導航：安全管理網>> 安全論文>> 環境保護論文>>正文

智能算法在水土保持監測數據處理中的應用與前景

文檔作者：華娟文檔來源：中國電建集團成都勘測設計研究院有限公司		更新日期： 2026年07月16日	點擊數：
下載地址：點擊這里	文件大小： 534.20 KB 共3頁	文檔格式： PDF	下載點數： 1 點（VIP免費）

全屏查看

內容預覽 [文件共3頁]

本文件共3頁，如需編輯使用，請下載。

注：預覽效果可能會出現部分文字亂碼（如口口口）、內容顯示不全等問題，下載是正常的。

	文件大小：534.20 KB 共3頁文件格式：PDF 下載點數：1 點（VIP會員免費）

上一篇：中山市近年來水土流失發展趨勢及防治對策

文本預覽

僅提取頁面文字內容，供快速閱讀使用。

LOW CARBON WORLD 2025/8
智能算法在水土保持監測數據處理中的
應用與前景
華娟
（中國電建集團成都勘測設計研究院有限公司，四川成都610072）
【摘要】為了提升水土保持監測數據處理的科學性堯高效性和準確性袁探討智能算法在水土保持監測數據處
理中的應用袁包括數據預處理堯特征提取堯數據分類與聚類堯預測與趨勢分析及異常檢測與預警遙研究表明袁智
能算法能顯著提高數據處理效率袁為水土保持工作提供有力支持袁推動水土保持監測技術的發展袁增強水土
流失治理效果遙
【關鍵詞】智能算法曰水土保持曰監測數據處理
【中圖分類號】S157 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-2066（2025）08-0025-03
0 引言
水土保持監測涉及地形、土壤、植被、氣象等眾
多因子，其數據量大且來源復雜。傳統水土保持方法
主要依賴經驗和人力，缺乏科學性和高效性，難以滿
足現代水土保持的需求。隨著人類活動加劇和全球
氣候變化，水土流失問題日益嚴重，對生態環境和人
類生產生活構成巨大威脅。同時，經濟社會的高質量
發展和工業化、城鎮化的快速推進，使得水土保持監
管的難度提升。因此，利用智能算法處理水土保持監
測數據，提高數據處理的科學性、高效性和準確性，
成為當前水土保持領域的重要研究方向。
1 智能算法在水土保持監測數據處理中的應用
1.1 數據預處理
1.1.1 數據清洗與去噪
在水土保持監測中，受監測設備的靈敏度、環境
噪聲干擾和數據采集錯誤的影響，監測數據中經常
存在噪聲點和異常值。數據清洗的核心目標是剔除
這些不準確或不完整的數據，同時保留有效信息。實
踐中，通常采用統計方法和智能算法相結合的方式
清洗數據。例如，基于中值濾波的去噪算法通過分析
時間序列數據，去除突發異常值；基于均值的滑動窗
口法能夠平滑濾除噪聲，同時保持數據趨勢不變。以
土壤含水量監測數據為例，若某監測點的含水量值
在連續10 min內突然升高10 倍，遠超周圍監測點的
變化范圍，可以初步判斷為噪聲數據，此時可采用中
值濾波法進行數據清洗。選取該異常點前后一定范
圍內（25%~75%的數據）計算這些數據的中位數，以
替代異常值，從而完成數據清洗。此外，深度學習中
的自編碼器通過訓練模型學習數據的特征分布，對
噪聲數據進行降噪。以植被覆蓋率數據為例，當噪聲
占比達50%時，訓練一個深層自編碼器可以有效重
建覆蓋率的真實值，顯著提升去噪后數據的準確性，
去噪后的數據與真實值的平均吻合度可達95%[1]。
1.1.2 數據缺失值處理
監測數據缺失是水土保持工作中常見的問題，
可能由設備故障、傳感器損壞或數據傳輸丟失導致。
在處理缺失值時，需要在保證數據完整性和真實反
映實際情況之間取得平衡。均值插值法是用所在列
的均值填充缺失數據，但此方法容易導致數據分布
失真，特別是對于變化劇烈的數據，因此，更優的方
