CN112347207A - 基于vue的生态监管一体化平台 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于VUE的生态监管一体化平台，包括：数据采集单元，大数据分析单元，应急响应单元，云服务器；所述的数据采集单元采集监测数据，所述的监测数据包括从全球多源卫星实时获取监测数据、从地面监测仪器实时获取监测数据以及由地面人员巡查发现的突发事件上传的照片、视频、位置信息数据；所述的数据采集单元采集到的数据全部存储云服务器；所述的云服务器连接空间数据库；所述的大数据分析单元采用深度学习模型、最优化估计算法，结合气象、地表高程，人口、GDP、交通的辅助数据，通过大气物理化学、流体动力对模型约束模型；所述的大数据分析单元采用多核并行计算。

Description

基于VUE的生态监管一体化平台
技术领域
本发明涉及生态遥感监测与管控领域，具体涉及一种基于VUE的生态监管一体化平台。
背景技术
Vue.js(/vju：/，或简称为Vue)是一套用于构建用户界面的渐进式框架。具体来说，是一个用于创建用户界面的开源JavaScript框架，也是一个创建单页应用的Web应用框架。Vue.js是JavaScript前端框架，旨在更好地组织与简化Web开发。Vue所关注的核心是MVC模式中的视图层，同时，它也能方便地获取数据更新，并通过组件内部特定的方法实现视图与模型的交互。利用VUE建立一套生态监管一体化平台还是生态遥感监测与管控领域的空白。
发明内容
本发明目的在于提供基于一种VUE的生态监管一体化平台，是一种基于多源卫星的信息提取、分析、预警的一体化平台。实现生态监管领域的多源信息采集、大数据解译分析、应急响应处置。
为了解决以上技术问题，本发明通过以下技术方案得以实现：一种基于VUE的生态监管一体化平台，包括：
数据采集单元，大数据分析单元，应急响应单元，云服务器；
所述的数据采集单元采集监测数据，所述的监测数据包括从全球多源卫星实时获取监测数据、从地面监测仪器实时获取监测数据以及由地面人员巡查发现的突发事件上传的照片、视频、位置信息数据；
所述的数据采集单元采集到的数据全部存储云服务器；
所述的云服务器连接空间数据库；
所述的大数据分析单元采用深度学习模型、最优化估计算法，结合气象、地表高程，人口、GDP、交通的辅助数据，通过大气物理化学、流体动力对模型约束模型；所述的大数据分析单元采用多核并行计算；
所述的大数据分析单元包括分析模块、预警模块、定位模块，所述的分析模块实现智能分析，所述的预警模块实现自动预警，所述的定位模块实现精准定位；
所述的应急响应单元包括等级评估模块、辅助决策模块、调度选择模块、路径规划模块，所述的调度选择模块实现智能调度，所述的辅助决策模块实现辅助决策，所述的路径规划模块实现路径规划；
所述的最优化估计算法采用如下公式计算：
Figure BDA0002681597600000021
Figure BDA0002681597600000022
其中，i为迭代次数，Xi+1和Xi为当前和前一次的状态矢量，X为选定的确定的一种生态环境信息数据，Y是测量矢量即测量光谱，x2是收敛函数，R是前向模型、用于模拟光谱，R(Xi)是模拟光谱，Ki是权重函数矩阵，
Figure BDA0002681597600000023
为Ki的转置，其中Ki定义为：
Figure BDA0002681597600000024
所述的深度学习模型采用STNN网络，输入辅助的气象数据、地理信息数据、以及卫星观测光谱数据，以地面监测数据为标签，并同化训练，获取训练模型，通过训练模型，解析出各种生态环境信息。
进一步的，所述的空间数据库为设置于云服务器上的PostGis。
进一步的，所述的多核并行计算利用Python的multiprocessing包同时跨服务器多节点计算，计算过程通过ctypes数据类型共享内存。
再进一步的，大数据分析单元经过定位模块精准定位，通过邮件、短信、电话或APP系统将事件信息推送给相关人员。
本发明的技术效果：本发明的一种VUE的生态监管一体化平台，是一种基于多源卫星的信息提取、分析、预警的一体化平台。实现生态监管领域的多源信息采集、大数据解译分析、应急响应处置。
附图说明
图1为本发明的基本框架图；
图2为本发明深度学习基本框架图。
具体实施方式
以下将配合附图来详细说明本发明的实施方式。
本发明是一种VUE的生态监管一体化平台，更为具体地，涉及一种基于多源卫星的信息提取、分析、预警的一体化平台。实现生态监管领域的多源信息采集、大数据解译分析、应急响应处置。
本发明提供了一种基于VUE框架的生态监管一体化平台，包括：
数据采集单元1，大数据分析单元2，应急响应单元3，云服务器4；
所述的数据采集单元1采集监测数据，所述的监测数据包括从全球多源卫星实时获取监测数据、从地面监测仪器实时获取监测数据以及由地面人员巡查发现的突发事件上传的照片、视频、位置信息等数据；
所述的数据采集单元1采集到的数据全部存储云服务器4；
所述的云服务器4连接空间数据库，进一步的，所述的空间数据库为设置于云服务器4上的PostGis。
即所述的数据采集单元1采集到的数据全部存储云服务器4。并利用空间数据库PostGis存储数据方便后续分析使用。
所述的大数据分析单元2采用深度学习模型(deeplearning)、最优化估计算法，结合气象、地表高程，人口、GDP、交通等辅助数据，通过大气物理化学、流体动力对模型约束模型。充分考虑了地理大数据的时空相关性。
所述的最优化估计算法采用如下公式计算：
Figure BDA0002681597600000041
Figure BDA0002681597600000042
其中，i为迭代次数，Xi+1和Xi为当前和前一次的状态矢量，X为某一确定生态环境信息数据，即X为选定的确定的一种生态环境信息数据，如臭氧的垂直分布浓度，Y是测量矢量即测量光谱，x2是收敛函数，R是前向模型、用于模拟光谱，R(Xi)是模拟光谱，Ki是权重函数矩阵，
Figure BDA0002681597600000043
为Ki的转置，其中Ki定义为：
Figure BDA0002681597600000044
深度学习模型基本框架如图2。时空神经网络STNN网络，输入辅助的气象数据、地理(信息)数据、以及卫星观测光谱数据，以地面监测数据为标签，考虑了地理信息的时空相关性，同化训练，获取训练模型，通过训练模型，解析出各种生态环境信息。
进一步具体的，所述的大数据分析单元2采用多核并行计算，具体的，利用Python的multiprocessing包同时跨服务器多节点计算，计算过程通过ctypes数据类型共享内存，通过并行计算大大提高数据解译分析效率。为应急响应提供时效性保证。
进一步具体的，所述的大数据分析单元2包括分析模块、预警模块、定位模块，所述的分析模块实现智能分析，所述的预警模块实现自动预警，所述的定位模块实现精准定位，这样，在发现突发事件后，精准定位，通过邮件、短信、电话、及APP系统自动将事件信息推送给相关人员。
所述的应急响应单元3包括等级评估模块、辅助决策模块、调度选择模块、路径规划模块，所述的调度选择模块实现智能调度，所述的辅助决策模块实现辅助决策，所述的路径规划模块实现路径规划，这样，根据监测的突发事件，对事件等级评估，辅助领导决策，智能调度相应的机构、人员进行处置，并提供最优化的路径。
本发明的一种VUE的生态监管一体化平台，是一种基于多源卫星的信息提取、分析、预警的一体化平台。实现生态监管领域的多源信息采集、大数据解译分析、应急响应处置。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (4)

