沙漠治理方法、装置、存储介质及电子设备
阅读：275发布：2020-05-11
专利汇可以提供沙漠治理方法、装置、存储介质及电子设备专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本公开涉及一种沙漠治理方法、装置、存储介质及 电子 设备，包括：获取待治理沙漠的环境数据；根据该环境数据确定待治理沙漠的沙漠类型，并从多个预先训练的沙漠治理模型中确定沙漠类型对应的目标沙漠治理模型；将环境数据作为目标沙漠治理模型的输入，得到待治理沙漠对应的沙漠治理方案，该沙漠治理方案用于治理待治理沙漠。这样，本公开可以根据待治理沙漠的环境数据，通过沙漠治理模型得到该待治理沙漠对应的沙漠治理方案，从而可以提高治理沙漠的效率。，下面是沙漠治理方法、装置、存储介质及电子设备专利的具体信息内容。
1.一种沙漠治理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待治理沙漠的环境数据，所述环境数据包括土壤数据、气象数据、植被数据、地形数据、水环境数据以及生物多样性数据中的一个或多个；
根据所述环境数据确定所述待治理沙漠的沙漠类型，并从多个预先训练的沙漠治理模型中确定所述沙漠类型对应的目标沙漠治理模型；
将所述环境数据作为所述目标沙漠治理模型的输入，得到所述待治理沙漠对应的沙漠治理方案，所述沙漠治理方案用于治理所述待治理沙漠。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述沙漠治理模型通过以下方式训练得到：
获取已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案；
将所述已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案作为模型训练样本进行训练，以得到所述沙漠治理模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境数据确定所述待治理沙漠的沙漠类型包括：
将所述待治理沙漠的环境数据与预先设置的多个沙漠类型对应的预设环境数据进行匹配，得到匹配度；
将与所述待治理沙漠的环境数据匹配度最高的预设环境数据对应的沙漠类型，作为所述待治理沙漠的沙漠类型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述待治理沙漠的沙漠类型，从多个预先训练的沙漠演化模型中确定所述沙漠类型对应的目标沙漠演化模型；
将所述待治理沙漠的环境数据和预设时间段作为所述目标沙漠演化模型的输入，得到所述待治理沙漠在所述预设时间段的预测环境数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述沙漠演化模型通过以下方式训练得到：
获取预设沙漠在预设历史时间段的历史环境样本数据；
将所述预设历史时间段和所述历史环境样本数据作为模型训练样本进行训练，以得到所述沙漠演化模型。
6.一种沙漠治理装置，其特征在于，所述装置包括：
待治理数据获取模块，用于获取待治理沙漠的环境数据，所述环境数据包括土壤数据、气象数据、植被数据、地形数据、水环境数据以及生物多样性数据中的一个或多个；
治理模型确定模块，用于根据所述环境数据确定所述待治理沙漠的沙漠类型，并从多个预先训练的沙漠治理模型中确定所述沙漠类型对应的目标沙漠治理模型；
治理模块，用于将所述环境数据作为所述目标沙漠治理模型的输入，得到所述待治理沙漠对应的沙漠治理方案，所述沙漠治理方案用于治理所述待治理沙漠。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
已治理数据获取模块，用于获取已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案；
治理模型训练模块，用于将所述已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案作为模型训练样本进行训练，以得到所述沙漠治理模型。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
