基于机器学习的生态系统健康评估方法

本发明涉及生态系统监测与评估技术领域，公开了基于机器学习的生态系统健康评估方法。该方法包括采集生态系统的多源连续监测数据，进行完整性校验和噪声过滤以生成规范化数据集合；对该数据集进行多尺度特征挖掘，提取出时域和频域的生态特征序列；采用谱聚类算法对所述特征序列进行社区发现，输出生态健康状态的聚类结果；根据此聚类结果，构建多类分类模型，并通过迭代学习调整模型权重；将实时生态数据流输入至训练好的多类分类模型，进行健康状态的概率预测，并自动生成状态评估图表。本发明能够从数据中自适应地定义健康状态，实现对生态系统健康的客观、动态评估。