1.一种基于VUE的生态监管一体化平台，其特征在于：包括：
数据采集单元(1)，大数据分析单元(2)，应急响应单元(3)，云服务器(4)；
所述的数据采集单元(1)采集监测数据，所述的监测数据包括从全球多源卫星实时获取监测数据、从地面监测仪器实时获取监测数据以及由地面人员巡查发现的突发事件上传的照片、视频、位置信息数据；
所述的数据采集单元(1)采集到的数据全部存储云服务器(4)；
所述的云服务器(4)连接空间数据库；
所述的大数据分析单元(2)采用深度学习模型、最优化估计算法，结合气象、地表高程，人口、GDP、交通的辅助数据，通过大气物理化学、流体动力对模型约束模型；所述的大数据分析单元(2)采用多核并行计算；
所述的大数据分析单元(2)包括分析模块、预警模块、定位模块，所述的分析模块实现智能分析，所述的预警模块实现自动预警，所述的定位模块实现精准定位；
所述的应急响应单元(3)包括等级评估模块、辅助决策模块、调度选择模块、路径规划模块，所述的调度选择模块实现智能调度，所述的辅助决策模块实现辅助决策，所述的路径规划模块实现路径规划；
所述的最优化估计算法采用如下公式计算：
Figure RE-FDA0002886028320000011
Figure RE-FDA0002886028320000012
其中，i为迭代次数，Xi+1和Xi为当前和前一次的状态矢量，X为选定的确定的一种生态环境信息数据，Y是测量矢量即测量光谱，χ2是收敛函数，R是前向模型、用于模拟光谱，R(Xi)是模拟光谱，Ki是权重函数矩阵，
Figure RE-FDA0002886028320000021
为Ki的转置，其中Ki定义为：
Figure RE-FDA0002886028320000022
所述的深度学习模型采用STNN网络，输入辅助的气象数据、地理信息数据、以及卫星观测光谱数据，以地面监测数据为标签，并同化训练，获取训练模型，通过训练模型，解析出各种生态环境信息。
2.根据权利要求1所述的基于VUE的生态监管一体化平台，其特征在于：所述的空间数据库为设置于云服务器(4)上的PostGis。
3.根据权利要求1所述的基于VUE的生态监管一体化平台，其特征在于：所述的多核并行计算利用Python的multiprocessing包同时跨服务器多节点计算，计算过程通过ctypes数据类型共享内存。
4.根据权利要求1或3所述的基于VUE的生态监管一体化平台，其特征在于：大数据分析单元(2)经过定位模块精准定位，通过邮件、短信、电话或APP系统将事件信息推送给相关人员。
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