一种用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法与流程

本发明涉及生态修复工程评价、野生动物保护、空天地一体化遥感监测、人工智能识别、景观生态学、地理信息（gis），具体涉及一种用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法。本方法主要应用于陆生野生动物迁徙廊道、植被连通廊道、道路下穿 / 上跨动物通道、湿地生态廊道等工程的竣工验收、长期运维监测、生态效果评估、障碍识别与优化改造，适配自然保护区、国家公园、国土空间生态修复、交通生态补偿等各类工程项目。

背景技术：

1、生态廊道是缓解栖息地碎片化、保障野生动物迁徙、维持种群基因交流、提升区域生物多样性的核心工程设施，gb/t 43646-2024《陆生野生动物廊道设计要求》明确要求廊道建成后需开展 3 年以上连续监测与效果评价。目前国内生态廊道建设效果评价与监测工作存在诸多短板：监测手段传统，覆盖能力不足；评价指标体系片面，量化程度低；难以识别隐性障碍与生态夹点；动态追踪能力缺失；物种通行评价不精准。现阶段遥感、无人机、红外 ai 识别、景观阻力模型等技术已逐步应用于生态监测，但尚未形成数据采集 - 预处理- 多指标解算 - 分区评价 - 障碍识别 - 等级判定 - 优化建议一体化的标准化智能监测评价方法。为满足生态廊道科学化评价、精细化运维的行业需求，本发明提出一体化智能监测评价方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服传统生态廊道评价人工依赖性强、监测范围有限、指标单一、量化精度低、隐性障碍识别困难、无法动态追踪的缺陷；融合空天地一体化监测、ai 智能识别、景观生态学模型、电路理论算法，构建全流程智能监测评价方法，实现多维度指标自动解算、廊道分区评价、障碍智能识别、效果分级判定与自动化运维建议输出，提升评价的客观性、全面性与时效性，为生态廊道验收、长期管护、动态改造提供科学数据支撑。

2、本发明为一种用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，整体分为数据采集、数据预处理、指标解算、分区评价、障碍识别、等级判定、运维优化七大核心步骤，配套空天地一体化监测硬件体系与多维度评价指标体系、算法模型，具体技术方案如下：

3、s1 空天地一体化多源数据采集搭建三层监测网络：卫星层获取廊道及周边大范围景观格局、土地利用、植被覆盖时序数据；无人机层按照预设航线、航高全覆盖巡检，搭载多光谱相机采集植被群落、地形、小型障碍物数据；地面层布设物联网传感器、红外相机阵列、声纹采集设备，传感器监测温湿度、土壤、水质、噪音、光照等环境因子，红外相机与声纹设备识别野生动物物种、通行频次、活动时段、群体特征。采集范围包含廊道主体 + 外围缓冲区，保障数据完整性。

4、s2多源数据融合预处理对各类原始数据分步处理：遥感影像完成辐射校正、几何校正、拼接裁剪；无人机影像进行正射拼接、植被分类解译；地面传感数据采用滤波算法降噪，剔除异常值；基于深度学习 ai 模型完成野生动物物种、个体、行为识别，统计通行规律；最后对所有数据进行统一栅格化、时空配准，形成标准化廊道数据集，消除多源数据的时空偏差与设备误差。

5、s3六大维度评价指标分层解算依托标准化数据集，自动解算六大类量化指标：

6、景观格局指标：廊道宽度、斑块密度、蔓延度、聚集度、景观连通性指数；

7、生境质量指标：植被覆盖度、原生植被占比、水源连通度、生境连续性指数；

8、物种通行指标：目标物种通过率、单位时间通行量、路径选择频次指数；

9、人为干扰指标：噪音、强光、人类活动、交通干扰范围与强度；

10、生态系统服务指标：生物多样性指数、栖息地承载力；

11、季节适应指标：四季通行稳定性、极端天气下功能衰减率。同时采用\(r_i=\sum_{k}v_{ik} \times q_k\)计算景观单元迁移阻力系数，量化物种迁徙阻碍程度。

