一种基于多源数据的草地生态系统功能评价方法、评价装置及可读存储介质

1.本发明属于草原生态环境技术领域，特别涉及基于多源数据的草地生态系统功能评价方法。


背景技术：

2.草地生态系统是兼有生产和生态两个功能的特殊生态系统，随着社会经济的发展，草地资源被过度开发利用，导致区域生态问题日益突出。草地功能状况评价是依据草地的畜牧业发展、生态状况来评价草地生产和生态平衡关系的一种监测手段。评价草地生态系统服务功能状况，及时、准确地掌握草地功能状况，有利于追溯根源，对于保护和恢复草地生态系统，制定合理的经济开发决策，维护国家生态安全具有重要意义。
3.近年来，出现了不少针对草地生态系统功能的研究，例如，建立适用于不同生态系统类型、不同生态服务功能价值的时空动态评估方法；结合归一化植被指数、植被净初级生产力、气象因子等数据，利用一元线性回归模型、相关性分析等方法，对新疆荒漠草地的动态变化及其对不同驱动因子的响应进行研究；利用草地生态系统健康评价cvor综合指数对草地健康状况进行评估；从压力-状态-响应方面选取草地生态系统功能评价指标体系，使用灰色系统理论预测模型进行生态功能的预测。利用基础生态足迹计算区域生态足迹；利用生态足迹计算水资源生态足迹，进而评价水资源状况。
4.生态足迹用于定量核算人类占用的自然资源与地区承载力之间的关系，分析人类活动对生态系统的影响，三维生态足迹在传统生态足迹模型的基础上，增加了对自然资本流量和存量的表示，分别是足迹广度和足迹深度。三维生态(广度、深度、生态足迹)足迹模型多用于区域足迹的核算以及水资源、耕地资源、矿资源等的足迹计算，鲜见在草地生态安全方面的运用。
5.国内外针对草地生态系统生产、生态功能评价的研究，现有技术多是对草地生产或草地生态单一功能的研究，单一功能评价方法不能很好的挖掘草地生态系统现状的隐形根源，从而不能有效维持草地生态系统生产和生态服务功能。
6.例如，以温带草原为研究对象，构建适合温带草原的生态系统服务功能的评价指标体系。首先，结合温带草原的实际情况，参照千年生态系统评估(ma)系统对生态系统服务的分类体系选取指标。根据数据获取及可操作性等多方面综合考虑，选取草产品生产，固碳量，释氧量，涵养水源和土壤保持量五个指标构建适合草原的生态系统服务功能的评价指标体系，运用遥感影像对生态系统服务功能进行估算，以估算的生态系统服务功能为基础定量分析生态系统价值，研究温带草原生态系统服务功能和价值的时空变化特征。通过覆盖主要草原类型的六个极端干旱联网实验确定极端干旱后各指标的响应比，研究极端干旱对生态系统服务功能和价值的影响。
7.综合上述分析，目前，针对草原功能评价存在如下缺陷：
8.(1)对草地功能状况评价，以单一功能(草原生产、生态)评价为主，鲜少进行草地
生产生态功能平衡关系的综合评价。
9.(2)对于特定温带草原的草地功能状况评价，没有适宜的评价指标体系和模型。
10.(3)三维生态足迹模型多用于区域足迹的核算以及水资源、耕地资源、矿资源等的足迹计算，鲜见在草地生态安全方面的运用。
11.由此，急需从系统性角度对草地生态系统的生产、生态功能平衡状况进行分析；并根据草地特点，建立适宜的草地生态系统功能多源数据融合的综合评价指标体系和模型；以及建立草地三维生态足迹模型，从草地畜牧业产品角度出发，利用模型比较草地生态承载力与草地生态足迹，进而评价草地功能状况。


