EcoSyn：基于遥感技术的综合灌溉与林业管理生态状态调控系统

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：EcoSyn: Remote-Sensing-Guided Eco-State Control for Integrated Irrigation and Forestry Management

　　

摘要：

EcoSyn是一种用于在非稳定气候条件下实现灌溉与林业协同管理的统一控制学习框架。该框架包含以下组成部分：(i)分层自适应生态状态机，它能整合混合动态机制，将离散事件触发与连续传感器数据相结合，从而控制不同区域的运行模式转换；(ii)生态影响学习模块，可优化复合生态影响指数，该指数为EII=ω1Weff/Wreq+ω2Cabs/Cmax，其中Weff是流量与植被指数的函数，用于表示碳吸收量；(iii)分布式知识节点网络，可用于在具有边缘处理功能的异构农业生态区域之间实现隐私保护的参数共享；(iv)气候抗逆反馈循环，通过基于事件条件的增益机制来处理异常情况和极端状况，并采用前向加权强化策略。在线优化将HAESM的转换策略与EILM的以损失为约束的目标函数相结合，而DKNN聚合功能则有助于使局部控制器在面对协变量变化时保持稳定。该框架能够处理多源物联网数据，并在基于FAOSTAT数据的先验信息以及网格化地理空间特征的模拟环境中运行。在涵盖需求激增、降水变化、土壤退化以及高蒸发量等六种压力场景的测试中，EcoSyn的资源配置准确率可达94.2%，抗旱响应效率为80.2%，对异常情况的适应能力为89.7%。