12、s4 廊道功能分区评价根据生态廊道功能特性，划分为核心通行区、边缘缓冲区、衔接过渡区三个区域，结合各区域功能侧重差异化评分：核心区重点考核物种通行能力、迁移阻力、植被完整性；缓冲区重点考核人为干扰与边缘效应；过渡区重点考核廊道与栖息地的衔接连通度，分别输出各分区得分。

13、s5 障碍点与生态夹点智能识别引入电路理论与移动窗口算法，调用 barriermapper 识别一级 / 二级 / 三级迁移障碍，区分硬质障碍、植被缺失、干扰过载、地形断裂四大类型；调用 pinchpoint mapper 识别廊道生态夹点（关键连通节点），标记障碍位置、影响范围与危害等级，为改造提供精准定位。

14、s6 综合效果等级判定采用加权求和法计算廊道综合得分（总分 100 分），参照gb/t 43646-2024 标准划分为三个等级：总分≥80 分为良好，廊道通行顺畅、使用率高、动物伤亡率低；60~79 分为一般，可正常通行但存在局部缺陷；＜60 分为较差，通行受阻、功能失效风险高。

15、s7 动态运维与迭代优化根据评价等级、障碍类型自动匹配改造与管护方案：一级严重障碍输出紧急整治方案，二级、三级障碍输出分期运维计划；系统设置月度、季度自动复测机制，长期追踪指标变化趋势，同时基于历年实测数据自适应优化指标权重与算法参数，形成 “监测 - 评价 - 改造 - 再监测” 闭环。

16、本方法可根据小型兽、中型有蹄类、大型兽、鸟类等不同目标物种，灵活调整指标权重与评分阈值，适配不同类型生态廊道。

17、监测范围广、全天候作业空天地一体化体系突破人工巡查的空间与时间限制，可覆盖密林、山地等复杂区域，实现 24 小时不间断数据采集，数据样本量与完整性大幅提升。

18、评价体系全面、量化客观构建六大维度多层级指标体系，结合景观生态学模型与阻力算法，全程自动量化计算，摆脱人工主观打分，评价结果符合国家现行标准，可比性强。

19、精准识别隐性障碍与生态夹点依托专业空间算法，识别人工巡查难以发现的隐性障碍、关键生态夹点，明确障碍等级与影响范围，改造方案靶向性强。

20、分区评价，贴合廊道功能特征针对核心区、缓冲区、过渡区分区考核，精准定位不同区段的功能短板，避免全域平均评价掩盖局部问题。

21、动态闭环管理长期自动复测追踪廊道时序变化，及时发现功能退化问题，同时迭代优化算法，评价精度持续提升。

22、通用性强、适配场景多可适配植被廊道、生态天桥、动物涵洞、滨水廊道等多种类型，针对不同野生动物物种自适应调整参数，可广泛用于工程验收、日常运维、生态科研。

1.一种用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：s1搭建空天地一体化监测网络，采用卫星遥感、多光谱无人机、地面物联网传感器、红外相机阵列、声纹采集设备组合，对生态廊道全域及周边缓冲区进行多源数据同步采集，采集数据包括景观数据、植被数据、环境参数、野生动物影像与声纹、人为干扰数据；s2 对多源原始数据进行融合预处理，完成遥感影像校正、无人机影像拼接、传感数据降噪、ai 物种与行为识别、时空配准，生成标准化廊道数据集；s3 基于标准化数据集，分层解算六大类评价指标，所述六大类评价指标包括景观格局指标、生境质量指标、物种通行指标、人为干扰指标、生态系统服务指标、季节适应指标；s4 结合景观连通性模型、物种迁移阻力模型，对生态廊道进行功能分区评价，划分核心通行区、边缘缓冲区、衔接过渡区，分别计算各分区单项得分与分区综合得分；s5 采用电路理论与移动窗口算法，识别廊道内迁移障碍点、生态夹点、薄弱区段，标记障碍类型与影响等级；s6 依据预设综合评分阈值，将生态廊道建设效果划分为良好、一般、较差三个等级，完成整体效果综合判定；s7 结合评价结果与障碍点位分布，自动输出廊道运维、植被修复、障碍改造、干扰管控的差异化优化建议，并建立长期动态监测与迭代评价机制。

