【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，更具体地，涉及一种基于最大熵的干旱区生态修复方法及装置。
技术介绍
1、干旱区土地退化是当前最大的环境挑战之一，修复干旱区生态系统是环节土地退化的有效手段，但由于缺乏科学明确的生态修复基准，导致许多地区出现水源浪费和植被成活率低的问题，因此对干旱区生态修复进行可靠地模拟估算至关重要。
技术实现思路
1、针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于针对干旱区生态修复提供科学明确的基准，旨在解决当前生态修复存在的水源浪费和植被成活率低的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于最大熵的干旱区生态修复方法及装置。
3、第一方面，本专利技术提供一种基于最大熵的干旱区生态修复方法，包括：
4、采集目标研究区内各栅格单元内的目标数据，所述目标数据包括植被发生数据和环境变量数据；
5、将预处理后的所述目标数据输入至最大熵模型，获取所述最大熵模型输出的各栅格单元内不同潜在自然植被的植被存在概率；
6、基于所述植被存在概率，对所述目标研究区进行区间划分，区分不同潜在自然植被在不同位置的生境等级以进行干旱区生态修复。
7、在一些实施例中，所述采集目标研究区内各栅格单元内的目标数据，包括：
8、基于所述目标研究区对应的遥感影像，采集所述目标研究内各栅格单元内的所述目标数据，所述遥感影像的分辨率为10米。
9、在一些实施例中，所述植被发生数据包括可利用土地类型，所述环境变量数据包括
10、在一些实施例中，所述基于所述植被存在概率，对所述目标研究区进行区间划分，包括：
11、基于自然断点法和所述植被存在概率，对所述目标研究区进行划分，不同的区间分别对应潜在自然植被的不适宜的第一生境等级、低适宜的第二生境等级、中适宜的第三生境等级和高适宜的第四生境等级。
12、在一些实施例中，所述最大熵模型满足：
13、
14、
15、
16、其中，x为输入，y为输出，为x的概率p(x)的经验分布，p(y|x)为给定y时x的条件概率，为x与y的联合分布概率p(x，y)的联合经验分布的特征函数的期望值，ep(fi)为p(x，y)的特征函数的期望值。
17、在一些实施例中，所述最大熵模型通过改进的迭代尺度法进行优化。
18、在一些实施例中，所述最大熵模型预先通过离线训练确定，以测试集的准确率、auc和kappa系数作为训练所述最大熵模型的性能评价指标。
19、第二方面，本专利技术提供一种基于最大熵的干旱区生态修复装置，包括：
20、采集单元，用于采集目标研究区内各栅格单元内的目标数据，所述目标数据包括植被发生数据和环境变量数据；
21、获取单元，用于将预处理后的所述目标数据输入至最大熵模型，获取所述最大熵模型输出的各栅格单元内不同潜在自然植被的植被存在概率；
22、区分单元，用于基于所述植被存在概率，对所述目标研究区进行区间划分，区分不同潜在自然植被在不同位置的生境等级以进行干旱区生态修复。
23、第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：至少一个存储器，用于存储程序；至少一个处理器，用于执行存储器存储的程序，当存储器存储的程序被执行时，处理器用于执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。
24、第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序在处理器上运行时，使得处理器执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。
25、第五方面，本专利技术提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在处理器上运行时，使得处理器执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。
26、本专利技术实施例提供的基于最大熵的干旱区生态修复方法及装置，通过采集目标研究区内各栅格单元内的土地利用数据和环境变量数据经过预处理后作为最大熵模型的输入，输出最大熵模型输出的个栅格单元内潜在自然植被的植被存在概率，从而对目标研究区进行区间划分，区分生境等级以进行干旱区生态修复；以潜在自然植被作为生态修复基准，借助最大熵模型获取植被存在概率，实现生境等级划分，有助于精准种植，精准指导干旱区生态系统的修复。
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1.一种基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，所述采集目标研究区内各栅格单元内的目标数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，所述植被发生数据包括可利用土地类型，所述环境变量数据包括最干旱季节的平均气温、年降水量、降水季节性、表层土和底土的粘土含量、距河流距离数据和地下水埋深数据。
4.根据权利要求1所述的基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，所述基于所述植被存在概率，对所述目标研究区进行区间划分，包括：
5.根据权利要求1所述的基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，所述最大熵模型满足：
6.根据权利要求5所述的基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，所述最大熵模型通过改进的迭代尺度法进行优化。
7.根据权利要求5所述的基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，所述最大熵模型预先通过离线训练确定，以测试集的准确率、AUC和Kappa系数作为训练所述最大熵模型的性能评价指标
8.一种基于最大熵的干旱区生态修复装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在处理器上运行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，所述采集目标研究区内各栅格单元内的目标数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，所述植被发生数据包括可利用土地类型，所述环境变量数据包括最干旱季节的平均气温、年降水量、降水季节性、表层土和底土的粘土含量、距河流距离数据和地下水埋深数据。
4.根据权利要求1所述的基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在于，所述基于所述植被存在概率，对所述目标研究区进行区间划分，包括：
5.根据权利要求1所述的基于最大熵的干旱区生态修复方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘云飞，刘琦，桂东伟，王灏霖，王光焰，魏光辉，
申请(专利权)人：中国科学院新疆生态与地理研究所，
类型：发明
国别省市：
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