式是基于時間序列預測模型進行插值。以降雨數據
為例，假設某監測點某天的降雨量缺失，可利用前后
5 d的數據，通過自回歸積分滑動平均（autoregressive
integrated moving average, ARIMA）模型預測該時間段
的降雨量。研究表明，在日降雨數據預測中，ARIMA 模型的均方誤差通常低于0.1[2]。機器學習的K 最近
鄰（K謠nearestneighbor, KNN）插值方法利用其他監測
點的相似性來填補缺失值。例如，在10 個監測點的
網絡中，若其中一個點在某一時段的土壤侵蝕速率
數據缺失，可通過尋找空間位置相近的監測點，基于
歷史趨勢計算缺失值。實驗表明，KNN插值方法在填
補50%以上缺失值的情況下，仍能保持90%以上的
數據精度。其公式如下：
xmis=
k
i=1 移wi·xi
k
i=1 移wi
。（1）
式中：xmis———缺失值；xi———與缺失值監測點相鄰的
第 i 個監測點數據；k———監測點數量；wi———權重，
通常根據相似性或距離計算。
1.1.3 數據標準化與歸一化
監測數據常來自不同設備或變量，量綱不統一
節能環保
25
LOW CARBON WORLD 2025/8
的問題會直接影響后續智能算法的效果。例如，監測
點的地形高程數據以米為單位，而土壤含水量以百
分比表示，直接輸入智能算法會導致高量綱數據占
據主導地位，使模型難以準確處理其他變量。解決此
問題的關鍵是數據標準化與歸一化。
標準化通過數據中心化與縮放的方法，將數據轉
化為均值為0、標準差為1 的分布。標準化公式如下：
xstd= x-滋
啄。（2）
式中：x———原始數據值；xstd———標準化后的數據值；
滋———數據均值；啄———數據的標準差。在應用中，地形
高程數據原始范圍為0~500 m，經標準化后轉變為-2 至+2的范圍，從而消除不同變量之間的尺度差異。
歸一化是將數據壓縮到0~1 的范圍，常用于神
經網絡等對數值大小敏感的算法。其公式如下：
xnorm= xx-xmin max-xmin
。（3）
式中：xnorm———歸一化后的數據；xmax———數據集中的
最大值，代表原始數據取值的上限；xmin———數據集中
的最小值，代表原始數據取值的下限。
歸一化后的數據易于處理，同時保留原始數據
的比例關系。例如，土壤侵蝕速率數據原始范圍為0~
100 kg/m2，經歸一化后變為0~10。此方法既可以提升
模型的收斂速度，還能降低計算復雜度。在水土保持
監測中，對全國200 個監測點數據進行標準化處理
后，基于支持向量機（support vector machine, SVM）
的土壤侵蝕預測模型的準確率從83%提升至91%；
對時間序列數據進行歸一化處理后，長短期記憶網
絡（long short謠term memory, LSTM）模型的訓練時間
縮短了25%。
1.2 特征提取與選擇
在水土保持監測數據的特征提取中，卷積神經
網絡（convolutional neural network, CNN）被廣泛應用
于遙感影像的地形和植被覆蓋空間特征提取。CNN 通過多層卷積和池化操作，可有效識別土壤侵蝕的
紋理和植被的細微變化，顯著提高特征的可辨識度
和相關性。此外，深度自編碼器在處理多變量監測數
據（降雨量、土壤含水量、蒸發量等）時，利用非線性
降維技術有效壓縮數據規模，保留關鍵特征，從而提
升數據處理的效率和后續分析的精度。
在特征重要性評估與選擇方面，隨機森林等基
于決策樹的模型在土壤侵蝕監測研究中分析特征在
模型決策中的貢獻度來評估其重要性。例如，在分析
中發現降雨量和坡度對侵蝕程度的影響最大，其重要
性評分顯著高于其他變量。此外，最小絕對收縮和選
