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智能算法在水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)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(shè)計研究院有限公司		更新日期： 2026年07月16日	點擊數(shù)：
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LOW CARBON WORLD 2025/8
智能算法在水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中的
應(yīng)用與前景
華娟
（中國電建集團成都勘測設(shè)計研究院有限公司，四川成都610072）
【摘要】為了提升水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)處理的科學(xué)性堯高效性和準(zhǔn)確性袁探討智能算法在水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)處
理中的應(yīng)用袁包括數(shù)據(jù)預(yù)處理堯特征提取堯數(shù)據(jù)分類與聚類堯預(yù)測與趨勢分析及異常檢測與預(yù)警遙研究表明袁智
能算法能顯著提高數(shù)據(jù)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(jiān)測技術(shù)的發(fā)展袁增強水土
流失治理效果遙
【關(guān)鍵詞】智能算法曰水土保持曰監(jiān)測數(shù)據(jù)處理
【中圖分類號】S157 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-2066（2025）08-0025-03
0 引言
水土保持監(jiān)測涉及地形、土壤、植被、氣象等眾
多因子，其數(shù)據(jù)量大且來源復(fù)雜。傳統(tǒng)水土保持方法
主要依賴經(jīng)驗和人力，缺乏科學(xué)性和高效性，難以滿
足現(xiàn)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(yán)重，對生態(tài)環(huán)境和人
類生產(chǎn)生活構(gòu)成巨大威脅。同時，經(jīng)濟社會的高質(zhì)量
發(fā)展和工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)，使得水土保持監(jiān)
管的難度提升。因此，利用智能算法處理水土保持監(jiān)
測數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理的科學(xué)性、高效性和準(zhǔn)確性，
成為當(dāng)前水土保持領(lǐng)域的重要研究方向。
1 智能算法在水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用
1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
1.1.1 數(shù)據(jù)清洗與去噪
在水土保持監(jiān)測中，受監(jiān)測設(shè)備的靈敏度、環(huán)境
噪聲干擾和數(shù)據(jù)采集錯誤的影響，監(jiān)測數(shù)據(jù)中經(jīng)常
存在噪聲點和異常值。數(shù)據(jù)清洗的核心目標(biāo)是剔除
這些不準(zhǔn)確或不完整的數(shù)據(jù)，同時保留有效信息。實
踐中，通常采用統(tǒng)計方法和智能算法相結(jié)合的方式
清洗數(shù)據(jù)。例如，基于中值濾波的去噪算法通過分析
時間序列數(shù)據(jù)，去除突發(fā)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?jǐn)?shù)據(jù)趨勢不變。以
土壤含水量監(jiān)測數(shù)據(jù)為例，若某監(jiān)測點的含水量值
在連續(xù)10 min內(nèi)突然升高10 倍，遠(yuǎn)超周圍監(jiān)測點的
變化范圍，可以初步判斷為噪聲數(shù)據(jù)，此時可采用中
值濾波法進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。選取該異常點前后一定范
圍內(nèi)（25%~75%的數(shù)據(jù)）計算這些數(shù)據(jù)的中位數(shù)，以
替代異常值，從而完成數(shù)據(jù)清洗。此外，深度學(xué)習(xí)中
的自編碼器通過訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征分布，對
噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪。以植被覆蓋率數(shù)據(jù)為例，當(dāng)噪聲
占比達(dá)50%時，訓(xùn)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(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，
去噪后的數(shù)據(jù)與真實值的平均吻合度可達(dá)95%[1]。
1.1.2 數(shù)據(jù)缺失值處理
監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失是水土保持工作中常見的問題，
可能由設(shè)備故障、傳感器損壞或數(shù)據(jù)傳輸丟失導(dǎo)致。
在處理缺失值時，需要在保證數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，但此方法容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布
失真，特別是對于變化劇烈的數(shù)據(jù)，因此，更優(yōu)的方