演化模型确定模块，用于根据所述待治理沙漠的沙漠类型，从多个预先训练的沙漠演化模型中确定所述沙漠类型对应的目标沙漠演化模型；
演化模块，用于将所述待治理沙漠的环境数据和预设时间段作为所述目标沙漠演化模型的输入，得到所述待治理沙漠在所述预设时间段的预测环境数据。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
沙漠治理方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
[0001] 本公开涉及沙漠治理技术领域，具体地，涉及一种沙漠治理方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
[0003] 目前，治理沙漠主要通过监测待治理沙漠的环境数据和荒漠化的过程，根据3S技术和实际调查结合的监测体系，利用数学模型，获取土地荒漠化的相关分析，进而得到治理该沙漠的方案。但是，通过该方法只能获取针对待治理沙漠的治理方案，针对另一种环境数据不同的沙漠，需要重新获取该沙漠的环境数据并根据该环境数据获取对应的治理方案，这样，使得治理沙漠的效率较低，并且治理的效果较差。发明内容
[0004] 为了解决上述问题，本公开提供一种沙漠治理方法、装置、存储介质及电子设备。
[0005] 第一方面，本公开提供一种沙漠治理方法，所述方法包括：获取待治理沙漠的环境数据，所述环境数据包括土壤数据、气象数据、植被数据、地形数据、水环境数据以及生物多样性数据中的一个或多个；根据所述环境数据确定所述待治理沙漠的沙漠类型，并从多个预先训练的沙漠治理模型中确定所述沙漠类型对应的目标沙漠治理模型；将所述环境数据作为所述目标沙漠治理模型的输入，得到所述待治理沙漠对应的沙漠治理方案，所述沙漠治理方案用于治理所述待治理沙漠。
[0006] 可选地，所述沙漠治理模型通过以下方式训练得到：获取已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案；将所述已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案作为模型训练样本进行训练，以得到所述沙漠治理模型。
[0007] 可选地，所述根据所述环境数据确定所述待治理沙漠的沙漠类型包括：将所述待治理沙漠的环境数据与预先设置的多个沙漠类型对应的预设环境数据进行匹配，得到匹配度；将与所述待治理沙漠的环境数据匹配度最高的预设环境数据对应的沙漠类型，作为所述待治理沙漠的沙漠类型。
[0008] 可选地，所述方法还包括：根据所述待治理沙漠的沙漠类型，从多个预先训练的沙漠演化模型中确定所述沙漠类型对应的目标沙漠演化模型；将所述待治理沙漠的环境数据和预设时间段作为所述目标沙漠演化模型的输入，得到所述待治理沙漠在所述预设时间段的预测环境数据。
[0009] 可选地，所述沙漠演化模型通过以下方式训练得到：获取预设沙漠在预设历史时间段的历史环境样本数据；将所述预设历史时间段和所述历史环境样本数据作为模型训练样本进行训练，以得到所述沙漠演化模型。
[0010] 第二方面，本公开提供一种沙漠治理装置，所述装置包括：待治理数据获取模块，用于获取待治理沙漠的环境数据，所述环境数据包括土壤数据、气象数据、植被数据、地形数据、水环境数据以及生物多样性数据中的一个或多个；治理模型确定模块，用于根据所述环境数据确定所述待治理沙漠的沙漠类型，并从多个预先训练的沙漠治理模型中确定所述沙漠类型对应的目标沙漠治理模型；治理模块，用于将所述环境数据作为所述目标沙漠治理模型的输入，得到所述待治理沙漠对应的沙漠治理方案，所述沙漠治理方案用于治理所述待治理沙漠。
[0011] 可选地，所述装置还包括：已治理数据获取模块，用于获取已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案；治理模型训练模块，用于将所述已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案作为模型训练样本进行训练，以得到所述沙漠治理模型。
