一种一氧化碳污染受土地利用影响下的推演方法及装置

1.本发明涉及土地利用及生态环境监测技术领域，尤其涉及一种一氧化碳污染受土地利用影响下的推演方法及装置。


背景技术：

2.土地是人类赖以生存和发展的基础，人类活动又深刻影响着土地利用的进程。工业革命以来，人类活动对土地利用的改造不断加剧，致使土地利用结构和类型发生了较大的改变。然而，土地利用变化影响了目标区域的物质和能量循环，进而作用于目标区域的气象要素。在生活中，土地在承载生产活动创造价值的同时排放了大量的空气污染物，并在风速、风向、气温和气压等气象条件差异以及人类活动造成的排放源强不均等多重因素作用下呈现明显的时空异质性。由此，土地利用变化与空气污染物空间分布具有一定程度的空间关联。
3.再者，土地利用变化与城市规模的扩张和工业化进程的推进也有关。社会经济的快速发展造成了化石燃料的大量使用，对区域环境和气候带来影响。然而，人们较多关注于co2排放的气候影响，而对化石燃料的另一产物co关注较少。co产生于以碳为基础的燃料，诸如煤、石油、天然气和木材，其在对流层中的生命周期随着季节和纬度的不同在几周至几个月之间，能够被大气传送到较远的地方，但又不能够在整个大气中均匀混合。由于不同的土地利用类型造成的co排放和扩散条件不同，影响着co污染物的空间分布，形成co空间分布异质性，对空气质量、区域环境和人体健康带来较大影响。虽然co不会直接导致气候变化，但会增加温室气体的含量，是一种典型的温室气体前体物。co一方面会与空气中自由羟基(oh)发生大气化学反应致使co2浓度增加；另一方面会增加对流层中温室气体臭氧(o3)的含量，对全球变暖产生一定的贡献。人类活动是造成co排放的主要来源，机动车排放以及生物质燃烧贡献了51％的co排放；其中，人类活动更为频繁的北半球co排放总量约是南半球的2倍。
4.然而，现有技术中针对目标区域的co污染情况的推演仅仅是通过在实地设置传感器采集浓度数据后进行模拟推演，但没有考虑到土地利用的变化对目标区域的co浓度产生的影响，导致无法精确地推演出目标区域的co污染情况，无法为生态改善工程提供有力的数据支撑。


技术实现要素：

5.本发明提供了一种一氧化碳污染受土地利用影响下的推演方法及装置，结合土地利用的变化对目标区域的co浓度产生的影响，精确地推演出目标区域的co污染情况，为生态改善工程提供有力的数据支撑。
6.为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种一氧化碳污染受土地利用影响下的推演方法，包括：
7.获取当前时刻下目标区域的遥感图像，根据土地利用区域类型对所述遥感图像进
行特征识别，对所述遥感图像中不同类型的土地利用区域进行标记，得到土地利用遥感图像；
8.获取当前时刻下目标区域的一氧化碳实地采集数据，其中，所述实地采集数据包括在目标区域中多个采集点的一氧化碳浓度值及其在对应所述土地利用遥感图像中的坐标位置；
9.以所述土地利用遥感图像为网络栅格建立元胞自动机模型，将所述多个采集点作为所述元胞自动机模型的核心元胞，并根据所述采集点对应的坐标位置在所述网络栅格中一一对应，同时设置每个采集点所对应的一氧化碳浓度值，并将除采集点以外的其他网络栅格作为所述元胞自动机模型的组织元胞；
10.获取当前时刻下目标区域的环境数据，并将所述环境数据输入到所述元胞自动机模型中作为影响因子；
11.设定元胞停止演化的条件，启动元胞自动机模型进行模拟推演，直到达到所述元胞停止演化的条件时，停止推演，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
12.作为优选方案，所述环境数据包括风速、风向、气温和气压；
13.所述获取当前时刻下目标区域的环境数据，并将所述环境数据输入到所述元胞自动机模型中作为影响因子的步骤中，具体为：
14.将所述风速和风向作为第一影响因子，将所述气温作为第二影响因子，将所述气压作为第三影响因子；
15.将所述第一影响因子、第二影响因子和第三影响因子输入到所述元胞自动机模型中。
16.作为优选方案，所述设定元胞停止演化的条件，启动元胞自动机模型进行模拟推演，直到达到所述元胞停止演化的条件时，停止推演，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况的步骤中，具体为：
17.设置预设时长为推演时间长度作为元胞停止演化的条件；
18.将所述第一影响因子输入到元胞自动机模型进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到第一推演结果；
19.将所述第二影响因子输入到元胞自动机模型对所述第一推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到第二推演结果；
