基于沙漠化环境监测的多传感器数据融合算法研究OA

根据沙漠边缘地带近地环境监测需求,对多传感采集数据进行处理,设计了一种基于两级数据融合的算法。首先采用卡尔曼滤波算法对同类传感器采集的数据进行局部融合,有效抑制噪声与随机误差,提高单参数测量的准确性与稳定性;进而利用BP神经网络对多源异构环境参数进行全局融合与非线性建模,实现沙漠化等级的评价。仿真实验表明,卡尔曼滤波能有效缩小数据波动、降低测量误差,而神经网络模型在未沙漠化、轻度和重度沙漠化等级识别中表现较好,整体分类准确率仍有上升空间。该方法通过多传感器信息融合,提升了监测系统的可靠性,为沙漠化动态评估与预警提供了有效技术支撑。