式是基于時間序列預(yù)測模型進(jìn)行插值。以降雨數(shù)據(jù)
為例，假設(shè)某監(jiān)測點某天的降雨量缺失，可利用前后
5 d的數(shù)據(jù)，通過自回歸積分滑動平均（autoregressive
integrated moving average, ARIMA）模型預(yù)測該時間段
的降雨量。研究表明，在日降雨數(shù)據(jù)預(yù)測中，ARIMA 模型的均方誤差通常低于0.1[2]。機器學(xué)習(xí)的K 最近
鄰（K謠nearestneighbor, KNN）插值方法利用其他監(jiān)測
點的相似性來填補缺失值。例如，在10 個監(jiān)測點的
網(wǎng)絡(luò)中，若其中一個點在某一時段的土壤侵蝕速率
數(shù)據(jù)缺失，可通過尋找空間位置相近的監(jiān)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(shù)據(jù)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(jiān)測點相鄰的
第 i 個監(jiān)測點數(shù)據(jù)；k———監(jiān)測點數(shù)量；wi———權(quán)重，
通常根據(jù)相似性或距離計算。
1.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化
監(jiān)測數(shù)據(jù)常來自不同設(shè)備或變量，量綱不統(tǒng)一
節(jié)能環(huán)保
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的問題會直接影響后續(xù)智能算法的效果。例如，監(jiān)測
點的地形高程數(shù)據(jù)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(dǎo)致高量綱數(shù)據(jù)占
據(jù)主導(dǎo)地位，使模型難以準(zhǔn)確處理其他變量。解決此
問題的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化。
標(biāo)準(zhǔn)化通過數(shù)據(jù)中心化與縮放的方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)
化為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1 的分布。標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：
xstd= x-滋
啄。（2）
式中：x———原始數(shù)據(jù)值；xstd———標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)值；
滋———數(shù)據(jù)均值；啄———數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。在應(yīng)用中，地形
高程數(shù)據(jù)原始范圍為0~500 m，經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后轉(zhuǎn)變?yōu)?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(shù)據(jù)壓縮到0~1 的范圍，常用于神
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等對數(shù)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(shù)據(jù)；xmax———數(shù)據(jù)集中的
最大值，代表原始數(shù)據(jù)取值的上限；xmin———數(shù)據(jù)集中
的最小值，代表原始數(shù)據(jù)取值的下限。
歸一化后的數(shù)據(jù)易于處理，同時保留原始數(shù)據(jù)
的比例關(guān)系。例如，土壤侵蝕速率數(shù)據(jù)原始范圍為0~
100 kg/m2，經(jīng)歸一化后變?yōu)?~10。此方法既可以提升
模型的收斂速度，還能降低計算復(fù)雜度。在水土保持
監(jiān)測中，對全國200 個監(jiān)測點數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理
后，基于支持向量機（support vector machine, SVM）
的土壤侵蝕預(yù)測模型的準(zhǔn)確率從83%提升至91%；
對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后，長短期記憶網(wǎng)
絡(luò)（long short謠term memory, LSTM）模型的訓(xùn)練時間
縮短了25%。
1.2 特征提取與選擇
在水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)的特征提取中，卷積神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network, CNN）被廣泛應(yīng)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(xì)微變化，顯著提高特征的可辨識度
和相關(guān)性。此外，深度自編碼器在處理多變量監(jiān)測數(shù)
據(jù)（降雨量、土壤含水量、蒸發(fā)量等）時，利用非線性
降維技術(shù)有效壓縮數(shù)據(jù)規(guī)模，保留關(guān)鍵特征，從而提
升數(shù)據(jù)處理的效率和后續(xù)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(jiān)測研究中分析特征在
模型決策中的貢獻(xiàn)度來評估其重要性。例如，在分析
中發(fā)現(xiàn)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(shù)篩除對目標(biāo)變量貢獻(xiàn)低的特征，可有效解決多