20.将所述第三影响因子输入到元胞自动机模型对所述第二推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
21.作为优选方案，所述环境数据包括风速、风向、气温和气压；
22.所述获取当前时刻下目标区域的环境数据，并将所述环境数据输入到所述元胞自动机模型中作为影响因子的步骤中，具体为：
23.将所述风速和风向作为第一影响因子，并设置第一权重值；
24.将所述气温作为第二影响因子，并设置第二权重值；
25.将所述气压作为第三影响因子，并设置第三权重值；
26.将所述第一影响因子、第一权重值、第二影响因子、第二权重值、第三影响因子和第三权重值输入到所述元胞自动机模型中。
27.作为优选方案，所述设定元胞停止演化的条件，启动元胞自动机模型进行模拟推
演，直到达到所述元胞停止演化的条件时，停止推演，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况的步骤中，具体为：
28.设置预设时长为推演时间长度作为元胞停止演化的条件；
29.将所述第一影响因子输入到元胞自动机模型进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第一权重值对推演结果进行修正，得到第一推演结果；
30.将所述第二影响因子输入到元胞自动机模型对所述第一推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第二权重值对推演结果进行修正，得到第二推演结果；
31.将所述第三影响因子输入到元胞自动机模型对所述第二推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第三权重值对推演结果进行修正，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
32.作为优选方案，所述土地利用区域类型包括城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域；
33.所述获取当前时刻下目标区域的遥感图像，根据土地利用区域类型对所述遥感图像进行特征识别，对所述遥感图像中不同类型的土地利用区域进行标记，得到土地利用遥感图像的步骤中，具体为：
34.根据所述城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域，分别构建对应的识别模型，其中，所述识别模型用于对输入图像进行特征识别，对同一区域类型的边缘进行标记，确定输入图像中不同的区域类型的范围；
35.将所述遥感图像依次输入到各个识别模型中，完成不同区域类型的区域标记，得到土地利用遥感图像。
36.作为优选方案，在所述得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况之后，还包括：
37.根据推演后结果分布确定城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域发生的面积变化量；
38.根据当前时刻的一氧化碳实地采集数据和当前时刻不同区域类型所对应的面积变化量，预测下一个时刻的一氧化碳排放量；
39.当确定所述下一个时刻的一氧化碳排放量达到预警值时，发出警报信号。
40.作为优选方案，所述预测下一个时刻的一氧化碳排放量的计算公式为：
[0041][0042]
其中，c
x
为下一个时刻的一氧化碳排放量；c0为当前时刻的一氧化碳实地综合值；ti为当前时刻的城市区域面积变化量；li为当前时刻的森林区域面积变化量；ji为当前时刻的景观区域面积变化量；ni为当前时刻的农田种植区域面积变化量；a1和a2为常数；
[0043][0044]
其中，i为采集点，ci为每个采集点上的一氧化碳浓度值。
[0045]
相应地，本发明另一实施例提供了一种一氧化碳污染受土地利用影响下的推演装置，包括：
[0046]
图像标记模块，用于获取当前时刻下目标区域的遥感图像，根据土地利用区域类型对所述遥感图像进行特征识别，对所述遥感图像中不同类型的土地利用区域进行标记，得到土地利用遥感图像；
[0047]
数据获取模块，用于获取当前时刻下目标区域的一氧化碳实地采集数据，其中，所述实地采集数据包括在目标区域中多个采集点的一氧化碳浓度值及其在所述对应土地利用遥感图像中的坐标位置；
[0048]
模型建立模块，用于以所述土地利用遥感图像为网络栅格建立元胞自动机模型，将所述多个采集点作为所述元胞自动机模型的核心元胞，并根据所述采集点对应的坐标位置在所述网络栅格中一一对应，同时设置每个采集点所对应的一氧化碳浓度值，并将除采集点以外的其他网络栅格作为所述元胞自动机模型的组织元胞；
[0049]
影响因子模块，用于获取当前时刻下目标区域的环境数据，并将所述环境数据输入到所述元胞自动机模型中作为影响因子；