[0012] 可选地，所述治理模型确定模块具体用于：将所述待治理沙漠的环境数据与预先设置的多个沙漠类型对应的预设环境数据进行匹配，得到匹配度；将与所述待治理沙漠的环境数据匹配度最高的预设环境数据对应的沙漠类型，作为所述待治理沙漠的沙漠类型。
[0013] 可选地，所述装置还包括：演化模型确定模块，用于根据所述待治理沙漠的沙漠类型，从多个预先训练的沙漠演化模型中确定所述沙漠类型对应的目标沙漠演化模型；演化模块，用于将所述待治理沙漠的环境数据和预设时间段作为所述目标沙漠演化模型的输入，得到所述待治理沙漠在所述预设时间段的预测环境数据。
[0014] 可选地，所述装置还包括：历史数据获取模块，用于获取预设沙漠在预设历史时间段的历史环境样本数据；演化模型训练模块，用于将所述预设历史时间段和所述历史环境样本数据作为模型训练样本进行训练，以得到所述沙漠演化模型。
[0015] 第三方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开第一方面所述方法的步骤。
[0016] 第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面所述方法的步骤。
[0017] 通过上述技术方案，通过获取待治理沙漠的环境数据；根据所述环境数据确定所述待治理沙漠的沙漠类型，并从多个预先训练的沙漠治理模型中确定所述沙漠类型对应的目标沙漠治理模型；将所述环境数据作为所述目标沙漠治理模型的输入，得到所述待治理沙漠对应的沙漠治理方案，所述沙漠治理方案用于治理所述待治理沙漠。这样，本公开可以根据待治理沙漠的环境数据，通过目标沙漠治理模型得到该待治理沙漠对应的沙漠治理方案，从而可以提高治理沙漠的效率。
[0021] 图2是本公开实施例提供的另一种沙漠治理方法的流程图；
[0022] 图3是本公开实施例提供的第三种沙漠治理方法的流程图；
[0023] 图4是本公开实施例提供的一种沙漠治理装置的结构示意图；
[0024] 图5是本公开实施例提供的另一种沙漠治理装置的结构示意图；
[0025] 图6是本公开实施例提供的第三种沙漠治理装置的结构示意图；
[0026] 图7是本公开实施例提供的第四种沙漠治理装置的结构示意图；
[0027] 图8是本公开实施例提供的一种电子设备的框图。
具体实施方式
[0028] 以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
[0029] 首先，对本公开的应用场景进行说明。本公开可以应用于沙漠治理的场景，沙漠化严重威胁着人类的生态环境，由于沙漠推进速度很快，需要治理的沙漠众多，相关技术中，主要通过监测待治理沙漠的环境数据和荒漠化的过程，根据3S技术和实际调查结合的监测体系，利用数学模型，获取土地荒漠化的相关分析，进而得到治理该沙漠的方案，例如，可以据该沙漠地表水的深度、地下水的深度、盐碱程度、温度、湿度、降雨量、风力等因素，确定最适合该沙漠种植的植物以及种植该植物的方法，但是，该方法只能获取针对待治理沙漠的治理方案，针对另一种环境数据不同沙漠，需要重新获取对应的治理方案，使得治理沙漠的效率较低，并且治理的效果较差。
[0030] 为了解决上述问题，本公开提供一种沙漠治理方法、装置、存储介质及电子设备，该方法通过获取待治理沙漠的环境数据；根据该环境数据确定待治理沙漠的沙漠类型，并从多个预先训练的沙漠治理模型中确定该沙漠类型对应的目标沙漠治理模型；将环境数据作为目标沙漠治理模型的输入，得到待治理沙漠对应的沙漠治理方案，该沙漠治理方案用于治理待治理沙漠。这样，本公开可以根据待治理沙漠的环境数据，通过目标沙漠治理模型得到该待治理沙漠对应的沙漠治理方案，从而可以提高治理沙漠的效率。
[0031] 图1是本公开实施例提供的一种沙漠治理方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
[0032] S101、获取待治理沙漠的环境数据。
[0033] 其中，环境数据包括土壤数据、气象数据、植被数据、地形数据、水环境数据以及生物多样性数据中的一个或多个。土壤数据可以包括土壤的含水量、盐碱程度、矿物质含量等，气象数据可以包括温度、湿度、降雨量、蒸发量、风力、风向等，植被数据可以包括植被的覆盖率等，地形数据可以包括海拔高度、地形起伏情况等，水环境数据可以包括地表水的深度和水质、地下水的深度和水质等，生物多样性数据可以包括动物、植物微生物的种类等。