相關(guān)性問題，優(yōu)化模型的預(yù)測性能[3]。
1.3 數(shù)據(jù)分類與聚類
監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在水土保持領(lǐng)域中主要應(yīng)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(jìn)行區(qū)分，該算法通過構(gòu)建超平面對
數(shù)據(jù)進(jìn)行高維劃分，實現(xiàn)土壤侵蝕類型的精確分類，
提升模型的分類準(zhǔn)確率。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過學(xué)
習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，能有效區(qū)分輕度、中度及重度土
壤侵蝕，并對各類侵蝕的空間分布進(jìn)行可視化，使監(jiān)
控和響應(yīng)措施更為精確。
在無監(jiān)督學(xué)習(xí)方面，K 均值、DBSCAN 等聚類算
法被廣泛應(yīng)用于水土流失監(jiān)測點的分組。K 均值聚
類根據(jù)降雨量、坡度和土壤結(jié)構(gòu)等多維數(shù)據(jù)將監(jiān)測
點劃分為不同風(fēng)險等級的區(qū)域，從而優(yōu)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(shù)據(jù)，能夠在稀疏或密集區(qū)域內(nèi)有效識別
高風(fēng)險侵蝕區(qū)域，為制定區(qū)域性管理措施提供科學(xué)
依據(jù)。
1.4 預(yù)測與趨勢分析
時間序列預(yù)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(jiān)測數(shù)據(jù)的自相關(guān)性來
精確預(yù)測短期內(nèi)的水土流失量。例如，基于某地區(qū)
20 年的數(shù)據(jù)，ARIMA 能夠預(yù)測未來5 年的水土流失
趨勢，預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的偏差控制在10%以內(nèi)。
利用LSTM 對過去的降雨量和土壤侵蝕強度數(shù)據(jù)進(jìn)
行學(xué)習(xí)，可以預(yù)測未來10 年的水土流失趨勢，為防
治措施制定提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
在土壤含水量的預(yù)測中，回歸模型通過建立降
雨量、蒸發(fā)量、土壤類型與土壤含水量之間的關(guān)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(yù)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(xù)優(yōu)化預(yù)測誤差，能在處理復(fù)雜的高維數(shù)
據(jù)時提供高精度的預(yù)測結(jié)果。實際研究表明，GBDT 在預(yù)測土壤含水量方面優(yōu)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(jù)，展示了回歸模型在環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用價值。
1.5 異常檢測與預(yù)警
基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測算法能夠從海量監(jiān)測
數(shù)據(jù)中快速發(fā)現(xiàn)異常變化，為風(fēng)險防控提供科學(xué)依
據(jù)，常用算法有自動編碼器和LSTM 異常檢測法，這
些算法通過學(xué)習(xí)監(jiān)測數(shù)據(jù)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(gòu)誤差來識別數(shù)據(jù)異常點；而LSTM 異常檢測法基于時間序列變化，捕捉監(jiān)測數(shù)據(jù)的趨
勢異常，適用于檢測突發(fā)性水土流失風(fēng)險或植被覆
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蓋率劇烈變化。
實時預(yù)警系統(tǒng)通過智能算法與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)
合，構(gòu)建多層次的風(fēng)險響應(yīng)機制。在系統(tǒng)設(shè)計中，傳
感器網(wǎng)絡(luò)實時采集監(jiān)測點數(shù)據(jù)，經(jīng)深度學(xué)習(xí)模型處
理后，可精準(zhǔn)識別異常變化并生成預(yù)警信號。同時，
系統(tǒng)結(jié)合邊緣計算和云端處理技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的本
地處理與遠(yuǎn)程傳輸，提升預(yù)警效率。在實踐中，實時
預(yù)警系統(tǒng)可對土壤侵蝕高發(fā)區(qū)、極端天氣事件引發(fā)
的風(fēng)險進(jìn)行快速響應(yīng)，有效減少水土流失和生態(tài)破
壞的潛在損失。
2 智能算法應(yīng)用于水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)處理
面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略
智能算法在水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中展現(xiàn)出強
大的潛力，但其應(yīng)用仍面臨一系列挑戰(zhàn)，需要制定有
效的應(yīng)對策略加以應(yīng)對。