[0050]
模拟推演模块，用于设定元胞停止演化的条件，启动元胞自动机模型进行模拟推演，直到达到所述元胞停止演化的条件时，停止推演，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
[0051]
作为优选方案，所述环境数据包括风速、风向、气温和气压；
[0052]
所述影响因子模块具体用于：
[0053]
将所述风速和风向作为第一影响因子，将所述气温作为第二影响因子，将所述气压作为第三影响因子；
[0054]
将所述第一影响因子、第二影响因子和第三影响因子输入到所述元胞自动机模型中。
[0055]
作为优选方案，所述模拟推演模块具体用于：
[0056]
设置预设时长为推演时间长度作为元胞停止演化的条件；
[0057]
将所述第一影响因子输入到元胞自动机模型进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到第一推演结果；
[0058]
将所述第二影响因子输入到元胞自动机模型对所述第一推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到第二推演结果；
[0059]
将所述第三影响因子输入到元胞自动机模型对所述第二推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
[0060]
作为优选方案，所述环境数据包括风速、风向、气温和气压；
[0061]
所述影响因子模块具体用于：
[0062]
将所述风速和风向作为第一影响因子，并设置第一权重值；
[0063]
将所述气温作为第二影响因子，并设置第二权重值；
[0064]
将所述气压作为第三影响因子，并设置第三权重值；
[0065]
将所述第一影响因子、第一权重值、第二影响因子、第二权重值、第三影响因子和第三权重值输入到所述元胞自动机模型中。
[0066]
作为优选方案，所述模拟推演模块具体用于：
[0067]
设置预设时长为推演时间长度作为元胞停止演化的条件；
[0068]
将所述第一影响因子输入到元胞自动机模型进行推演，当推演时间长度达到预设
时长时，停止推演，并根据第一权重值对推演结果进行修正，得到第一推演结果；
[0069]
将所述第二影响因子输入到元胞自动机模型对所述第一推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第二权重值对推演结果进行修正，得到第二推演结果；
[0070]
将所述第三影响因子输入到元胞自动机模型对所述第二推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第三权重值对推演结果进行修正，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
[0071]
作为优选方案，所述土地利用区域类型包括城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域；
[0072]
所述图像标记模块具体用于：
[0073]
根据所述城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域，分别构建对应的识别模型，其中，所述识别模型用于对输入图像进行特征识别，对同一区域类型的边缘进行标记，确定输入图像中不同的区域类型的范围；
[0074]
将所述遥感图像依次输入到各个识别模型中，完成不同区域类型的区域标记，得到土地利用遥感图像。
[0075]
作为优选方案，还包括：排放预警模块，用于在所述得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况之后，还用于：
[0076]
根据推演后结果分布确定城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域发生的面积变化量；
[0077]
根据当前时刻的一氧化碳实地采集数据和当前时刻不同区域类型所对应的面积变化量，预测下一个时刻的一氧化碳排放量；
[0078]
当确定所述下一个时刻的一氧化碳排放量达到预警值时，发出警报信号。
[0079]
作为优选方案，所述排放预警模块用于预测下一个时刻的一氧化碳排放量的计算公式为：
[0080][0081]
其中，c
x
为下一个时刻的一氧化碳排放量；c0为当前时刻的一氧化碳实地综合值；ti为当前时刻的城市区域面积变化量；li为当前时刻的森林区域面积变化量；ji为当前时刻的景观区域面积变化量；ni为当前时刻的农田种植区域面积变化量；a1和a2为常数；
[0082][0083]
其中，i为采集点，ci为每个采集点上的一氧化碳浓度值。
