本發(fā)明涉及聲音分析處理，具體地，涉及一種基于聲音分析的森林生態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、目前森林生態(tài)監(jiān)測主要通過利用衛(wèi)星遙感和無人機(jī)圖像采集大范圍植被覆蓋、土地利用和病害檢測信息，但受制于分辨率限制、云層遮擋和時空更新不及時等問題，而固定式環(huán)境傳感器用于實時監(jiān)測溫度、濕度、土壤?ph、光照等參數(shù)，提供局部環(huán)境狀態(tài)信息，但其數(shù)據(jù)通常僅反映物理環(huán)境狀態(tài)，無法全面捕捉生物活動信息，雖然目前也有采用多模態(tài)數(shù)據(jù)如環(huán)境數(shù)據(jù)與遙感圖像的融合進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測但其往往未能實時整合生物行為、環(huán)境參數(shù)和空間細(xì)節(jié)，決策支持系統(tǒng)較為簡單，難以實現(xiàn)閉環(huán)反饋和動態(tài)調(diào)整的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供了一種基于聲音分析的森林生態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。解決了現(xiàn)有技術(shù)中針對森林監(jiān)測往往未能實時整合生物行為、環(huán)境參數(shù)和空間細(xì)節(jié)，決策支持系統(tǒng)較為簡單，難以實現(xiàn)閉環(huán)反饋和動態(tài)調(diào)整的技術(shù)問題。

2、鑒于上述問題，本技術(shù)提供了一種基于聲音分析的森林生態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

3、第一方面，本技術(shù)提供了一種基于聲音分析的森林生態(tài)監(jiān)測方法，其中，所述方法應(yīng)用于一種基于聲音分析的森林生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，所述方法包括：

4、獲取森林監(jiān)測區(qū)域的實時連續(xù)錄音，并在錄音中嵌入時間戳與地理位置信息，確保所有錄音數(shù)據(jù)具有精確時空標(biāo)識；

5、利用短時能量計算剔除錄音數(shù)據(jù)中的靜默部分，只保留包含明顯聲學(xué)活動的時間段，并動態(tài)設(shè)定能量閾值保留有效信號獲得有效音頻數(shù)據(jù)，其動態(tài)能量閾值，可根據(jù)環(huán)境噪聲水平自動調(diào)節(jié)，以防止遺漏弱信號，確保弱信號不會被遺漏；

6、將有效音頻數(shù)據(jù)經(jīng)過?stft?轉(zhuǎn)換為時間—頻率矩陣，以便分析不同頻段的能量分布，并結(jié)合實時氣象數(shù)據(jù)（如風(fēng)速、降雨）調(diào)整濾波器參數(shù)，并對特定頻段（如低頻風(fēng)聲）進(jìn)行動態(tài)降噪處理，再通過檢測無聲片段估計噪聲譜，再從原始頻譜中減去估計的噪聲譜，獲得降噪后的頻譜；

7、對降噪后的頻譜采用梅爾濾波組變換和?dct?提取?mfcc?特征，生成標(biāo)準(zhǔn)化的特征向量替代原始音頻數(shù)據(jù)上傳，從而大幅降低數(shù)據(jù)量；

8、利用預(yù)訓(xùn)練的?cnn?和?lstm?對?mfcc?特征進(jìn)行深度學(xué)習(xí)分類，并基于歷史數(shù)據(jù)設(shè)定統(tǒng)計閾值，檢測異常，最終生成包含分類結(jié)果、活動強(qiáng)度和異常預(yù)警信息的輸出數(shù)據(jù)；

9、即利用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）對mfcc特征圖進(jìn)行處理，提取時空特征；

10、利用長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（lstm或雙向lstm），捕捉音頻序列中的時間依賴性，進(jìn)行分類和識別（如區(qū)分“鳥鳴”、“昆蟲叫聲”等）；

11、基于歷史數(shù)據(jù)設(shè)定統(tǒng)計閾值：例如，當(dāng)某區(qū)域內(nèi)動物叫聲的平均頻率或總能量突然下降，或異常噪聲（可能代表機(jī)械噪聲、非法活動等）突然上升時，觸發(fā)異常預(yù)警；

12、生成包括分類結(jié)果、活動強(qiáng)度指標(biāo)、異常檢測標(biāo)記以及異常區(qū)域的gps位置和預(yù)警級別等數(shù)據(jù)。

13、獲取森林監(jiān)測區(qū)域的環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)，并保證數(shù)據(jù)具有明確的時間和空間標(biāo)識；

14、對采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步校驗、噪聲平滑和格式統(tǒng)一處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性；

15、利用歷史數(shù)據(jù)和高精度參考傳感器建立回歸模型，自動校準(zhǔn)傳感器輸出，消除因長期漂移引起的誤差，并通過滑動窗口技術(shù)計算實時平均值、方差等統(tǒng)計量，生成即時環(huán)境狀態(tài)指標(biāo)（如土壤濕度指數(shù)、溫度波動情況）；

