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智能算法在水土保持监测数据处理中的应用与前景

文档作者：华娟文档来源：中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司		更新日期： 2026年07月16日	点击数：
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LOW CARBON WORLD 2025/8
智能算法在水土保持监测数据处理中的
应用与前景
华娟
（中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司，四川成都610072）
【摘要】为了提升水土保持监测数据处理的科学性尧高效性和准确性袁探讨智能算法在水土保持监测数据处
理中的应用袁包括数据预处理尧特征提取尧数据分类与聚类尧预测与趋势分析及异常检测与预警遥研究表明袁智
能算法能显著提高数据处理效率袁为水土保持工作提供有力支持袁推动水土保持监测技术的发展袁增强水土
流失治理效果遥
【关键词】智能算法曰水土保持曰监测数据处理
【中图分类号】S157 【文献标识码】A 【文章编号】2095-2066（2025）08-0025-03
0 引言
水土保持监测涉及地形、土壤、植被、气象等众
多因子，其数据量大且来源复杂。传统水土保持方法
主要依赖经验和人力，缺乏科学性和高效性，难以满
足现代水土保持的需求。随着人类活动加剧和全球
气候变化，水土流失问题日益严重，对生态环境和人
类生产生活构成巨大威胁。同时，经济社会的高质量
发展和工业化、城镇化的快速推进，使得水土保持监
管的难度提升。因此，利用智能算法处理水土保持监
测数据，提高数据处理的科学性、高效性和准确性，
成为当前水土保持领域的重要研究方向。
1 智能算法在水土保持监测数据处理中的应用
1.1 数据预处理
1.1.1 数据清洗与去噪
在水土保持监测中，受监测设备的灵敏度、环境
噪声干扰和数据采集错误的影响，监测数据中经常
存在噪声点和异常值。数据清洗的核心目标是剔除
这些不准确或不完整的数据，同时保留有效信息。实
践中，通常采用统计方法和智能算法相结合的方式
清洗数据。例如，基于中值滤波的去噪算法通过分析
时间序列数据，去除突发异常值；基于均值的滑动窗
口法能够平滑滤除噪声，同时保持数据趋势不变。以
土壤含水量监测数据为例，若某监测点的含水量值
在连续10 min内突然升高10 倍，远超周围监测点的
变化范围，可以初步判断为噪声数据，此时可采用中
值滤波法进行数据清洗。选取该异常点前后一定范
围内（25%~75%的数据）计算这些数据的中位数，以
替代异常值，从而完成数据清洗。此外，深度学习中
的自编码器通过训练模型学习数据的特征分布，对
噪声数据进行降噪。以植被覆盖率数据为例，当噪声
占比达50%时，训练一个深层自编码器可以有效重
建覆盖率的真实值，显著提升去噪后数据的准确性，
去噪后的数据与真实值的平均吻合度可达95%[1]。
1.1.2 数据缺失值处理
监测数据缺失是水土保持工作中常见的问题，
可能由设备故障、传感器损坏或数据传输丢失导致。
在处理缺失值时，需要在保证数据完整性和真实反
映实际情况之间取得平衡。均值插值法是用所在列
的均值填充缺失数据，但此方法容易导致数据分布
失真，特别是对于变化剧烈的数据，因此，更优的方
式是基于时间序列预测模型进行插值。以降雨数据
为例，假设某监测点某天的降雨量缺失，可利用前后
5 d的数据，通过自回归积分滑动平均（autoregressive
integrated moving average, ARIMA）模型预测该时间段
的降雨量。研究表明，在日降雨数据预测中，ARIMA 模型的均方误差通常低于0.1[2]。机器学习的K 最近
邻（K谣nearestneighbor, KNN）插值方法利用其他监测
点的相似性来填补缺失值。例如，在10 个监测点的
网络中，若其中一个点在某一时段的土壤侵蚀速率
数据缺失，可通过寻找空间位置相近的监测点，基于
历史趋势计算缺失值。实验表明，KNN插值方法在填
补50%以上缺失值的情况下，仍能保持90%以上的
数据精度。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———与缺失值监测点相邻的
第 i 个监测点数据；k———监测点数量；wi———权重，
通常根据相似性或距离计算。
1.1.3 数据标准化与归一化
监测数据常来自不同设备或变量，量纲不统一
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的问题会直接影响后续智能算法的效果。例如，监测
点的地形高程数据以米为单位，而土壤含水量以百
分比表示，直接输入智能算法会导致高量纲数据占
据主导地位，使模型难以准确处理其他变量。解决此