[0084]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如上述任一项所述的一氧化碳污染受土地利用影响下的推演方法。
[0085]
本发明实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的一氧化碳污染受土地利用影响下的推演方法。
[0086]
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
[0087]
本发明技术方案通过对遥感图像中不同类型的土地利用区域进行标记，作为网络栅格建立元胞自动机模型，在加入影响因子后进行模拟推演，解决现有技术中针对目标区域的co污染情况没有考虑到土地利用的变化对目标区域的co浓度产生影响的技术问题，实现精确地推演出目标区域的co污染情况，为生态改善工程提供有力的数据支撑。
附图说明
[0088]
图1：为本发明实施例提供的一种一氧化碳污染受土地利用影响下的推演方法的步骤流程图；
[0089]
图2：为本发明实施例提供的一种一氧化碳污染受土地利用影响下的推演装置的结构示意图；
[0090]
图3：为本发明实施例提供的终端设备的一种实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0091]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0092]
实施例一
[0093]
请参照图1，为本发明实施例提供的一种一氧化碳污染受土地利用影响下的推演方法，包括步骤101至步骤105，各步骤具体如下：
[0094]
步骤101，获取当前时刻下目标区域的遥感图像，根据土地利用区域类型对所述遥感图像进行特征识别，对所述遥感图像中不同类型的土地利用区域进行标记，得到土地利用遥感图像。
[0095]
在本实施例中，所述土地利用区域类型包括城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域；
[0096]
所述步骤101具体为：根据所述城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域，分别构建对应的识别模型，其中，所述识别模型用于对输入图像进行特征识别，对同一区域类型的边缘进行标记，确定输入图像中不同的区域类型的范围；将所述遥感图像依次输入到各个识别模型中，完成不同区域类型的区域标记，得到土地利用遥感图像。
[0097]
具体地，首先对需要研究的目标区域进行采集遥感图像，为了在后续模拟推演中考虑到土地利用的影响，需要对遥感图像中的不同的土地利用区域类型进行识别。在实际操作中，考虑到城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域四大区域类型对一氧化碳的影响较大，因此，本实施例针对上述四个区域类型的土地利用进行特征识别。
[0098]
在对不同的土地利用区域类型进行特征识别的步骤中，使用了常规的识别模型框架，预先对构建的识别模型进行训练，例如，分别构建城市区域识别模型、森林区域识别模型、景观区域识别模型和农田种植区域识别模型。只需要将遥感图像依次输入到上述识别模型中，即可针对各个区域类型进行精准识别，最后得到具有不同区域类型标记的土地利用遥感图像。需要说明的是，识别模型的构建过程采用了现有技术中关于识别模型的常规建立流程，本方案暂无针对识别模型的改进进行优化，则在本步骤中不过多赘述识别模型
构建过程。
[0099]
步骤102，获取当前时刻下目标区域的一氧化碳实地采集数据，其中，所述实地采集数据包括在目标区域中多个采集点的一氧化碳浓度值及其在所述对应土地利用遥感图像中的坐标位置。
[0100]
具体地，本步骤为下一步进行元胞自动机模型推演准备。通过现有的采集技术，需要到目标区域进行一氧化碳实地采集数据；需要说明的是，实地采集数据可以通过传感器等方式实现，本步骤不过多赘述。此外，在采集到一氧化碳浓度数据的位置确定其在土地利用遥感图像中的坐标位置。
[0101]
步骤103，以所述土地利用遥感图像为网络栅格建立元胞自动机模型，将所述多个采集点作为所述元胞自动机模型的核心元胞，并根据所述采集点对应的坐标位置在所述网络栅格中一一对应，同时设置每个采集点所对应的一氧化碳浓度值，并将除采集点以外的其他网络栅格作为所述元胞自动机模型的组织元胞。
[0102]
具体地，为了完成一氧化碳排放数据的推演，本方案采用元胞自动机模型进行空间演化，需要说明的是，元胞自动机模型是现有技术中常见的空间演化模型，本步骤没有对元胞自动机模型本身作出改进，因此在本步骤中没有过多赘述。
[0103]
作为实地采集的一氧化碳数据，在自动机模型中作为核心元胞，而除采集点以外的网络栅格作为组织元胞，并将土地利用遥感图像作为网络栅格，即空间上的限制，使得组织元胞和核心元胞在网络栅格的范围内进行演化。
