一种基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法，方法的整体步骤为：时空数据的获取与处理；围绕社会和经济承载力、资源承载力、环境承载力构建评价指标体系；计算评价指标体系中各集成指标数据的评估值；计算资源环境承载力：分别以行政区划和格网为评价单元计算资源环境承载力；绘制空间分布图。本发明专利技术不受边界限制，更好地从地理空间上指导资源开发利用和环境保护；实现自动化、规模化、集成化海量数据的快速获取与处理；实现多源异构时空数据一体化集成与融合；搭建灵活指标体系；提供时空数据可视化汇报及应用，形象、直观的解释评估结果；实现资源环境承载能力的综合监管、动态评估与决策支持。

An Assessment Method of Resources and Environment Bearing Capacity Based on Spatio-temporal Data Fusion Analysis

【技术实现步骤摘要】
一种基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法
本专利技术涉及一种资源环境承载力评估方法，尤其涉及一种基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法。
技术介绍
近年来，随着我国工业现代化和城镇化的不断推进，资源、环境和生态系统结构发生了巨大变化。资源供给有限性与人们需求无限性矛盾更加突出，雾霾围城、水资源匮乏、交通堵塞、人口拥挤等环境恶化、资源耗竭、生态破坏问题严重制约着我国经济社会的可持续发展。资源环境承载力，是衡量和评价社会发展与资源供给是否协调发展的重要依据。因此，在当前资源环境形势如此严峻的形势下，开展资源环境承载力数据平台的建设，对资源环境承载力进行分析和研究，对区域发展规划目标、制定土地空间布局和结构优化具有重要意义。
技术实现思路
为了解决上述技术所存在的不足之处，本专利技术提供了一种基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法。为了解决以上技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法，方法的整体步骤为：i、时空数据的获取与处理：时空数据来源于遥感影像数据、年鉴数据、行业数据、互联网数据、行政区划图以及开源地图服务数据；其中对研究本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法，其特征在于：所述方法的整体步骤为：i、时空数据的获取与处理：时空数据来源于遥感影像数据、年鉴数据、行业数据、互联网数据、行政区划图以及开源地图服务数据；其中对研究区域的影像数据进行土地利用分类提取处理，将土地利用类型分类为耕地、林地、建设用地和水域及水利设施用地，并进一步获得耕地、林地、建设用地和水域及水利设施用地的土地面积数据；ii、构建评价指标体系：围绕社会和经济承载力、资源承载力、环境承载力三个承载子系统，构建了包含目标层、准则层和指标层的评价指标体系；其中目标层为资源环境承载力，目标层包括分类为社会和经济子系统、资源子系统、环境子系...