擇算法（least absolute shrinkage and selection operator,
LASSO）回歸作為嵌入式特征選擇方法，通過正則化
技術篩除對目標變量貢獻低的特征，可有效解決多
相關性問題，優化模型的預測性能[3]。
1.3 數據分類與聚類
監督學習算法在水土保持領域中主要應用于土
壤侵蝕分類工作。例如，SVM可以有效地對坡耕地的
不同侵蝕強度進行區分，該算法通過構建超平面對
數據進行高維劃分，實現土壤侵蝕類型的精確分類，
提升模型的分類準確率。此外，神經網絡模型通過學
習復雜的數據模式，能有效區分輕度、中度及重度土
壤侵蝕，并對各類侵蝕的空間分布進行可視化，使監
控和響應措施更為精確。
在無監督學習方面，K 均值、DBSCAN 等聚類算
法被廣泛應用于水土流失監測點的分組。K 均值聚
類根據降雨量、坡度和土壤結構等多維數據將監測
點劃分為不同風險等級的區域，從而優化資源配置
和防治策略。DBSCAN 算法特別適用于處理空間分
布不均的數據，能夠在稀疏或密集區域內有效識別
高風險侵蝕區域，為制定區域性管理措施提供科學
依據。
1.4 預測與趨勢分析
時間序列預測模型主要用于分析未來水土流失
趨勢。ARIMA 模型利用歷史監測數據的自相關性來
精確預測短期內的水土流失量。例如，基于某地區
20 年的數據，ARIMA 能夠預測未來5 年的水土流失
趨勢，預測結果與實際數據的偏差控制在10%以內。
利用LSTM 對過去的降雨量和土壤侵蝕強度數據進
行學習，可以預測未來10 年的水土流失趨勢，為防
治措施制定提供數據基礎。
在土壤含水量的預測中，回歸模型通過建立降
雨量、蒸發量、土壤類型與土壤含水量之間的關系
模型，如線性回歸、多項式回歸及梯度提升決策樹
（gradient boosting decision tree, GBDT），有效預測土
壤含水量的變化。其中，GBDT通過組合多個決策樹
模型并持續優化預測誤差，能在處理復雜的高維數
據時提供高精度的預測結果。實際研究表明，GBDT 在預測土壤含水量方面優勢明顯，均方根誤差低于
0.2，為灌溉和土壤保水的策略制定，提供了可靠依
據，展示了回歸模型在環境科學領域的應用價值。
1.5 異常檢測與預警
基于深度學習的異常檢測算法能夠從海量監測
數據中快速發現異常變化，為風險防控提供科學依
據，常用算法有自動編碼器和LSTM 異常檢測法，這
些算法通過學習監測數據的正常模式，能有效檢測
出偏離正常分布的異常值。自動編碼器通過比較輸
入與輸出的重構誤差來識別數據異常點；而LSTM 異常檢測法基于時間序列變化，捕捉監測數據的趨
勢異常，適用于檢測突發性水土流失風險或植被覆
節能環保
26
LOW CARBON WORLD 2025/8
蓋率劇烈變化。
實時預警系統通過智能算法與物聯網技術相結
合，構建多層次的風險響應機制。在系統設計中，傳
感器網絡實時采集監測點數據，經深度學習模型處
理后，可精準識別異常變化并生成預警信號。同時，
系統結合邊緣計算和云端處理技術，實現數據的本
地處理與遠程傳輸，提升預警效率。在實踐中，實時
預警系統可對土壤侵蝕高發區、極端天氣事件引發
的風險進行快速響應，有效減少水土流失和生態破
壞的潛在損失。
2 智能算法應用于水土保持監測數據處理
面臨的挑戰與應對策略
智能算法在水土保持監測數據處理中展現出強
大的潛力，但其應用仍面臨一系列挑戰，需要制定有
效的應對策略加以應對。
（1）數據安全與隱私保護。水土保持監測數據往
往涉及地理位置信息，可能包括敏感的環境數據和
個人信息，而這些數據的泄露可能會引發安全問題。
為確保數據安全，需要采用加密技術來保護數據傳
輸安全，同時在數據存儲和處理過程中實施嚴格的
訪問控制和用戶身份驗證機制。建立完善的數據隱
私保護制度，確保所有數據處理活動都符合相關法