[0104]
步骤104，获取当前时刻下目标区域的环境数据，并将所述环境数据输入到所述元胞自动机模型中作为影响因子。
[0105]
在本实施例的第一方面中，所述环境数据包括风速、风向、气温和气压；
[0106]
所述步骤104具体为：将所述风速和风向作为第一影响因子，将所述气温作为第二影响因子，将所述气压作为第三影响因子；将所述第一影响因子、第二影响因子和第三影响因子输入到所述元胞自动机模型中。
[0107]
具体地，考虑到环境因素对一氧化碳的影响，本步骤还需要对元胞自动机模型中加入影响因子。而在实际应用中，对一氧化碳影响最大的四个因素，无外乎：风速、风向、气温和气压。因此，本步骤通过风速和风向作为影响一氧化碳推演的第一因素，而将气温作为影响一氧化碳推演的第二因素，气压是最后一个影响因素。
[0108]
步骤105，设定元胞停止演化的条件，启动元胞自动机模型进行模拟推演，直到达到所述元胞停止演化的条件时，停止推演，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
[0109]
在本实施例的第一方面中，所述步骤105具体为：设置预设时长为推演时间长度作为元胞停止演化的条件；将所述第一影响因子输入到元胞自动机模型进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到第一推演结果；将所述第二影响因子输入到元胞自动机模型对所述第一推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到第二推演结果；将所述第三影响因子输入到元胞自动机模型对所述第二推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
[0110]
具体地，在上一步骤中加入影响因子后，通过对元胞自动机模型中的元胞停止演
化动作设置一个停止条件，即达到什么程度就属于推演完成了，总不能无休止的推演下去。在设定该停止条件后，可以启动元胞自动机模型进行模拟推演，直到达到元胞停止演化的条件时，停止推演，此时网络栅格上的不同土地利用的区域面积会发生变化，其每个采集点上的一氧化碳浓度数值也会发生演化，就得到了目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。需要说明的是，这是提及的一氧化碳污染情况其中一个数据可以为一氧化碳的浓度。另外，设定的停止条件可以根据实际需求进行调整和替换。
[0111]
在本实施例的第二方面中，所述环境数据包括风速、风向、气温和气压；
[0112]
所述步骤104具体为：将所述风速和风向作为第一影响因子，并设置第一权重值；将所述气温作为第二影响因子，并设置第二权重值；将所述气压作为第三影响因子，并设置第三权重值；将所述第一影响因子、第一权重值、第二影响因子、第二权重值、第三影响因子和第三权重值输入到所述元胞自动机模型中。
[0113]
在本实施例的第二方面中，所述步骤105具体为：设置预设时长为推演时间长度作为元胞停止演化的条件；将所述第一影响因子输入到元胞自动机模型进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第一权重值对推演结果进行修正，得到第一推演结果；将所述第二影响因子输入到元胞自动机模型对所述第一推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第二权重值对推演结果进行修正，得到第二推演结果；将所述第三影响因子输入到元胞自动机模型对所述第二推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第三权重值对推演结果进行修正，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
[0114]
具体地，该实施例是对上一实施例进行改进。在设置环境因素作为元胞自动机模型演化的影响因素的同时，通过设置权重值来调整模拟演化的强度。例如，在某些特定时刻，风速和风向对于一氧化碳的位移和浓度下降带来的影响较大，此时可以对第一权重值进行数值调大，而其他两个影响因素对一氧化碳的位置和浓度影响较小时，可以适当地降低其权重值，这样可以使得元胞自动机模型的推演结果更加准确。
[0115]
在另一实施例中，在所述得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况之后，还包括：
[0116]
根据推演后结果分布确定城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域发生的面积变化量；根据当前时刻的一氧化碳实地采集数据和当前时刻不同区域类型所对应的面积变化量，预测下一个时刻的一氧化碳排放量；当确定所述下一个时刻的一氧化碳排放量达到预警值时，发出警报信号。
