(shù)據(jù)通常按部門或任務(wù)類型分別收集和存儲(chǔ)，缺乏復(fù)雜的數(shù)據(jù)融合利用和在預(yù)測(cè)模型中應(yīng)用，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可能依靠本地硬盤或簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)共享，缺乏集中化、規(guī)?；臄?shù)據(jù)中心，自動(dòng)化程度低，難以應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理和管理需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、（一）發(fā)明目的

2、本發(fā)明的目的是提供一種能對(duì)多源的滸苔監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合利用，提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的自動(dòng)化程度，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理和管理需求的滸苔數(shù)據(jù)融合處理方法及系統(tǒng)。

3、（二）技術(shù)方案

4、為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種滸苔數(shù)據(jù)融合處理方法，包括：

5、獲取滸苔的多源異構(gòu)信息；

6、預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集包括數(shù)據(jù)類別和數(shù)據(jù)格式；

7、利用所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，對(duì)所述多源異構(gòu)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)解析和重組，獲取標(biāo)準(zhǔn)化后的信息；

8、利用預(yù)設(shè)的融合算法，將所述標(biāo)準(zhǔn)化后的信息進(jìn)行融合，獲得融合后的信息；

9、利用預(yù)設(shè)的混合存儲(chǔ)策略和數(shù)據(jù)自動(dòng)化入庫(kù)機(jī)制，對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)化后的信息進(jìn)行存儲(chǔ)。

10、本發(fā)明的另一方面，優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)類別包括：空間數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)和人員與管理數(shù)據(jù)；

11、所述空間數(shù)據(jù)包括：前置打撈空間數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)；

12、所述實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包括：船舶動(dòng)態(tài)信息ais數(shù)據(jù)、現(xiàn)場(chǎng)打撈數(shù)據(jù)和現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)管數(shù)據(jù)；

13、所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括：多手段滸苔監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和滸苔分布及漂移數(shù)據(jù)；

14、所述氣象環(huán)境數(shù)據(jù)包括：海洋氣象環(huán)境觀測(cè)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)；

15、所述人員與管理數(shù)據(jù)包括：人員信息和養(yǎng)殖區(qū)防控監(jiān)管數(shù)據(jù)。

16、本發(fā)明的另一方面，優(yōu)選地，利用所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，對(duì)所述多源異構(gòu)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)解析和重組，獲取標(biāo)準(zhǔn)化后的信息包括：

17、對(duì)所述多源異構(gòu)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，獲取的清洗后的信息；

18、對(duì)所述清洗后的信息按照預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行格式統(tǒng)一，獲得格式統(tǒng)一后的信息；

19、對(duì)所述格式統(tǒng)一后的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，獲得數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的信息；

20、對(duì)所述數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的信息進(jìn)行數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲得標(biāo)準(zhǔn)化后的信息。

21、本發(fā)明的另一方面，優(yōu)選地，利用所述融合算法，將所述標(biāo)準(zhǔn)化后的信息進(jìn)行融合，獲得融合后的信息包括：

22、將所述標(biāo)準(zhǔn)化后的信息進(jìn)行時(shí)空配準(zhǔn)，將所述標(biāo)準(zhǔn)化后的信息的時(shí)間序列數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù)匹配，獲得時(shí)空匹配后的信息；

23、對(duì)所述時(shí)空匹配后的信息按照數(shù)據(jù)類別設(shè)置相應(yīng)的權(quán)重，獲得第一信息；

24、對(duì)所述第一信息，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表示各數(shù)據(jù)類別之間的依賴關(guān)系，獲得第二信息。

25、本發(fā)明的另一方面，優(yōu)選地，利用所述融合算法，將所述標(biāo)準(zhǔn)化后的信息進(jìn)行融合，獲得融合后的信息還包括：

26、對(duì)所述第二信息進(jìn)行特征提取，獲得滸苔的分布信息；

27、將所述滸苔的分布信息與氣象環(huán)境數(shù)據(jù)類，進(jìn)行融合，預(yù)測(cè)滸苔動(dòng)態(tài)。

28、本發(fā)明的另一方面，優(yōu)選地，對(duì)所述第二信息進(jìn)行特征提取，獲得滸苔的分布信息包括：

29、將所述第二信息中的遙感圖像裁剪成固定大小，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；

30、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提??；

31、所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層來捕捉遙感圖像中的局部模式；

32、所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化層來減少特征圖的尺寸；

33、所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層來連接卷積層的輸出，進(jìn)行分類或回歸，獲得提取的特征；

34、利用所述提取的特征進(jìn)行滸苔覆蓋區(qū)域的分類或定位。

35、本發(fā)明的另一方面，優(yōu)選地，將所述滸苔的分布信息與氣象環(huán)境數(shù)據(jù)，進(jìn)行融合，預(yù)測(cè)滸苔動(dòng)態(tài)包括：