【技术特征摘要】
1.一种基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法，其特征在于：所述方法的整体步骤为：i、时空数据的获取与处理：时空数据来源于遥感影像数据、年鉴数据、行业数据、互联网数据、行政区划图以及开源地图服务数据；其中对研究区域的影像数据进行土地利用分类提取处理，将土地利用类型分类为耕地、林地、建设用地和水域及水利设施用地，并进一步获得耕地、林地、建设用地和水域及水利设施用地的土地面积数据；ii、构建评价指标体系：围绕社会和经济承载力、资源承载力、环境承载力三个承载子系统，构建了包含目标层、准则层和指标层的评价指标体系；其中目标层为资源环境承载力，目标层包括分类为社会和经济子系统、资源子系统、环境子系统的准则层，准则层包括含有多个指标的指标层，指标层分为集成指标和基础指标，每个集成指标均有一个或一个以上的基础指标相对应；iii、计算评价指标体系中各集成指标数据的评估值：利用评价指标体系中的各基础指标计算相应的集成指标数据评估值，并计算各集成指标数据的权重；ⅳ、计算资源环境承载力：分别以行政区划和格网为评价单元计算资源环境承载力；ⅴ、绘制空间分布图：通过栅格重分类工具与可视化分析得到研究区域资源环境承载力空间分布图，展示资源环境承载力时空差异演变情况。2.根据权利要求1所述的基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法，其特征在于：所述步骤i中土地利用分类的提取方法包括：预处理、分类样本选取、影像解译、分类后处理；其中预处理的方法包括：辐射定标、大气校正、影像镶嵌、影像剪裁；分类样本选取为参照高精度影像选取训练样本和验证样本；影像解译是对影像进行基于像元的监督分类或面向对象分类；分类后处理是对分类明显不准确的地区进行手动修改，并用验证样本进行精度验证，生成混淆矩阵，当总体精度和卡帕系数高于80％时表明分类结果可信，从而将土地按利用类型分类，获得各利用分类土地的面积数据。3.根据权利要求1所述的基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法，其特征在于：所述步骤ii中社会和经济子系统中的集成指标包括：人口聚集程度、经济发展程度、科技创新水平、交通优势度以及社会保障程度；资源子系统中的集成指标包括：森林资源、矿产资源、土地资源、水资源；环境子系统中的集成指标包括：空气质量、水环境、土壤环境、绿化环境；人口聚集程度从属的基础指标为人口密度和人口流动强度；经济发展程度从属的基础指标为地区生产总值和常住人口数；科技创新水平从属的基础指标为科学技术支出、教育支出以及一般公共财政预算支出；交通优势度从属的基础指标为交通网络密度、交通干线影响度以及区位优势度；社会保障程度从属的基础指标为每千人口执业医师或助理医师数；森林资源从属的基础指标为森林覆盖率；矿产资源从属的基础指标为矿区覆盖率；土地资源从属的基础指标为土地利用率；水资源从属的基础指标为人均水资源；空气质量从属的基础指标为优良天数达标率；水环境从属的基础指标为水质达标率；土壤环境从属的基础指标为土壤侵蚀敏感性；绿化环境从属的基础指标为人均公共绿地面积。4.根据权利要求1所述的基于时空数据融合分析的资源环境承载力评估方法，其特征在于：所述步骤iii中各集成指标数据的计算方法如下：a、人口聚集程度的计算方法如公式Ⅰ所示：Pal＝PD×PFI公式Ⅰ其中，Pal为人口聚集程度，PD为人口密度，PFI为人口流动强度；人口密度PD＝常住人口数/研究区域的面积，人口流动强度PFI＝暂住人口/研究区域的面积；b、经济发展程度的计算方法如公式Ⅱ所示：Rgp＝GDP/RE公式Ⅱ其中，Rgp为常住人口人均地区生产总值，GDP为地区生产总值，RE为常住人口数；c、科技创新水平的计算方法如公式Ⅲ所示：Sti＝(E+D)/GBE公式Ⅲ其中，Sti为科技创新水平；E为教育支出；D为科技支出；GBE为一般公共财政预算支出；d、交通优势度的计算包括交通网络密度、交通干线影响度以及区位优势度的计算：d1、交通网络密度反映区域交通线路的稠密程度，交通线路的通达能力；建立交通网络密度模型如公式Ⅳ所示：TD＝L/S公式Ⅳ其中，L为计算单元R距离内的所有道路长度之和；S为以R为半径的圆的面积，即πR2；TD为计算单元交通网络密度；为了便于指标之间的比较和叠加，建立标准化交通网络密度模型，如公式Ⅴ所示：TD1＝(TD-TDmin)/(TDmax-TDmin)公式Ⅴ其中，TD1为计算单元标准化交通网络密度；TDmax为所有计算单元中交通网络密度的最大值；TDmin为所有计算单元中交通网络密度的最小值；d2、交通干线影响度是指在某一区域范围内，每条道路对周围某一点的影响程度，建立交通干线影响度模型包括多干线交通影响度叠加模型、单一干线交通影响度线性模型；多干线交通影响度叠加模型如公式Ⅵ所示；单一干线交通影响度线性模型如公式Ⅶ所示：TRI＝∑f(x)公式Ⅵf(x)＝kx+MAX公式Ⅶ其中，TRI为计算单元交通干线影响度；x为计算单元距离某一道路的距离；k表示交通干线影响度衰减系数；MAX代表道路中心的赋值；为了便于指标之间的比较和叠加，建立标准化交通干线影响度模型，如公式Ⅷ所示：TRI1＝(TRI-TRImin...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐智勇，陈昕，吴晓莉，
申请(专利权)人：北京国脉时空大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11