[0117]
具体地，在上一步骤的推演中，其中就包括了城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域发生的面积变化量，此时，需要较为准确地预测出下一个时刻的一氧化碳排放量，可以理解的是，由于元胞自动机模型对土地利用区域也同时发生了推演，则通过不同土地利用区域面积的改变来推断出下一个时刻的一氧化碳量也是可以的。而具体的计算过程，在本实施例中，所述预测下一个时刻的一氧化碳排放量的计算公式为：
[0118][0119]
其中，c
x
为下一个时刻的一氧化碳排放量；c0为当前时刻的一氧化碳实地综合值；ti为当前时刻的城市区域面积变化量；li为当前时刻的森林区域面积变化量；ji为当前时刻
的景观区域面积变化量；ni为当前时刻的农田种植区域面积变化量；a1和a2为常数；
[0120]
其中，i为采集点，ci为每个采集点上的一氧化碳浓度值。
[0121]
综上，本实施例的预测方法通过不同土地利用的区域面积变化量和一氧化碳排放量之间的关系，可以准确地对污染过重进行预警。
[0122]
本发明技术方案通过对遥感图像中不同类型的土地利用区域进行标记，作为网络栅格建立元胞自动机模型，在加入影响因子后进行模拟推演，解决现有技术中针对目标区域的co污染情况没有考虑到土地利用的变化对目标区域的co浓度产生影响的技术问题，实现精确地推演出目标区域的co污染情况，为生态改善工程提供有力的数据支撑。
[0123]
实施例二
[0124]
请参照图2，为本发明另一实施例提供的一种一氧化碳污染受土地利用影响下的推演装置的结构示意图，包括：图像标记模块、数据获取模块、模型建立模块、影响因子模块和模拟推演模块，各个模块具体如下：
[0125]
图像标记模块，用于获取当前时刻下目标区域的遥感图像，根据土地利用区域类型对所述遥感图像进行特征识别，对所述遥感图像中不同类型的土地利用区域进行标记，得到土地利用遥感图像。
[0126]
在本实施例中，所述土地利用区域类型包括城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域；
[0127]
所述图像标记模块具体用于：根据所述城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域，分别构建对应的识别模型，其中，所述识别模型用于对输入图像进行特征识别，对同一区域类型的边缘进行标记，确定输入图像中不同的区域类型的范围；将所述遥感图像依次输入到各个识别模型中，完成不同区域类型的区域标记，得到土地利用遥感图像。
[0128]
数据获取模块，用于获取当前时刻下目标区域的一氧化碳实地采集数据，其中，所述实地采集数据包括在目标区域中多个采集点的一氧化碳浓度值及其在所述对应土地利用遥感图像中的坐标位置。
[0129]
模型建立模块，用于以所述土地利用遥感图像为网络栅格建立元胞自动机模型，将所述多个采集点作为所述元胞自动机模型的核心元胞，并根据所述采集点对应的坐标位置在所述网络栅格中一一对应，同时设置每个采集点所对应的一氧化碳浓度值，并将除采集点以外的其他网络栅格作为所述元胞自动机模型的组织元胞。
[0130]
影响因子模块，用于获取当前时刻下目标区域的环境数据，并将所述环境数据输入到所述元胞自动机模型中作为影响因子。
[0131]
在本实施例的第一方面中，所述环境数据包括风速、风向、气温和气压；
[0132]
所述影响因子模块具体用于：将所述风速和风向作为第一影响因子，将所述气温作为第二影响因子，将所述气压作为第三影响因子；将所述第一影响因子、第二影响因子和第三影响因子输入到所述元胞自动机模型中。
[0133]
模拟推演模块，用于设定元胞停止演化的条件，启动元胞自动机模型进行模拟推演，直到达到所述元胞停止演化的条件时，停止推演，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
[0134]
在本实施例的第一方面中，所述模拟推演模块具体用于：设置预设时长为推演时
间长度作为元胞停止演化的条件；将所述第一影响因子输入到元胞自动机模型进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到第一推演结果；将所述第二影响因子输入到元胞自动机模型对所述第一推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到第二推演结果；将所述第三影响因子输入到元胞自动机模型对所述第二推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
[0135]
在本实施例的第二方面中，所述环境数据包括风速、风向、气温和气压；
