一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法及系统与流程

本发明属于林业信息，具体地是涉及一种面向林业的森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法及系统，用于根据林业管理部门要求对年度森林质量精准提升自查图斑进行质量评价图斑的自动化抽取。

背景技术：

1、森林质量精准提升质量评价是林业管理部门对年度造林、营林工作成效进行考核的重要手段。根据现行林业管理规范，省级林业主管部门需从各基层单位年度自查上报的森林质量精准提升图斑中，按一定比例抽取部分图斑，组织外业核查人员进行现场核实与质量评价。

2、目前，森林质量精准提升质量评价图斑的抽取主要存在以下技术问题：

3、第一，采用人工抽取方式，抽取过程受人为主观因素干预较大，难以保证抽取结果的随机性和公正性，影响质量评价结论的客观性。

4、第二，以广东省为例，年度自查上报的森林质量精准提升图斑数量约4万个图斑，若抽取比例为12.5%，则需抽取约5000个图斑。人工抽取需要2至3名工作人员持续工作5至7天才能完成，任务繁重、效率较低。

5、第三，传统计算机随机抽取方式虽然能够实现随机性，但其抽取结果在空间分布上过于离散，被抽取图斑之间的距离较远，导致外业核查人员现场核实时路程远、工作量大、外业核查工作周期长达2至3个月，严重影响工作效率。

6、因此，亟需一种能够兼顾随机性、公正性与空间聚合性的森林质量精准提升质量评价图斑自动化抽取方法及系统。

技术实现思路

1、本发明就是针对上述问题，弥补现有技术的不足，提供一种面向林业的森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法及系统；以解决现有森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法存在的人为主观干预大、工作效率低、抽取结果空间分布离散导致外业核查路程远等问题。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案。

3、第一方面，本发明提供了一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法，包括以下步骤；

4、步骤s1：获取年度自查上报的森林质量精准提升图斑基础数据库，所述基础数据库包含各图斑的空间位置信息、行政区划信息和森林质量精准提升属性信息；

5、步骤s2：设定抽取前置条件，所述前置条件包括抽取比例参数、行政区划约束条件以及图斑间最大距离阈值；

6、步骤s3：基于所述最大距离阈值，以行政区划为聚类单位，对所述基础数据库中的图斑进行空间聚类分析，将空间距离不超过所述最大距离阈值的图斑聚类至同一候选图斑集合中，生成若干候选图斑集合；

7、步骤s4：在各所述候选图斑集合中，以行政区划为分层变量，按照所述抽取比例参数独立执行分层随机抽样，生成质量评价图斑抽取结果；

8、步骤s5：对所述抽取结果进行汇总输出，生成质量评价图斑清单。

9、进一步地，步骤s2中所述抽取前置条件还包括：按行政区划层级设定的最低抽取数量阈值和最高抽取数量上限。

10、进一步地，步骤s3中所述空间聚类分析采用基于密度的空间聚类算法或基于距离阈值的层次聚类算法，按照县级行政区划分别执行聚类操作。

11、进一步地，所述最大距离阈值结合外业核查区域的路网密度和地形条件进行合理设置，以平衡抽取图斑的空间随机性与外业核查的可达性。

12、进一步地，步骤s4中所述分层随机抽样以地级行政区划或县级行政区划为分层变量，在各层内独立执行随机抽取，使各层抽取比例与所述抽取比例参数一致。

13、进一步地，步骤s5中所述汇总输出包括：生成被抽取图斑的明细列表、按行政区划的抽取数量统计表以及被抽取图斑的空间分布图。

14、进一步地，所述森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法通过一键操作触发执行，自动完成从基础数据读取、规则匹配、随机抽取到结果汇总的全流程处理。

15、第二方面，本发明还提供了一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取系统，用以执行所述的森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法，包括数据获取模块、前置条件设置模块、聚合抽取引擎模块、结果输出模块；

16、所述的数据获取模块，用于获取年度自查上报的森林质量精准提升图斑基础数据库；

17、所述的前置条件设置模块，用于设定抽取比例参数、行政区划约束条件以及图斑间最大距离阈值；

18、所述的聚合抽取引擎模块，用于以行政区划为聚类单位，对所述基础数据库中的图斑进行空间聚类分析，将空间距离不超过所述最大距离阈值的图斑聚类至同一候选图斑集合中，生成若干候选图斑集合，并在各所述候选图斑集合中以行政区划为分层变量执行分层随机抽样；

19、所述的结果输出模块，用于对抽取结果进行汇总并生成质量评价图斑清单。

20、进一步地，所述聚合抽取引擎模块包括：

21、空间聚类单元，用于按照县级行政区划分别对图斑进行空间聚类，将空间距离不超过预设最大距离阈值的图斑归入同一候选集合；

22、随机抽样单元，用于在各候选集合中执行分层随机抽样；

23、规则管理单元，用于存储和管理聚合抽取规则、距离阈值参数及抽样算法参数，支持规则的动态配置和版本管理。

24、进一步地，所述的森林质量精准提升质量评价图斑抽取系统还包括可视化展示模块，用于展示被抽取图斑的空间分布图及抽取统计结果。

25、本发明有益效果：

26、（1）本发明通过聚合抽取规则与分层随机抽样算法的结合，实现了图斑抽取的随机性与公正性，消除了人为主观干预因素。

27、（2）本发明通过空间聚类约束，使抽取结果中的图斑在空间上相对聚集，有效缩短外业核查人员的现场核查路程，显著提升外业核查效率。

28、（3）本发明通过最大距离阈值结合外业核查区域的路网密度和地形条件进行合理设置，使抽取结果能够自适应不同地理区域的实际情况，在保证空间聚集性的同时兼顾抽样的随机性。

29、（4）本发明通过一键式自动化处理，将抽取耗时从传统人工方式的数天缩短至分钟级，极大提升了工作效率。

30、（5）本发明通过分层随机抽样策略，保证了抽取结果在各行政区划内的均匀分布，提高了质量评价的代表性。

1.一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法，其特征在于，步骤s2中所述抽取前置条件还包括：按行政区划层级设定的最低抽取数量阈值和最高抽取数量上限。

3.根据权利要求1所述的一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法，其特征在于，步骤s3中所述空间聚类分析采用基于密度的空间聚类算法或基于距离阈值的层次聚类算法，按照县级行政区划分别执行聚类操作。

4.根据权利要求1所述的一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法，其特征在于，所述最大距离阈值结合外业核查区域的路网密度和地形条件进行合理设置，以平衡抽取图斑的空间随机性与外业核查的可达性。

5.根据权利要求1所述的一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法，其特征在于，步骤s4中所述分层随机抽样以地级行政区划或县级行政区划为分层变量，在各层内独立执行随机抽取，使各层抽取比例与所述抽取比例参数一致。

6.根据权利要求1所述的一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法，其特征在于，步骤s5中所述汇总输出包括：生成被抽取图斑的明细列表、按行政区划的抽取数量统计表以及被抽取图斑的空间分布图。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法，其特征在于，所述森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法通过一键操作触发执行，自动完成从基础数据读取、规则匹配、随机抽取到结果汇总的全流程处理。

8.一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取系统，其特征在于，用于执行权利要求1至7中任一项所述的一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取方法，包括：

9.根据权利要求8所述的一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取系统，其特征在于，所述聚合抽取引擎模块包括：

10.根据权利要求8所述的一种森林质量精准提升质量评价图斑抽取系统，其特征在于，还包括可视化展示模块，用于展示被抽取图斑的空间分布图及抽取统计结果。