[0034] 在本步骤中，可以通过多种设备获取待治理沙漠的环境数据，示例地，可以通过人造卫星、飞机或其它飞行器上的遥感器获取待治理沙漠的环境数据，也可以通过气象卫星获取待治理沙漠的环境数据，还可以通过设置在待治理沙漠的传感器获取待治理沙漠的环境数据，例如，可以通过在沙漠布设的温度传感器和湿度传感器采集待治理沙漠土壤的温度和湿度。由于不同的设备反馈环境数据的周期不同，例如，某些遥感器和气象卫星可以在一天之内反馈监测数据，而传感器可以实时反馈监测数据，在服务器接收到各个设备发送的待治理沙漠的环境数据之后，可以按照采集环境数据的时间存储该环境数据，例如，传感器获取土壤湿度数据的时间是2019年1月1日10点32分45秒，则可以以该时间标签为关键字存储该土壤湿度数据。另外，还可以获取目标时间段的环境数据，例如，可以获取2019年1月1日全天的土壤湿度数据的范围，以2019年1月1日为关键字存储该数据范围。这里，可以根据具体需要设置服务器保存环境数据的方式，此处对该方式不作限定。
[0035] S102、根据环境数据确定待治理沙漠的沙漠类型，并从多个预先训练的沙漠治理模型中确定该沙漠类型对应的目标沙漠治理模型。
[0036] 其中，沙漠治理模型可以包括多个，例如高寒盐碱沙漠治理模型，温带盐碱沙漠治理模型、热带沙漠治理模型、温带沙漠治理模型、戈壁沙漠治理模型等。
[0037] 需要说明的是，沙漠治理模型可以根据已成功治理的沙漠的历史环境数据和治理方案训练生成。针对已治理成功的沙漠，可以获取该沙漠的环境数据，根据该环境数据确定沙漠的类型，同类型的沙漠可以用于训练生成同一个沙漠治理模型。
[0038] 在本步骤中，可以根据已获取的待治理沙漠的环境数据，确定该待治理沙漠的类型，此处，可以将待治理沙漠的环境数据与预先设置的多个沙漠类型对应的预设环境数据进行匹配，得到匹配度；将与待治理沙漠的环境数据匹配度最高的预设环境数据对应的沙漠类型，作为该待治理沙漠的沙漠类型。
[0039] 其中，在匹配环境数据时，可以对比每一个环境数据，得到待治理沙漠的每一个环境数据与对应的预设环境数据的匹配度，之后，可以获取所有匹配度的平均值，作为待治理沙漠的环境数据与预设环境数据的匹配度。
[0040] 在得到待治理沙漠的沙漠类型之后，可以根据该沙漠类型，从多个预先训练的沙漠治理模型中确定该沙漠类型对应的目标沙漠治理模型。
[0041] 需要说明的是，由于匹配度较高的待治理沙漠与预设环境数据的差异较小，而匹配度较低的待治理沙漠与预设环境数据的差异较大，针对匹配度较高的待治理沙漠，得到的目标沙漠治理模型准确度也较高；针对匹配度较低的待治理沙漠，得到的目标沙漠治理模型的准确度也较低。
[0042] S103、将环境数据作为目标沙漠治理模型的输入，得到待治理沙漠对应的沙漠治理方案。
[0043] 其中，沙漠治理方案用于治理待治理沙漠，该沙漠治理方案可以包括：适合生长的植物、微生物，种植植物的方法以及与该治理方案相关的文献资料等。
[0044] 在本步骤中，在获取待治理沙漠的环境数据之后，可以将获取到的环境数据输入目标沙漠治理模型，进而得到该待治理沙漠对应的沙漠治理方案。另外，目标沙漠治理模型在输出沙漠治理方案的同时，还可以输出该治理方案针对该待治理沙漠的准确度，该准确度和待治理沙漠的环境数据与预设环境数据的匹配度相关，匹配度较高时，根据该目标治理模型得到的待治理沙漠对应的沙漠治理方案的准确度也较高，匹配度较低时，根据该目标治理模型得到的待治理沙漠对应的沙漠治理方案的准确度也较低。若准确度较高，则可以直接根据该治理方案治理该待治理沙漠，若准确度较低，则可以再根据该治理方案进行调整，以得到准确度更高的治理方案，另外，也可以根据该治理方案对该待治理沙漠进行初步治理，将该沙漠作为新的沙漠类型，在逐步优化治理方案过程生成新的沙漠治理模型。