问题的关键是数据标准化与归一化。
标准化通过数据中心化与缩放的方法，将数据转
化为均值为0、标准差为1 的分布。标准化公式如下：
xstd= x-滋
啄。（2）
式中：x———原始数据值；xstd———标准化后的数据值；
滋———数据均值；啄———数据的标准差。在应用中，地形
高程数据原始范围为0~500 m，经标准化后转变为-2 至+2的范围，从而消除不同变量之间的尺度差异。
归一化是将数据压缩到0~1 的范围，常用于神
经网络等对数值大小敏感的算法。其公式如下：
xnorm= xx-xmin max-xmin
。（3）
式中：xnorm———归一化后的数据；xmax———数据集中的
最大值，代表原始数据取值的上限；xmin———数据集中
的最小值，代表原始数据取值的下限。
归一化后的数据易于处理，同时保留原始数据
的比例关系。例如，土壤侵蚀速率数据原始范围为0~
100 kg/m2，经归一化后变为0~10。此方法既可以提升
模型的收敛速度，还能降低计算复杂度。在水土保持
监测中，对全国200 个监测点数据进行标准化处理
后，基于支持向量机（support vector machine, SVM）
的土壤侵蚀预测模型的准确率从83%提升至91%；
对时间序列数据进行归一化处理后，长短期记忆网
络（long short谣term memory, LSTM）模型的训练时间
缩短了25%。
1.2 特征提取与选择
在水土保持监测数据的特征提取中，卷积神经
网络（convolutional neural network, CNN）被广泛应用
于遥感影像的地形和植被覆盖空间特征提取。CNN 通过多层卷积和池化操作，可有效识别土壤侵蚀的
纹理和植被的细微变化，显著提高特征的可辨识度
和相关性。此外，深度自编码器在处理多变量监测数
据（降雨量、土壤含水量、蒸发量等）时，利用非线性
降维技术有效压缩数据规模，保留关键特征，从而提
升数据处理的效率和后续分析的精度。
在特征重要性评估与选择方面，随机森林等基
于决策树的模型在土壤侵蚀监测研究中分析特征在
模型决策中的贡献度来评估其重要性。例如，在分析
中发现降雨量和坡度对侵蚀程度的影响最大，其重要
性评分显著高于其他变量。此外，最小绝对收缩和选
择算法（least absolute shrinkage and selection operator,
LASSO）回归作为嵌入式特征选择方法，通过正则化
技术筛除对目标变量贡献低的特征，可有效解决多
相关性问题，优化模型的预测性能[3]。
1.3 数据分类与聚类
监督学习算法在水土保持领域中主要应用于土
壤侵蚀分类工作。例如，SVM可以有效地对坡耕地的
不同侵蚀强度进行区分，该算法通过构建超平面对
数据进行高维划分，实现土壤侵蚀类型的精确分类，
提升模型的分类准确率。此外，神经网络模型通过学
习复杂的数据模式，能有效区分轻度、中度及重度土
壤侵蚀，并对各类侵蚀的空间分布进行可视化，使监
控和响应措施更为精确。
在无监督学习方面，K 均值、DBSCAN 等聚类算
法被广泛应用于水土流失监测点的分组。K 均值聚
类根据降雨量、坡度和土壤结构等多维数据将监测
点划分为不同风险等级的区域，从而优化资源配置
和防治策略。DBSCAN 算法特别适用于处理空间分
布不均的数据，能够在稀疏或密集区域内有效识别
高风险侵蚀区域，为制定区域性管理措施提供科学
依据。
1.4 预测与趋势分析
时间序列预测模型主要用于分析未来水土流失
趋势。ARIMA 模型利用历史监测数据的自相关性来
精确预测短期内的水土流失量。例如，基于某地区
20 年的数据，ARIMA 能够预测未来5 年的水土流失
趋势，预测结果与实际数据的偏差控制在10%以内。
利用LSTM 对过去的降雨量和土壤侵蚀强度数据进
行学习，可以预测未来10 年的水土流失趋势，为防
治措施制定提供数据基础。
在土壤含水量的预测中，回归模型通过建立降
雨量、蒸发量、土壤类型与土壤含水量之间的关系
模型，如线性回归、多项式回归及梯度提升决策树
（gradient boosting decision tree, GBDT），有效预测土
壤含水量的变化。其中，GBDT通过组合多个决策树
模型并持续优化预测误差，能在处理复杂的高维数
据时提供高精度的预测结果。实际研究表明，GBDT 在预测土壤含水量方面优势明显，均方根误差低于
0.2，为灌溉和土壤保水的策略制定，提供了可靠依
据，展示了回归模型在环境科学领域的应用价值。
1.5 异常检测与预警
基于深度学习的异常检测算法能够从海量监测
数据中快速发现异常变化，为风险防控提供科学依
据，常用算法有自动编码器和LSTM 异常检测法，这
些算法通过学习监测数据的正常模式，能有效检测
出偏离正常分布的异常值。自动编码器通过比较输
入与输出的重构误差来识别数据异常点；而LSTM 异常检测法基于时间序列变化，捕捉监测数据的趋
势异常，适用于检测突发性水土流失风险或植被覆