（1）數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)往
往涉及地理位置信息，可能包括敏感的環(huán)境數(shù)據(jù)和
個人信息，而這些數(shù)據(jù)的泄露可能會引發(fā)安全問題。
為確保數(shù)據(jù)安全，需要采用加密技術(shù)來保護(hù)數(shù)據(jù)傳
輸安全，同時在數(shù)據(jù)存儲和處理過程中實施嚴(yán)格的
訪問控制和用戶身份驗證機制。建立完善的數(shù)據(jù)隱
私保護(hù)制度，確保所有數(shù)據(jù)處理活動都符合相關(guān)法
律法規(guī)，有助于提升公眾對智能算法應(yīng)用的信任度。
（2）算法的可解釋性與透明度。盡管機器學(xué)習(xí)模
型特別是深度學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)處理方面表現(xiàn)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(yù)測結(jié)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(fā)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(xué)習(xí)技術(shù)，如決策樹和規(guī)則基系統(tǒng)，
提升模型的透明度和預(yù)測結(jié)果的可理解性。
（3）技術(shù)迭代與人才缺口。水土保持領(lǐng)域存在技
術(shù)快速迭代與人才培養(yǎng)滯后之間的矛盾。相關(guān)部門
需要與時俱進(jìn)，不斷更新技術(shù)以應(yīng)對新的挑戰(zhàn)。然
而，當(dāng)前在智能算法領(lǐng)域，尤其是在深度學(xué)習(xí)和大數(shù)
據(jù)分析方面，專業(yè)人才相對匱乏。因此，高校和培訓(xùn)
機構(gòu)需要設(shè)計與時俱進(jìn)的課程，培養(yǎng)具備環(huán)境科學(xué)
和智能算法雙重背景的專業(yè)人才[5]。
3 智能算法在水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用
前景
3.1 技術(shù)發(fā)展趨勢
跨學(xué)科融合正成為推動技術(shù)創(chuàng)新的重要動力。
環(huán)境科學(xué)與計算技術(shù)的結(jié)合，既提升數(shù)據(jù)處理和分
析的效率，又增強對復(fù)雜環(huán)境問題的理解和應(yīng)對能
力。例如，環(huán)境科學(xué)與人工智能的結(jié)合能夠提供更準(zhǔn)
確的水文模型和土壤侵蝕模擬。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)與
傳統(tǒng)地理信息系統(tǒng)的融合，有助于實現(xiàn)更精確的地
形分析和風(fēng)險評估。跨學(xué)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(yīng)用領(lǐng)域拓展
智能算法的應(yīng)用正從單一的數(shù)據(jù)監(jiān)測向綜合環(huán)
境管理拓展。傳統(tǒng)水土保持依賴少數(shù)環(huán)境因素的監(jiān)
測，如降雨量或土壤濕度，而利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以
整合和分析多源數(shù)據(jù)，如氣象、土壤、植被和人類活
動等數(shù)據(jù)，提供更全面的環(huán)境監(jiān)控，幫助制定更有效
的管理策略和應(yīng)對措施。例如，集成模型可以預(yù)測特
定管理措施對流域水質(zhì)和土壤質(zhì)量的長期影響，使
決策更加科學(xué)和精確。
智能算法正擴展至跨領(lǐng)域應(yīng)用，創(chuàng)造了新的發(fā)
展機遇。例如，在城市規(guī)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(yù)測城市發(fā)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(yīng)用可以提升對極端天氣事件如洪水和旱災(zāi)
的預(yù)測精度，為制定適應(yīng)性策略提供數(shù)據(jù)支持。跨領(lǐng)
域應(yīng)用既凸顯了智能算法的廣泛適用性，也為解決
社會經(jīng)濟和全球環(huán)境問題提供了新的視角和工具。
4 結(jié)語
本文探討了智能算法在水土保持監(jiān)測數(shù)據(jù)處理
中的應(yīng)用，從數(shù)據(jù)預(yù)處理到異常檢測與預(yù)警，智能算
法在提高數(shù)據(jù)處理效率、準(zhǔn)確性和科學(xué)性方面展現(xiàn)
出巨大潛力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和跨學(xué)科融合的
推動，智能算法在水土保持領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛，
能為水土流失治理提供有力支持。未來，應(yīng)繼續(xù)加強
技術(shù)創(chuàng)新，完善法規(guī)政策，有效應(yīng)對數(shù)據(jù)安全與隱私
保護(hù)等挑戰(zhàn)，推動水土保持監(jiān)測技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，為
生態(tài)環(huán)境保護(hù)貢獻(xiàn)力量。
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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(jiān)測、驗收相關(guān)工作。
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