[0045] 采用上述方法，通过获取待治理沙漠的环境数据，并根据该环境数据确定待治理沙漠的沙漠类型，之后，从多个预先训练的沙漠治理模型中确定该沙漠类型对应的目标沙漠治理模型，将环境数据作为目标沙漠治理模型的输入，得到待治理沙漠对应的沙漠治理方案。这样，本公开可以根据待治理沙漠的环境数据，通过目标沙漠治理模型得到该待治理沙漠对应的沙漠治理方案，从而可以提高治理沙漠的效率。
[0046] 图2是本公开实施例提供的另一种沙漠治理方法的流程图，如图2所示，该方法包括：
[0047] S201、获取已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案。
[0048] 其中，已治理沙漠可以是已经成功治理的沙漠，例如，治理后植被覆盖率达到75％以上的沙漠；环境样本数据可以是已治理沙漠的历史环境数据，可以包括土壤数据、气象数据、植被数据、地形数据、水环境数据以及生物多样性数据中的一个或多个，土壤数据可以包括土壤的含水量、盐碱程度、矿物质含量等，气象数据可以包括温度、湿度、降雨量、蒸发量、风力、风向等，植被数据可以包括植被的覆盖率等，地形数据可以包括海拔高度、地形起伏情况等，水环境数据可以包括地表水的深度和水质、地下水的深度和水质等，生物多样性数据可以包括动物、植物微生物的种类等；治理样本方案可以是用于治理该已治理沙漠的历史治理方案，可以包括治理该沙漠所使用的植物和微生物，种植植物的方法、培养微生物的方法，以及相关的文献资料等。
[0049] 需要说明的是，在治理该已治理沙漠的过程中，若每年都按照不同的沙漠治理方案对该沙漠进行了治理，则每年的环境数据可以作为一个环境样本数据，对应的在该年实施的治理方案可以作为该环境样本数据对应的治理样本方案。由于沙漠治理的时间较长，治理期间可能使用过很多种治理方案，此处，可以只选取治理效果较好的治理方案作为治理样本方案，例如，可以选择在治理之后植被覆盖率达到预设标准的治理方案作为治理样本方案，实施该治理样本方案时的环境数据作为环境样本数据，其中，植被覆盖率的预设标准可以根据沙漠的实际情况确定，例如该预设标准可以是一年达到25％，三年达到70％等。另外，环境样本数据可以是已治理沙漠一年之内的环境数据，也可以是两年之内的环境数据，这里，可以根据该沙漠的治理效果确定环境样本数据的时间段，此处对此不作限定。
[0050] S202、将已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案作为模型训练样本进行训练，以得到沙漠治理模型。
[0051] 在本步骤中，可以根据已治理沙漠的环境样本数据对已治理沙漠进行分类，不同类型的沙漠对应不同的沙漠治理模型，不同类型的多个已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案可以用于生成不同的沙漠治理模型。针对一种沙漠类型，可以将该类型的每个已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案作为训练样本，通过现有技术的算法对该沙漠类型对应的沙漠治理模型进行训练，其中，现有技术的算法可以包括决策树、k近邻算法、数回归、数据拟合、参数估计、插值等。示例地，针对温带盐碱类型，可以获取该类型的多个已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案，例如温带盐碱类型中已治理的库布其沙漠，获取库布其沙漠所有的历史环境数据和治理方案之后，可以在该历史环境数据中选取数据变化较大的环境数据作为环境样本数据，该环境样本数据对应的治理方案作为治理样本方案，还可以在该治理方案中选择治理效果达到预设目标的治理方案作为治理样本方案，该治理样本方案对应的环境数据作为环境样本数据，之后，将该库布其沙漠的环境样本数据和治理样本方案作为模型训练样本进行训练，得到该温带盐碱类型的沙漠对应的温带盐碱沙漠治理模型；进一步地，可以获取温带盐碱类型中另一个已治理的沙漠，按照库布其沙漠类似的方式获取对应的环境样本数据和治理样本方案，进一步对该温带盐碱类型的沙漠对应的温带盐碱沙漠治理模型进行训练，以得到更准确的温带盐碱沙漠治理模型。
