1.防汛抗旱远程遥测显示系统，其特征在于包括：现场采集设备、本地采集服务器和内置有rtu的终端显示设备，所述现场采集设备采用数据通过无线传输技术传输至本地采集服务器，所述本地采集服务器通过远程发送至终端显示设备并显示。
2.根据权利要求1所述的防汛抗旱远程遥测显示系统，其特征在于：所述现场采集设备是安装在防汛抗旱区域的水位计。
3.根据权利要求1所述的防汛抗旱远程遥测显示系统，其特征在于：所述现场采集设备采用的数据是水位数据。
4.根据权利要求1所述的防汛抗旱远程遥测显示系统，其特征在于：所述终端显示设备还内置有数据纠错模块，所述数据纠错模块对于新来数据直接计算其偏离值；如果偏离值值小于设定阈值，则表示数据异常。
5.根据权利要求4所述的防汛抗旱远程遥测显示系统，其特征在于：针对时间t和水位数据w，取最近的k个上传数据；k值的选取根据每天上传的水位数据数wda，除以上传设备点位数dn，再除以设备每小时上传的频率fh得到k值，
对于时间t和上传水位值w两个二维数据向量，数据差异距离dc(w,t)计算公式为：
把历史上传的水位数据加入训练数据集tr[n]，使用多数表决法，把训练数据集tr[n]和预测样本特征最近的k个样本，预测里面有最多类别数的类别；
根据数据差异距离dc(w,t)计算公式计算当前上传水位数据wr、时间tr和训练数据集tr[n]中的样本的距离dc(wr,tr)，然后计算出最小的k个dc(wmin,tmin)，接着多数表决，如果是少数，则数据为异常数据，插入异常数据库中。
6.根据权利要求1所述的防汛抗旱远程遥测显示系统，其特征在于：还包括预警模块，所述预警模块通过以下步骤进行：
步骤1、数据预处理
通过汇总各地区时间空间数据关注缺失值，基于指定的汇总函数来汇总时间间隔较小的数据，然后将缺失数据做填充，使用“最近点的平均值”，即将要创建的时间周期之前的三个最近非空值的均值来替换或者填充缺失值；
步骤2、预警时空数据建模
时空预警模型是一个基于线性回归的扩展模型，公式如下：
y＝xβ+z；
其中，系数β是自变量的系数，表示自变量对于目标变量的影响程度；z作为线性拟合的残差，是目标变量变化中用自变量线性组合无法表示的部分，用来在自回归模型中捕捉时间自相关性，进而用于描述空间的相关性；
步骤3、时空预警数据处理
首先，将时间数据，空间数据，水位数据，警报数据准备并录入数据库；其次，回归模型采用标准的线性回归模型，线性回归的系数用来衡量时间和位置和水位对预警值的影响程度；自回归模型使用指定的自回归阶数n＝20，即指定时间之前20个时刻的值来预测当前值；自回归的系数用来衡量过往时刻的残差对当前值的影响；
基于地理空间的协方差模型建立在时间自回归模型残差的基础上，空间协方差模型使用参数法；假设所给数据能够进行参数化建模的情况下，提供了x1，z1两个参数检验方法来确定模型的准确性；x1是检测是否空间中存在随着距离而变化的衰减，z1检测空间方差在给定区域具有普遍性；
x1z1和x2z2归一化后的协方差矩阵r1r1和r2r2分别为：
r1＝x1z1ttrace(x1z1t)；
r2＝x2z2ttrace(x2z2t)；
xzt表示xx矩阵的转置，trace(x)表示矩阵对角线上元素的和；
然后求混合空间协方差矩阵rr：
r＝r1-+r2-(3)(3)r＝r1-+r2-；
完成模型的估计过程后，获得的模型可生成目标变量的估计值，与观测值相比较，同时通过一些参数检验的方法，做检验，然后保存模型；
选择时间段的数据利用构建的空间协方差矩阵对初始地理位置经过转换后的回归残差进行插补，从而得到预测报警的地理位置。