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盖率剧烈变化。
实时预警系统通过智能算法与物联网技术相结
合，构建多层次的风险响应机制。在系统设计中，传
感器网络实时采集监测点数据，经深度学习模型处
理后，可精准识别异常变化并生成预警信号。同时，
系统结合边缘计算和云端处理技术，实现数据的本
地处理与远程传输，提升预警效率。在实践中，实时
预警系统可对土壤侵蚀高发区、极端天气事件引发
的风险进行快速响应，有效减少水土流失和生态破
坏的潜在损失。
2 智能算法应用于水土保持监测数据处理
面临的挑战与应对策略
智能算法在水土保持监测数据处理中展现出强
大的潜力，但其应用仍面临一系列挑战，需要制定有
效的应对策略加以应对。
（1）数据安全与隐私保护。水土保持监测数据往
往涉及地理位置信息，可能包括敏感的环境数据和
个人信息，而这些数据的泄露可能会引发安全问题。
为确保数据安全，需要采用加密技术来保护数据传
输安全，同时在数据存储和处理过程中实施严格的
访问控制和用户身份验证机制。建立完善的数据隐
私保护制度，确保所有数据处理活动都符合相关法
律法规，有助于提升公众对智能算法应用的信任度。
（2）算法的可解释性与透明度。尽管机器学习模
型特别是深度学习模型在数据处理方面表现出色，
但这些模型的决策过程往往缺乏透明度，被视为“黑
箱”操作，降低了用户对模型预测结果的信任度和模
型的普遍接受程度。为提高模型的可解释性，可以开
发可视化工具来揭示模型的工作原理，或采用更多
的可解释性机器学习技术，如决策树和规则基系统，
提升模型的透明度和预测结果的可理解性。
（3）技术迭代与人才缺口。水土保持领域存在技
术快速迭代与人才培养滞后之间的矛盾。相关部门
需要与时俱进，不断更新技术以应对新的挑战。然
而，当前在智能算法领域，尤其是在深度学习和大数
据分析方面，专业人才相对匮乏。因此，高校和培训
机构需要设计与时俱进的课程，培养具备环境科学
和智能算法双重背景的专业人才[5]。
3 智能算法在水土保持监测数据处理中的应用
前景
3.1 技术发展趋势
跨学科融合正成为推动技术创新的重要动力。
环境科学与计算技术的结合，既提升数据处理和分
析的效率，又增强对复杂环境问题的理解和应对能
力。例如，环境科学与人工智能的结合能够提供更准
确的水文模型和土壤侵蚀模拟。此外，大数据技术与
传统地理信息系统的融合，有助于实现更精确的地
形分析和风险评估。跨学科的方法不仅能提高研究
效率，还能为水土保持提供更全面的解决方案[4]。
3.2 应用领域拓展
智能算法的应用正从单一的数据监测向综合环
境管理拓展。传统水土保持依赖少数环境因素的监
测，如降雨量或土壤湿度，而利用机器学习技术可以
整合和分析多源数据，如气象、土壤、植被和人类活
动等数据，提供更全面的环境监控，帮助制定更有效
的管理策略和应对措施。例如，集成模型可以预测特
定管理措施对流域水质和土壤质量的长期影响，使
决策更加科学和精确。
智能算法正扩展至跨领域应用，创造了新的发
展机遇。例如，在城市规划中，利用智能算法可以评
估城市扩张对自然资源的影响，预测城市发展对周
边土壤和水体的潜在威胁。在气候变化研究中，智能
算法的应用可以提升对极端天气事件如洪水和旱灾
的预测精度，为制定适应性策略提供数据支持。跨领
域应用既凸显了智能算法的广泛适用性，也为解决
社会经济和全球环境问题提供了新的视角和工具。
4 结语
本文探讨了智能算法在水土保持监测数据处理
中的应用，从数据预处理到异常检测与预警，智能算
法在提高数据处理效率、准确性和科学性方面展现
出巨大潜力。随着技术的不断进步和跨学科融合的
推动，智能算法在水土保持领域的应用将更加广泛，
能为水土流失治理提供有力支持。未来，应继续加强
技术创新，完善法规政策，有效应对数据安全与隐私
保护等挑战，推动水土保持监测技术的持续发展，为
生态环境保护贡献力量。
参考文献
[1] 熊斌，陆心澄，沈伶康，等.智能识别算法驱动下的配网台
变全景监测系统设计研究[J].智能物联技术，2024，56（5）：
76-79.
[2] 廖伟宏，李晓敏，宋正华.人工智能用于现场执法监测系统
的研究与应用[J].长江信息通信，2024，37（10）：101-103.
[3] 王鑫.基于视频图像的化工厂区目标智能监测方法研究[D].
西安：西安工业大学，2024.
[4] 徐吴昊.基于智能技术的供配电智能监测系统分析[J].集成
电路应用，2024，41（10）：222-223.
[5] 孔令兮，郑倩.大数据及机器学习技术在水资源智能监测
与环境传感技术中的应用[J].水上安全，2024（19）：62-64.
作者简介院华娟（1984—），女，汉族，陕西渭南人，硕
士研究生，高级工程师，主要从事水土保持方案编
制、监测、验收相关工作。
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