[0052] 采用上述方法，通过获取已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案，将已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案作为模型训练样本进行训练，以得到沙漠治理模型，这样，根据该沙漠治理模型可以更快得到待治理沙漠的沙漠治理方案，从而可以提高治理沙漠的效率。
[0053] 图3是本公开实施例提供的第三种沙漠治理方法的流程图，如图3所示，该方法包括：
[0054] S301、根据待治理沙漠的沙漠类型，从多个预先训练的沙漠演化模型中确定该沙漠类型对应的目标沙漠演化模型。
[0055] 其中，沙漠演化模型用于生成待治理沙漠在未来时间段内的预测环境数据；沙漠演化模型可以包括多个，例如高寒盐碱沙漠演化模型，温带盐碱沙漠演化模型、热带沙漠演化模型、温带沙漠演化模型、戈壁沙漠演化模型等。
[0056] 在一种可能的实现方式中，沙漠演化模型可以通过以下方式训练得到：获取预设沙漠在预设历史时间段的历史环境样本数据；将预设历史时间段和历史环境样本数据作为模型训练样本进行训练，以得到沙漠演化模型。
[0057] 其中，预设历史时间段可以是当前时间之前每一年，例如，可以是当前时间之前的30年中的每一年，即1988至2018年中的每一年，也可以是当前时间的前20年中的每一年，这里，可以根据预设沙漠的沙漠化速度确定预设历史时间段，例如，预设沙漠在1988年至1998年荒漠化的程度几乎没有变化，则可以只获取1998年至2018年中每一年的预设沙漠的环境数据，还可以根据环境数据的变化情况，将预设历史时间段设置为当前时间之前的每两年，即将该两年的环境数据作为历史环境样本数据，此处对预设历史时间段的范围不作限定。
[0058] 在获取预设沙漠在预设历史时间段的历史环境样本数据之后，可以根据该历史环境样本数据确定该预设沙漠的类型，之后，将该历史环境样本数据作为训练样本，通过现有技术算法对该类型的沙漠演化模型进行训练，其中，现有技术的算法可以包括决策树、k近邻算法、数回归、数据拟合、参数估计、插值等。之后，可以获取更多该类型的预设沙漠，进而获取更多的历史环境样本数据，进一步对该沙漠类型对应的沙漠演化模型进行训练，以得到更准确的沙漠演化模型。不同类型的沙漠演化模型的训练过程与沙漠治理模型训练过程类似，此处不再赘述。
[0059] 在本步骤中，可以先获取待治理沙漠的历史环境数据，根据该环境数据确定该待治理沙漠的类型，之后，可以根据待治理沙漠的沙漠类型，从多个预先训练的沙漠演化模型中确定沙漠类型对应的目标沙漠演化模型。
[0060] S302、将待治理沙漠的环境数据和预设时间段作为目标沙漠演化模型的输入，得到待治理沙漠在预设时间段的预测环境数据。
[0061] 其中，预设时间段可以是当前时间之后的时间段，例如2030年5月。
[0062] 在本步骤中，在获取待治理沙漠的环境数据之后，可以根据需求设置预设时间段，之后，将获取到的环境数据和预设时间段输入目标沙漠演化模型，进而得到该待治理沙漠在预设时间段的预测环境数据，该预测环境数据可以反应待治理沙漠在预设时间段的沙漠化程度。
[0063] 需要说明的是，通过目标沙漠演化模型得到的预测环境数据，可以得到该待治理沙漠的沙漠化速度，从而可以确定该沙漠是否需要尽快治理，以降低沙漠化的速度。这里，可以通过动画形式展示待治理沙漠在预设时间段的预测环境数据，示例地，可以直观展示植被的覆盖情况，植物、动物等的生长状态，还可以通过点击具体的对象显示相关的环境数据，例如，点击土壤之后可以显示土壤相关的环境数据，点击植物可以显示植物的名称等。
[0064] 采用上述方法，根据待治理沙漠的沙漠类型，从多个预先训练的沙漠演化模型中确定沙漠类型对应的目标沙漠演化模型，将待治理沙漠的环境数据和预设时间段作为目标沙漠演化模型的输入，得到待治理沙漠在预设时间段的预测环境数据。这样，可以通过该预测环境数据得到该待治理沙漠的沙漠化速度，从而可以确定该待治理沙漠是否需要尽快治理，以降低该待治理沙漠沙漠化的速度。
[0065] 图4是本公开实施例提供的一种沙漠治理装置的结构示意图，如图4所示，该装置包括：
[0066] 待治理数据获取模块401，用于获取待治理沙漠的环境数据，该环境数据包括土壤数据、气象数据、植被数据、地形数据、水环境数据以及生物多样性数据中的一个或多个；