2.根据权利要求 1 所述的用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，其特征在于，步骤 s1 中，卫星遥感获取廊道整体土地利用、景观格局、植被覆盖时序数据；多光谱无人机按预设航线全覆盖巡检，采集植被群落、地表地形、小型障碍物数据；地面物联网传感器布设在线状廊道、生态天桥、涵洞内部，监测温湿度、水质、土壤、噪音、光照参数；红外相机阵列和声纹设备沿迁徙路径布设，识别野生动物物种、通行频次、群体规模、活动时段。

3.根据权利要求 1 所述的用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，其特征在于，步骤 s2 中，ai 物种识别模块基于深度学习算法，区分陆生兽类、鸟类、两栖爬行类目标物种，统计通行频次、日 / 季活动规律；对不同时序、不同空间维度的数据进行统一栅格化与时空配准，消除设备误差与环境干扰。

4.根据权利要求 1 所述的用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，其特征在于，步骤 s3 中，所述景观格局指标包括廊道平均宽度、最小宽度、斑块密度、蔓延度、聚集度、景观连通性指数；所述生境质量指标包括植被覆盖度、原生植被占比、水源连通度、生境连续性指数；所述物种通行指标包括目标物种通过率、单位时间通行数量、迁徙路径选择频次指数；所述人为干扰指标包括噪音强度、光照干扰、人类活动频次、交通影响范围；所述生态系统服务指标包括生物多样性指数、水土保持能力、栖息地承载能力；所述季节适应指标包括不同季节廊道通行稳定性、极端天气下通行能力衰减率。

5.根据权利要求 1 所述的用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，采用迁移阻力模型计算迁移阻力系数r i ，公式为r i  =∑ k  v ik  ×q k ，其中v ik 为第i个景观单元第k个生境因子的阻力值，q k为对应因子的权重，权重采用专家咨询法结合实测数据标定；阻力系数越低，廊道通行能力越强。

6.根据权利要求 1 所述的用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，其特征在于，步骤 s4 中功能分区评价规则为：核心通行区重点考核物种通过率、迁移阻力、植被完整性；边缘缓冲区重点考核人为干扰强度、边缘效应影响范围；衔接过渡区重点考核廊道与栖息地的衔接连通度。

7.根据权利要求 1 所述的用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，步骤 s5 中，利用 链接映射器、障碍物映射器工具识别障碍点，利用 瓶颈点映射器r 识别生态夹点；障碍类型分为硬质人工障碍、植被缺失、干扰过载、地形断裂四类，并按照严重程度划分为一级、二级、三级障碍。

8.根据权利要求 1 所述的用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，其特征在于，步骤 s6 中综合评分采用加权求和法，总分 100 分；总分≥80 分为良好，目标物种通行顺畅、使用率高、伤亡率低；60≤总分＜80 分为一般，物种可通行但使用率偏低、存在局部障碍；总分＜60 分为较差，物种难以正常通行、障碍问题突出。

9.根据权利要求 1 所述的用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，其特征在于，步骤 s7 中，针对一级障碍输出紧急改造方案，针对二级、三级障碍输出分期运维方案；系统按月 / 季度自动启动复测评价，追踪廊道指标变化趋势，动态更新评价模型与权重参数。

10.根据权利要求 1 所述的用于生态廊道建设效果评价的智能监测方法，其特征在于，该方法适用于线状植被廊道、跨公路生态天桥、野生动物涵洞、滨水廊道等多种类型廊道，针对小型兽、中型有蹄类、大型兽、鸟类不同目标物种，可自适应调整指标权重与评分阈值。