16、聲音監(jiān)測模塊檢測到異常預(yù)警時，根據(jù)聲音監(jiān)測模塊檢測到異常預(yù)警的時間和gps信息，在環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)中提取對應(yīng)時間窗口和區(qū)域內(nèi)的統(tǒng)計指標(biāo)，依據(jù)統(tǒng)計指標(biāo)內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)判斷該異常是否與實際環(huán)境條件（如干旱、高溫）相關(guān)，從而提供輔助信息對聲音監(jiān)測模塊檢測到異常預(yù)警的可靠性進(jìn)行驗證，用以判斷在預(yù)警時間段內(nèi)，環(huán)境指標(biāo)是否顯著偏離正常范圍，防止僅因局部聲學(xué)波動而誤判，從而驗證聲音預(yù)警的可靠性，并通過加權(quán)綜合生成聯(lián)合評分，確保只有真正異常的區(qū)域觸發(fā)后續(xù)無人機(jī)采集任務(wù)。

17、如果沒有環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)，可能會因僅憑聲音信息而引發(fā)誤警或遺漏真實異常區(qū)域，影響無人機(jī)任務(wù)的準(zhǔn)確性。

18、進(jìn)一步的，其判斷在預(yù)警時間段內(nèi)，環(huán)境指標(biāo)是否顯著偏離正常范圍的方法如下：

19、將預(yù)警時間段對應(yīng)的聲音活動信息與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，判斷當(dāng)前聲音活動是否顯著低于正常水平或是否存在異常噪聲；并給出聲音異常預(yù)警分?jǐn)?shù)：

20、利用長期監(jiān)測數(shù)據(jù)和獲取每個環(huán)境參數(shù)的正常范圍和平均水平，并生成每個參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值范圍；

21、當(dāng)實時采集的環(huán)境數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯偏離歷史正常范圍的情況，就認(rèn)為環(huán)境參數(shù)存在異常。系統(tǒng)會將這些偏離程度轉(zhuǎn)換成一個環(huán)境異常分?jǐn)?shù)來顯示其環(huán)境異常程度；

22、分別獲取聲音異常預(yù)警分?jǐn)?shù)以及環(huán)境異常分?jǐn)?shù)的權(quán)重并依此根據(jù)聲音異常預(yù)警分?jǐn)?shù)以及環(huán)境異常分?jǐn)?shù)以及各自的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)組合計算獲得其環(huán)境綜合評分，將所述環(huán)境綜合評分與預(yù)設(shè)的閾值比較，如果其超出閾值，則確認(rèn)該區(qū)域存在真實生態(tài)異常，并觸發(fā)無人機(jī)圖像采集任務(wù)。

23、根據(jù)聲音預(yù)警信息（例如某區(qū)域動物活動驟降或異常噪聲標(biāo)記）和環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)（顯示干旱、溫度異常等），并通過整合聲音數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)生成的時空熱力圖，明確異常熱點區(qū)域的具體gps范圍，為需要進(jìn)行無人機(jī)圖像采集的目標(biāo)區(qū)域；

24、通過無人機(jī)任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)自動規(guī)劃飛行路徑，設(shè)定飛行高度、速度和覆蓋范圍，同時參考?xì)庀髷?shù)據(jù)確保飛行安全；

25、獲得無人機(jī)采集的圖像信息；

26、對采集圖像進(jìn)行幾何校正、正射校正與圖像拼接，確保圖像與地理坐標(biāo)系統(tǒng)對齊；進(jìn)一步提取植被指數(shù)（如ndvi）、紋理特征和目標(biāo)檢測信息（如病害區(qū)域）。

27、將來自聲音監(jiān)測、環(huán)境傳感器和無人機(jī)圖像的數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式、時間戳和地理坐標(biāo)，確保數(shù)據(jù)處于相同的基準(zhǔn)下進(jìn)行對比與融合。

28、對每個異常區(qū)域構(gòu)建多模態(tài)特征向量，包括聲音數(shù)據(jù)（動物活動強(qiáng)度、異常預(yù)警分值、mfcc?統(tǒng)計指標(biāo)）、環(huán)境數(shù)據(jù)（溫濕度、土壤指標(biāo)及其他統(tǒng)計數(shù)據(jù)）和圖像數(shù)據(jù)（植被覆蓋率、ndvi、病害比例等）；

29、對于時序數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、聲音活動指數(shù)），利用卡爾曼濾波進(jìn)行時空平滑和預(yù)測，減少隨機(jī)噪聲干擾。

30、將不同數(shù)據(jù)源的不確定性進(jìn)行建模，通過條件概率計算來獲得各數(shù)據(jù)間的依賴關(guān)系，以生成更穩(wěn)定的生態(tài)健康評估指標(biāo)；

31、例如，在融合聲音監(jiān)測和地面環(huán)境數(shù)據(jù)時，可以使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模后，通過條件概率計算來獲得聲音監(jiān)測和地面環(huán)境之間的依賴關(guān)系，進(jìn)而生成更穩(wěn)定的生態(tài)健康評估指標(biāo)。