[0136]
所述影响因子模块具体用于：将所述风速和风向作为第一影响因子，并设置第一权重值；将所述气温作为第二影响因子，并设置第二权重值；将所述气压作为第三影响因子，并设置第三权重值；将所述第一影响因子、第一权重值、第二影响因子、第二权重值、第三影响因子和第三权重值输入到所述元胞自动机模型中。
[0137]
在本实施例的第二方面中，所述模拟推演模块具体用于：设置预设时长为推演时间长度作为元胞停止演化的条件；将所述第一影响因子输入到元胞自动机模型进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第一权重值对推演结果进行修正，得到第一推演结果；将所述第二影响因子输入到元胞自动机模型对所述第一推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第二权重值对推演结果进行修正，得到第二推演结果；将所述第三影响因子输入到元胞自动机模型对所述第二推演结果进行推演，当推演时间长度达到预设时长时，停止推演，并根据第三权重值对推演结果进行修正，得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况。
[0138]
在另一实施例中，还包括：排放预警模块，用于在所述得到目标区域在下一个时刻的一氧化碳污染情况之后，还用于：
[0139]
根据推演后结果分布确定城市区域、森林区域、景观区域和农田种植区域发生的面积变化量；根据当前时刻的一氧化碳实地采集数据和当前时刻不同区域类型所对应的面积变化量，预测下一个时刻的一氧化碳排放量；当确定所述下一个时刻的一氧化碳排放量达到预警值时，发出警报信号。
[0140]
在本实施例中，所述排放预警模块用于预测下一个时刻的一氧化碳排放量的计算公式为：
[0141][0142]
其中，c
x
为下一个时刻的一氧化碳排放量；c0为当前时刻的一氧化碳实地综合值；ti为当前时刻的城市区域面积变化量；li为当前时刻的森林区域面积变化量；ji为当前时刻的景观区域面积变化量；ni为当前时刻的农田种植区域面积变化量；a1和a2为常数；
[0143][0144]
其中，i为采集点，ci为每个采集点上的一氧化碳浓度值。
[0145]
本发明技术方案通过对遥感图像中不同类型的土地利用区域进行标记，作为网络栅格建立元胞自动机模型，在加入影响因子后进行模拟推演，解决现有技术中针对目标区域的co污染情况没有考虑到土地利用的变化对目标区域的co浓度产生影响的技术问题，实现精确地推演出目标区域的co污染情况，为生态改善工程提供有力的数据支撑。
[0146]
实施例三
[0147]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行上述任一实施例所述的一氧化碳污染受土地利用影响下的推演方法。
[0148]
实施例四
[0149]
请参照图3，是本发明实施例提供的终端设备的一种实施例的结构示意图，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的一氧化碳污染受土地利用影响下的推演方法。
[0150]
优选地，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元(如计算机程序、计算机程序)，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。
[0151]
所述处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器，或者所述处理器也可以是任何常规的处理器，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接所述终端设备的各个部分。
[0152]
所述存储器主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等，数据存储区可存储相关数据等。此外，所述存储器可以是高速随机存取存储器，还可以是非易失性存储器，例如插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡和闪存卡(flash card)等，或所述存储器也可以是其他易失性固态存储器件。
[0153]
需要说明的是，上述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器，本领域技术人员可以理解，上述终端设备仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
[0154]
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。