技术实现要素：

12.鉴于现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种快速分析、综合评价的基于多源数据的草地生态系统功能评价方法。
13.为实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案是：
14.一方面，提供一种基于多源数据的草地生态系统功能评价方法，包括如下步骤：获取草地生产和生态功能的显性指标；基于深度学习，对所述显性指标进行同构化处理，以获得实地草地面积；将所述实地草地面积及草地生态足迹输入草地三维生态足迹模型，并输出足迹广度和足迹深度数据；将所述足迹广度和足迹深度数据与预设承载数据对比，以获得用于评价生态状态的数据。
15.在本发明的一些实施例中，所述显性指标包括：畜牧产品的产量和从遥感影像中获取草地图像。
16.在本发明的一些实施例中，所述基于深度学习，对所述显性指标进行同构化处理，以获得实地草地面积，包括如下步骤：制作数据集；图像语义分割模型训练；计算实地草地面积。
17.在本发明的一些实施例中，所述制作数据集包括：将所述草地图像设置为多个预设大小的子图像，对所述子图像进行数据增强；
18.所述图像语义分割模型训练包括：
19.第一步骤，利用卷积神经网络网络，对所述子图像进行标注，将标记后的子图像输入到卷积神经网络中；
20.第二步骤，卷积层和池化层基于注意力机制模块对所述标记后的子图像进行下采样提取图像特征，并学习到每个通道的权重系数，所述权重系数用于在特征提取过程中增强卷积神经网络的特征提取能力；
21.第三步骤，获得草地分割后的图像；
22.所述计算实地草地面积包括：根据草地分割后的图像中草地和非草地的像素点计算实地草地面积。
23.在本发明的一些实施例中，所述数据增强包括：对所述子图像进行旋转及添加噪声。
24.在本发明的一些实施例中，所述将所述草原功能评价数据输入草地三维生态足迹模型，并输出足迹广度和足迹深度，包括：
25.基于公式(1)，获得草地生态足迹ef，
[0026][0027]
其中，f为草地均衡因子，取值0.79，r为草地产量因子，取值为1.07；
[0028]ai
为第i种畜牧产品产量；
[0029]ei
为单位第i种畜牧产品产自牧草地的百分比；
[0030]
为第i种畜牧产品牧草地的平均产量；i＝1,2,3，分别表示牛肉、羊肉和牛奶；
[0031]
基于公式(2)，获得草地生态承载力ec，
[0032]
ec＝ec
×fꢀꢀꢀ
公式(2)
[0033]
其中，ec为牧草地的实际拥有面积，f为草地均衡因子；
[0034]
在传统生态足迹模型的基础上，获得表征自然资本流量占用水平的足迹广度和表征自然资本存量消耗程度的足迹深度，公式如下：
[0035]
ef_size＝min{ef,ec}
ꢀꢀꢀ
公式(3)
[0036]
ef_depth＝1 (max{ef-ec,0})/ec
ꢀꢀꢀ
公式(4)
[0037]
其中，ef_size为草地足迹广度，ef_depth为草地足迹深度。
[0038]
在本发明的一些实施例中，基于所述足迹广度和所述足迹深度，根据公式(5)获取草地三维生态足迹ef_3d，
[0039]
ef_3d＝ef_size
×
ef_depth
ꢀꢀꢀ
公式(5)。
[0040]
在本发明的一些实施例中，其特征在于，所述草地生态足迹为包括牛肉、羊肉和牛奶的草地生态足迹。
[0041]
一方面，提供一种评价装置，包括：
[0042]
获取模块，用于获取草地生产和生态功能的显性指标；
[0043]
学习模块，用于基于深度学习，对所述显性指标进行同构化处理，以获得实地草地面积；
[0044]
输出模块，用于将所述实地草地面积及草地生态足迹输入草地三维生态足迹模型，并输出足迹广度和足迹深度数据；
[0045]
评价模块，用于将所述足迹广度和足迹深度数据与预设承载数据对比，以获得用于评价生态状态的数据。
[0046]
另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令由处理器执行时，实现所述基于多源数据的草地生态系统功能评价方法。
[0047]
与现有技术相比较，本发明的有益效果在于：
[0048]
本发明实施例的评价方法，能够根据草地功能状况评价结果，分析导致草地畜牧业生产与草地生态环境不平衡的原因，进而把握自然环境、草业生产、人类活动及牲畜之间的平衡关系，实现草地健康可持续发展的建设要求。
附图说明
[0049]
在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以在不同的视图中描述相似的部件。具有字母后缀或不同字母后缀的相同附图标记可以表示相似部件的不同实例。附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用
于对所公开的实施例进行说明。在适当的时候，在所有附图中使用相同的附图标记指代同一或相似的部分。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
[0050]
图1为本发明实施例的一种基于多源数据的草地生态系统功能评价方法的流程图；
[0051]
图2为本发明实施例的一种评价装置的示意图。
具体实施方式
[0052]
下面，结合附图对本发明的具体实施例进行详细的描述，但不作为本发明的限定。为使本领域技术人员更好的理解本公开的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本公开作详细说明。下面结合附图和具体实施例对本公开的实施例作进一步详细描述，但不作为对本公开的限定。
[0053]
本公开使用的所有术语(包括技术术语或者科学术语)与本公开所属领域的普通技术人员理解的含义相同，除非另外特别定义。还应当理解，在诸如通用字典中定义的术语应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义相一致的含义，而不应用理想化或极度形式化的意义来解释，除非这里明确地这样定义。