[0067] 治理模型确定模块402，用于根据该环境数据确定待治理沙漠的沙漠类型，并从多个预先训练的沙漠治理模型中确定沙漠类型对应的目标沙漠治理模型；
[0068] 治理模块403，用于将环境数据作为目标沙漠治理模型的输入，得到待治理沙漠对应的沙漠治理方案，该沙漠治理方案用于治理该待治理沙漠。
[0069] 可选地，如图5所示，该装置还包括：已治理数据获取模块404，用于获取已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案；治理模型训练模块405，用于将已治理沙漠的环境样本数据和治理样本方案作为模型训练样本进行训练，以得到沙漠治理模型。
[0070] 可选地，治理模型确定模块具体用于：将待治理沙漠的环境数据与预先设置的多个沙漠类型对应的预设环境数据进行匹配，得到匹配度；将与待治理沙漠的环境数据匹配度最高的预设环境数据对应的沙漠类型，作为待治理沙漠的沙漠类型。
[0071] 可选地，如图6所示，该装置还包括：演化模型确定模块406，用于根据待治理沙漠的沙漠类型，从多个预先训练的沙漠演化模型中确定该沙漠类型对应的目标沙漠演化模型；演化模块407，用于将待治理沙漠的环境数据和预设时间段作为目标沙漠演化模型的输入，得到待治理沙漠在预设时间段的预测环境数据。
[0072] 可选地，如图7所示，该装置还包括：历史数据获取模块408，用于获取预设沙漠在预设历史时间段的历史环境样本数据；演化模型训练模块409，用于将预设历史时间段和历史环境样本数据作为模型训练样本进行训练，以得到沙漠演化模型。
[0073] 通过上述装置，通过获取待治理沙漠的环境数据，并根据该环境数据确定待治理沙漠的沙漠类型，之后，从多个预先训练的沙漠治理模型中确定该沙漠类型对应的目标沙漠治理模型，将环境数据作为目标沙漠治理模型的输入，得到待治理沙漠对应的沙漠治理方案。这样，本公开可以根据待治理沙漠的环境数据，通过目标沙漠治理模型得到该待治理沙漠对应的沙漠治理方案，从而可以提高治理沙漠的效率。
[0074] 关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0075] 图8是本公开实施例提供的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以被提供为一服务器。参照图8，电子设备800包括处理器822，其数量可以为一个或多个，以及存储器832，用于存储可由处理器822执行的计算机程序。存储器832中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理器822可以被配置为执行该计算机程序，以执行上述的沙漠治理方法。
[0076] 另外，电子设备800还可以包括电源组件826和通信组件850，该电源组件826可以被配置为执行电子设备800的电源管理，该通信组件850可以被配置为实现电子设备800的通信，例如，有线或无线通信。此外，该电子设备800还可以包括输入/输出(I/O)接口858。电子设备800可以操作基于存储在存储器832的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM等等。
[0077] 在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的沙漠治理方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器832，上述程序指令可由电子设备800的处理器822执行以完成上述的沙漠治理方法。
[0078] 在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的沙漠治理方法的代码部分。
[0079] 以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
[0080] 此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。
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