36、根據(jù)所述滸苔的分布信息中的規(guī)模信息和氣象環(huán)境數(shù)據(jù)中的光照及溫度，利用生長(zhǎng)模型，預(yù)測(cè)滸苔動(dòng)態(tài)中的滸苔生長(zhǎng)信息；

37、根據(jù)所述滸苔的分布信息中的定位信息和氣象環(huán)境數(shù)據(jù)中的風(fēng)向信息，利用漂移模型，預(yù)測(cè)滸苔動(dòng)態(tài)中的滸苔的位置信息。

38、本發(fā)明的另一方面，優(yōu)選地，所述預(yù)設(shè)混合存儲(chǔ)策略和數(shù)據(jù)自動(dòng)化入庫(kù)機(jī)制，對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)化后的信息進(jìn)行存儲(chǔ)包括：

39、建立數(shù)據(jù)庫(kù)和文件系統(tǒng)，所述數(shù)據(jù)庫(kù)包括滸苔監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)、防控監(jiān)管數(shù)據(jù)庫(kù)、船舶信息數(shù)據(jù)庫(kù)、人員信息數(shù)據(jù)庫(kù)和打撈監(jiān)管數(shù)據(jù)庫(kù)，所述文件系統(tǒng)包括打撈監(jiān)管文件系統(tǒng)；

40、將所述融合后的信息中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)中，將所述融合后的信息中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于文件系統(tǒng)中；

41、所述數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置為選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)；

42、所述數(shù)據(jù)自動(dòng)化入庫(kù)機(jī)制設(shè)置為etl流程，并使用kafka消息隊(duì)列技術(shù)來緩沖實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。

43、本發(fā)明的另一方面，優(yōu)選地，所述預(yù)設(shè)混合存儲(chǔ)策略包括：

44、在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)際文件存儲(chǔ)于所述文件系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)庫(kù)中的鏈接指向文件系統(tǒng)中的實(shí)際位置；

45、預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)訪問頻率閾值，對(duì)高頻訪問的數(shù)據(jù)庫(kù)記錄或文件使用緩存技術(shù)來加速訪問速度；

46、根據(jù)所述數(shù)據(jù)訪問頻率閾值，將存儲(chǔ)介質(zhì)分成不同存儲(chǔ)層級(jí)。

47、本發(fā)明的另一方面，優(yōu)選地，一種滸苔數(shù)據(jù)融合處理系統(tǒng)，包括：

48、獲取模塊：獲取滸苔的多源異構(gòu)信息；

49、預(yù)設(shè)模塊：預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集包括數(shù)據(jù)類別和數(shù)據(jù)格式；

50、解析和重組模塊：利用所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，對(duì)所述多源異構(gòu)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)解析和重組，獲取標(biāo)準(zhǔn)化后的信息；

51、融合模塊：利用預(yù)設(shè)的所述融合算法，將所述標(biāo)準(zhǔn)化后的信息進(jìn)行融合，獲得融合后的信息；

52、存儲(chǔ)模塊：利用預(yù)設(shè)的混合存儲(chǔ)策略和數(shù)據(jù)自動(dòng)化入庫(kù)機(jī)制，對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)化后的信息進(jìn)行存儲(chǔ)。

53、（三）有益效果

54、本發(fā)明的上述技術(shù)方案具有如下有益的技術(shù)效果：

55、本發(fā)明通過預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，對(duì)多源異構(gòu)的滸苔數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一解析和重組，確保了數(shù)據(jù)的格式一致性和內(nèi)容準(zhǔn)確性。這種標(biāo)準(zhǔn)化處理過程消除了不同數(shù)據(jù)源間的格式差異和潛在的數(shù)據(jù)沖突，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用預(yù)設(shè)的融合算法，將標(biāo)準(zhǔn)化后的多源信息進(jìn)行有機(jī)融合，能夠更全面地反映滸苔的實(shí)際情況和變化趨勢(shì)。這種融合不僅提高了數(shù)據(jù)的豐富度和綜合性，還有助于發(fā)現(xiàn)單一數(shù)據(jù)源難以揭示的規(guī)律和特征。預(yù)設(shè)的混合存儲(chǔ)策略和數(shù)據(jù)自動(dòng)化入庫(kù)機(jī)制，確保了融合后數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和便捷管理?；旌洗鎯?chǔ)策略可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和訪問需求，靈活選擇最適合的存儲(chǔ)方式，同時(shí)，數(shù)據(jù)自動(dòng)化入庫(kù)機(jī)制減少了人工干預(yù)，降低了出錯(cuò)率，提高了數(shù)據(jù)處理的整體效率。