律法規，有助于提升公眾對智能算法應用的信任度。
（2）算法的可解釋性與透明度。盡管機器學習模
型特別是深度學習模型在數據處理方面表現出色，
但這些模型的決策過程往往缺乏透明度，被視為“黑
箱”操作，降低了用戶對模型預測結果的信任度和模
型的普遍接受程度。為提高模型的可解釋性，可以開
發可視化工具來揭示模型的工作原理，或采用更多
的可解釋性機器學習技術，如決策樹和規則基系統，
提升模型的透明度和預測結果的可理解性。
（3）技術迭代與人才缺口。水土保持領域存在技
術快速迭代與人才培養滯后之間的矛盾。相關部門
需要與時俱進，不斷更新技術以應對新的挑戰。然
而，當前在智能算法領域，尤其是在深度學習和大數
據分析方面，專業人才相對匱乏。因此，高校和培訓
機構需要設計與時俱進的課程，培養具備環境科學
和智能算法雙重背景的專業人才[5]。
3 智能算法在水土保持監測數據處理中的應用
前景
3.1 技術發展趨勢
跨學科融合正成為推動技術創新的重要動力。
環境科學與計算技術的結合，既提升數據處理和分
析的效率，又增強對復雜環境問題的理解和應對能
力。例如，環境科學與人工智能的結合能夠提供更準
確的水文模型和土壤侵蝕模擬。此外，大數據技術與
傳統地理信息系統的融合，有助于實現更精確的地
形分析和風險評估。跨學科的方法不僅能提高研究
效率，還能為水土保持提供更全面的解決方案[4]。
3.2 應用領域拓展
智能算法的應用正從單一的數據監測向綜合環
境管理拓展。傳統水土保持依賴少數環境因素的監
測，如降雨量或土壤濕度，而利用機器學習技術可以
整合和分析多源數據，如氣象、土壤、植被和人類活
動等數據，提供更全面的環境監控，幫助制定更有效
的管理策略和應對措施。例如，集成模型可以預測特
定管理措施對流域水質和土壤質量的長期影響，使
決策更加科學和精確。
智能算法正擴展至跨領域應用，創造了新的發
展機遇。例如，在城市規劃中，利用智能算法可以評
估城市擴張對自然資源的影響，預測城市發展對周
邊土壤和水體的潛在威脅。在氣候變化研究中，智能
算法的應用可以提升對極端天氣事件如洪水和旱災
的預測精度，為制定適應性策略提供數據支持。跨領
域應用既凸顯了智能算法的廣泛適用性，也為解決
社會經濟和全球環境問題提供了新的視角和工具。
4 結語
本文探討了智能算法在水土保持監測數據處理
中的應用，從數據預處理到異常檢測與預警，智能算
法在提高數據處理效率、準確性和科學性方面展現
出巨大潛力。隨著技術的不斷進步和跨學科融合的
推動，智能算法在水土保持領域的應用將更加廣泛，
能為水土流失治理提供有力支持。未來，應繼續加強
技術創新，完善法規政策，有效應對數據安全與隱私
保護等挑戰，推動水土保持監測技術的持續發展，為
生態環境保護貢獻力量。
參考文獻
[1] 熊斌，陸心澄，沈伶康，等.智能識別算法驅動下的配網臺
變全景監測系統設計研究[J].智能物聯技術，2024，56（5）：
76-79.
[2] 廖偉宏，李曉敏，宋正華.人工智能用于現場執法監測系統
的研究與應用[J].長江信息通信，2024，37（10）：101-103.
[3] 王鑫.基于視頻圖像的化工廠區目標智能監測方法研究[D].
西安：西安工業大學，2024.
[4] 徐吳昊.基于智能技術的供配電智能監測系統分析[J].集成
電路應用，2024，41（10）：222-223.
[5] 孔令兮，鄭倩.大數據及機器學習技術在水資源智能監測
與環境傳感技術中的應用[J].水上安全，2024（19）：62-64.
作者簡介院華娟（1984—），女，漢族，陜西渭南人，碩
士研究生，高級工程師，主要從事水土保持方案編
制、監測、驗收相關工作。
節能環保
27

網友評論 more

環境保護論文最新內容

07-16