[0054]
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
[0055]
一方面，提供一种基于多源数据的草地生态系统功能评价方法，参见图1，包括如下步骤：
[0056]
步骤s101，获取草地生产和生态功能的显性指标，其中，所述显性指标包括：畜牧产品的产量和从遥感影像中获取草地图像，在本实施例中，畜牧产品包括：牛肉、羊肉、牛奶的产量，但不限于此。当然，还可以根据温带草原的草地生态系统可持续发展涉及的气候、草地、人口、家畜和经济发展要素，以草地生态系统特点以及自然资源条件和社会经济状况及资料条件为基础，利用回归分析，选取项指标作为评价草地生态系统功能的显性指标；
[0057]
步骤s102，基于深度学习，对所述显性指标进行同构化处理，以获得实地草地面积；
[0058]
在一实施例中，所述基于深度学习，对所述显性指标进行同构化处理，以获得实地草地面积，包括如下步骤：制作数据集；图像语义分割模型训练；计算实地草地面积。通过计算草地面积，为后续草地生态承载力的计算做准备。
[0059]
其中，所述制作数据集包括：将所述草地图像设置为多个预设大小的子图像，对所述子图像进行数据增强；
[0060]
所述图像语义分割模型训练包括：
[0061]
第一步骤，利用卷积神经网络网络，对所述子图像进行标注，将标记后的子图像输入到卷积神经网络中；
[0062]
第二步骤，卷积层和池化层基于注意力机制模块对所述标记后的子图像进行下采样提取图像特征，并学习到每个通道的权重系数，所述权重系数用于在特征提取过程中增强卷积神经网络的特征提取能力；在本实施例中，在所述图像特征提取过程中，权重系数能够帮助该注意力机制模块提取重要的通道特征，并抑制不重要的通道特征，增强卷积神经
网络的特征提取能力，进而增强卷积神经网络的特征提取能力；
[0063]
第三步骤，获得草地分割后的图像；
[0064]
所述计算草地面积包括：根据草地分割后的图像中草地和非草地的像素点计算草地面积。
[0065]
进一步地，所述数据增强包括：对所述子图像进行旋转及添加噪声。
[0066]
步骤s103，将所述实地草地面积及草地生态足迹输入草地三维生态足迹模型，并输出足迹广度和足迹深度数据；
[0067]
所述将所述草原功能评价数据输入草地三维生态足迹模型，并输出足迹广度和足迹深度，包括：
[0068]
基于公式(1)，获得草地生态足迹ef，
[0069][0070]
其中，f为草地均衡因子，取值0.79，r为草地产量因子，取值为1.07；
[0071]ai
为第i种畜牧产品产量；
[0072]ei
为单位第i种畜牧产品产自牧草地的百分比；
[0073]
为第i种畜牧产品牧草地的平均产量；i＝1,2,3，分别表示牛肉、羊肉和牛奶；
[0074]
基于公式(2)，获得草地生态承载力ec，
[0075]
ec＝ec
×fꢀꢀꢀ
公式(2)
[0076]
其中，ec为牧草地的实际拥有面积，f为草地均衡因子；
[0077]
在传统生态足迹模型的基础上，获得表征自然资本流量占用水平的足迹广度和表征自然资本存量消耗程度的足迹深度，公式如下：
[0078]
ef_size＝min{ef,ec}
ꢀꢀꢀ
公式(3)
[0079]
ef_depth＝1 (max{ef-ec,0})/ec
ꢀꢀꢀ
公式(4)
[0080]
其中，ef_size为草地足迹广度，ef_depth为草地足迹深度。
[0081]
在本发明的一些实施例中，基于所述足迹广度和所述足迹深度，根据公式(5)获取草地三维生态足迹ef_3d，
[0082]
ef_3d＝ef_size
×
ef_depth
ꢀꢀꢀ
公式(5)。
[0083]
进一步地，所述草地生态足迹为包括：牛肉、羊肉和牛奶的草地生态足迹。
[0084]
步骤s104，将所述足迹广度和足迹深度数据与预设承载数据对比，以获得用于评价生态状态的数据。
[0085]
一方面，参见图2，本发明实施例提供一种评价装置200，包括：
[0086]
获取模块201，用于获取草地生产和生态功能的显性指标；
[0087]
学习模块202，用于基于深度学习，对所述显性指标进行同构化处理，以获得实地草地面积；
[0088]
输出模块203，用于将所述实地草地面积及草地生态足迹输入草地三维生态足迹模型，并输出足迹广度和足迹深度数据；
[0089]
评价模块204，用于将所述足迹广度和足迹深度数据与预设承载数据对比，以获得用于的数据。
[0090]
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可
执行指令，所述计算机可执行指令由处理器执行时，实现所述基于多源数据的草地生态系统功能评价方法。
[0091]
此外，尽管在此描述了说明性的实施例，但是范围包括具有基于本公开的等效要素、修改、省略、组合(例如，跨各种实施例的方案的组合)、调整或变更的任何和所有实施例。权利要求中的要素将基于权利要求中使用的语言进行宽泛地解释，而不限于本说明书中或在本技术的存续期间描述的示例。此外，所公开的方法的步骤可以以任何方式进行修改，包括通过重新排序步骤或插入或删除步骤。因此，意图仅仅将描述视为例子，真正的范围由以下权利要求及其全部等同范围表示。
[0092]
以上描述旨在是说明性的而非限制性的。例如，上述示例(或其一个或多个方面)可以彼此组合使用。在阅读以上描述之后，例如本领域普通技术人员可以使用其他实施例。而且，在以上详细描述中，可以将各种特征组合在一起以简化本公开。这不应被解释为意图未请求保护的公开特征对于任何权利要求是必不可少的。因此，以下权利要求作为示例或实施例结合到具体实施方式中，其中每个权利要求自身作为单独的实施例，并且可以预期这些实施例可以以各种组合或置换彼此组合。应参考所附权利要求以及这些权利要求所赋予的等同物的全部范围来确定本发明的范围。