32、構(gòu)建融合模型，將各模態(tài)數(shù)據(jù)作為輸入，通過卷積層、全連接層和lstm層捕捉時空關(guān)系，實現(xiàn)非線性融合，輸出綜合生態(tài)健康指數(shù)；

33、采用加權(quán)平均或投票機(jī)制，將各模型輸出結(jié)果整合為最終融合指標(biāo)。

34、對融合后的生態(tài)健康指標(biāo)進(jìn)行異常檢測（如采用孤立森林或自編碼器），當(dāng)指標(biāo)超出預(yù)設(shè)正常范圍時生成風(fēng)險預(yù)警；

35、利用arima或lstm等時間序列模型預(yù)測未來生態(tài)趨勢，為長期生態(tài)監(jiān)測和恢復(fù)策略制定提供參考；

36、結(jié)合專家規(guī)則庫和決策支持模型，將綜合指標(biāo)、異常檢測與趨勢預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體恢復(fù)建議（如增加巡查、調(diào)整灌溉、補(bǔ)植本地物種等）和現(xiàn)場操作指令，并生成異常區(qū)域熱力圖、趨勢曲線和風(fēng)險評估報告。

37、第二方面，本技術(shù)還提供了一種基于聲音分析的森林生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)包括：

38、聲音監(jiān)測模塊：通過連續(xù)錄音、能量檢測、頻譜轉(zhuǎn)換、降噪、mfcc特征提取以及深度學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)聲音分類與異常檢測，生成異常預(yù)警數(shù)據(jù)；

39、環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)采集與處理模塊：通過實時采集環(huán)境數(shù)據(jù)、自動校準(zhǔn)、統(tǒng)計分析和上下文驗證，為聲音異常預(yù)警提供背景信息，確保預(yù)警的可靠性；

40、無人機(jī)圖像采集模塊：基于聲音與環(huán)境預(yù)警確定目標(biāo)區(qū)域，自動規(guī)劃飛行任務(wù)采集高分辨率圖像，并對圖像進(jìn)行校正、拼接和生態(tài)指標(biāo)提??；

41、多源數(shù)據(jù)融合與智能決策支持模塊：將各數(shù)據(jù)源統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化、時空對齊后構(gòu)建多模態(tài)特征向量，通過卡爾曼濾波、貝葉斯推理和多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，生成綜合生態(tài)健康指標(biāo)，并通過異常檢測和時間序列預(yù)測輸出生態(tài)恢復(fù)建議與操作指令。

42、本技術(shù)中提供的一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點：

43、本技術(shù)利用聲音監(jiān)測能夠?qū)崿F(xiàn)24小時連續(xù)錄音，提供毫秒級的時間分辨率，使其能實時捕捉到生態(tài)系統(tǒng)中動物活動和突發(fā)異常的動態(tài)變化，且基于聲音數(shù)據(jù)的預(yù)警能夠在極短時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)生態(tài)異常（如動物活動驟降或異常噪聲出現(xiàn)），從而及時觸發(fā)后續(xù)無人機(jī)任務(wù)極大的提高了監(jiān)測的實時性。

44、本技術(shù)提高聲音監(jiān)測可以直接捕捉動物叫聲信息，提供對區(qū)域內(nèi)生物多樣性和生態(tài)活力的直觀反饋，且通過對動物叫聲的分類和統(tǒng)計，能夠分析不同物種的活動狀態(tài)，進(jìn)而判斷生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況，而單純依靠環(huán)境傳感器或遙感圖像難以捕捉到這種生物行為動態(tài)，即本技術(shù)可以達(dá)到更全面的森林監(jiān)測的效果。

45、本技術(shù)主要以聲音監(jiān)測為基礎(chǔ)對森林環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測，其對天氣條件的依賴較低，不像遙感影像容易受到云層、雨雪等影響，能夠在多種天氣條件下穩(wěn)定運行。

46、且本方法通過結(jié)合環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)對聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行上下文驗證，可以進(jìn)一步降低因局部噪聲波動引起的誤判風(fēng)險，提升整體預(yù)警的準(zhǔn)確性。相比單純依賴遙感與環(huán)境數(shù)據(jù)組合，本方法通過聲音提供了生物活動的直接反饋，使得監(jiān)測更全面。

47、最后本方法提高將聲音數(shù)據(jù)與環(huán)境傳感器和無人機(jī)圖像數(shù)據(jù)融合，可以獲得從生物行為到環(huán)境狀態(tài)再到空間細(xì)節(jié)的全面生態(tài)信息。這種多源數(shù)據(jù)融合能生成更精確的綜合生態(tài)健康指標(biāo)，為生態(tài)異常檢測和生態(tài)恢復(fù)提供科學(xué)決策支持。

48、本方法通過結(jié)合異常檢測、時間序列預(yù)測和專家規(guī)則系統(tǒng)，本方法能自動生成恢復(fù)建議和現(xiàn)場操作指令，幫助管理者及時調(diào)整生態(tài)恢復(fù)策略，而這在僅依賴遙感或環(huán)境傳感的方案中往往是較難實現(xiàn)的。