【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及评估与识别，尤其涉及一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法、系统及设备。
技术介绍
1、沼泽湿地，以下简称湿地，长期以来在维持生物多样性方面发挥着至关重要的作用，特别是作为湿地生态系统中旗舰物种水鸟的重要栖息地。然而，经济的快速发展和城市化对湿地生态系统构成了重大威胁，导致栖息地退化和丧失。了解湿地关键生境功能区分布对于有效的保护规划和确保水鸟的长期生存至关重要。可以有针对性为保护工作提供信息，维护湿地生态系统的完整性与生物多样性，并有助于湿地生态系统的可持续管理。
2、空间保护优化是一种定量技术，通过优化空间布局，识别核心分布区域，最大化生物多样性的保护价值，并维持景观连通性。传统的湿地保护规划方法往往缺乏科学性和精确性，例如：本领域中传统的方法通常为某一自然保护区多尺度水禽生评价及空间优化模拟方法，通常包括三个软件：r、gis、zonation；其中，传统的方法顺序为：获取鸟类生境野外调查数据，形成可分析数据，利用gis整理有关鸟类生境空间数据；利用r软件进行鸟类生境分析和评价，利用zonation软件进行鸟类生境空间优化分析，最后进行分析结果汇总和整理。这种方法仅能对不同区域的生态环境总体质量是否符合鸟类生存提供科学评价支持，无法有效地识别具有显著保护价值和关键生态功能区域。
3、因此，本领域技术人员亟需提出一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法、系统及设备通过优化空间布局识别出具有显著保护价值和关键生态功能的区域，并为湿地保护规划提供科学依据和决策支持。
技术实现
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，本专利技术采用zonation模型的算法基于边际损失最小化原则，对景观中所有栅格进行迭代移除，并对移除顺序进行归档，从而得到一个表示景观优先顺序的嵌套序列，基于此能够根据具体的保护目标，建立一套优先级保护区网络，并为应对保护和环境规划挑战提供决策支持。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，包括以下步骤：
4、获取待识别湿地分布图层数据，对所述待识别湿地分布图层数据进行预处理，并收集用于表征影响沼泽湿地关键生境功能区识别的代表因子，括湿地旗舰物种分布数据，鸟类重要生境分布区，利用因子分析确定权重；
5、初始化zonation模型，并以所述代表因子作为输入；
6、所述zonation模型利用边际损失最小化原则对所述代表因子中所有栅格进行迭代移除，并对移除顺序进行规档，生成用于表示景观优先顺序的嵌套序列；
7、基于所述嵌套序列在所述zonation模型中建立针对目标保护对象的优先级保护区网络，输出待识别湿地的湿地空间优化级地图；
8、对输出的湿地空间优化级地图进行准确性验证，生成验证结果；
9、根据所述验证结果确定沼泽湿地关键生境功能区。
10、优选的，获取待识别湿地分布图层数据，对所述待识别湿地分布图层数据进行预处理，并收集用于表征影响沼泽湿地关键生境功能区识别的代表因子，括湿地旗舰物种分布数据，鸟类重要生境分布区，利用因子分析确定权重，具体包括：
11、基于因子分析法对所述湿地分布图层数据进行权重值分析，生成用于表征影响沼泽湿地关键生境功能区识别的所述代表因子的权重值。
12、优选的，所述代表因子使用的因子分析模型表达式为：
13、；
14、,,,；
15、其中，x表示观察变量的向量,u是特定因子或唯一性因子的向量，有1到p个，a是因子载荷矩阵，其中p表示观测变量的数量，m表示共有因子的数量，表示第i个观察变量和第j个共有因子之间的关联程度；f是共有因子的向量,有1到m个，表示误差项的向量，代表每个观测变量中无法由特定因子和共有因子解释的随机误差或特异性部分，有1到p个；i通常用于索引特定的观测变量,j用于索引特定的共有因子。
16、优选的，基于对比验证法对生成的湿地空间优化级地图中的湿地关键生境功能区的准确性进行验证，具体包括：
17、获取验证样点数据集；
18、基于邻域分析法获取所述目标保护对象到基于所述方法识别的湿地关键生境功能区以及非湿地关键生境功能区之间的平均距离；并基于理论觅食范围获取实际湿地预设范围内所述目标保护对象的比例，以评估湿地关键功能区结果的合理性；
19、基于邻域分析法获取湿地关键生境功能区和非湿地关键生境功能区距离水源的平均距离；
20、计算各功能区的ndvi值，表示准确性。
21、优选的，根据验证结果确定沼泽湿地关键生境功能区，具体包括：
22、对所述湿地关键生境功能区数据进行处理，以验证合理的湿地空间优先及图层作为分析对象；
23、根据当前生物多样性目标和景观优先等级对沼泽湿地关键生境功能区进行空间分级；
24、基于空间分级结果，确定所述沼泽湿地关键生境功能区。
25、一种沼泽湿地关键生境功能区识别系统，包括：
26、获取模块：获取待识别湿地分布图层数据，对所述待识别湿地分布图层数据进行预处理，生成用于表征影响沼泽湿地关键生境功能区识别的代表因子；
27、核心识别与网络建立模块：初始化zonation模型，并以所述代表因子作为输入；所述zonation模型利用边际损失最小化原则对所述代表因子中所有栅格进行迭代移除，并对移除顺序进行规档，生成用于表示景观优先顺序的嵌套序列；基于所述嵌套序列在所述zonation模型中建立针对目标保护对象的优先级保护区网络，输出待识别湿地的湿地空间优化级地图；
28、验证模块：对输出的湿地空间优化级地图进行准确性验证，生成验证结果；
29、整理模块：根据所述验证结果确定沼泽湿地关键生境功能区。
30、优选的，所述zonation模型利用边际损失最小化原则对所述代表因子中所有栅格进行迭代移除；其中，在所述zonation模型的参数设置中选择加性效益函数作为栅格移除规则，具有最小值的单元格i将被移除，原理表达式如下：
31、
32、其中是剩余站点集中特征j的代表性；()表示剩余单元格减去单元格i的集合；这里是特征j的权重；是规划单元格i的成本或面积；表示移除物种i对总体效益函数的影响，即物种i的边际损失vj表示在某个具体栅格单元 j 上的某种价值；代表栅格单元 j 的变量值的变化量。
33、一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，以及所述存储器存储有可执行代码，当代码被处理器执行时，使处理器执行任意一项所述的方法。
34、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，首次在本领域提出将zonation模型与表征湿地生境关键区的图层数据相结合，综合多源数据，通过优化空间布局，实现了对湿地关键生境功能区的准确识别。综合考本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，其特征在于，获取待识别湿地分布图层数据，对所述待识别湿地分布图层数据进行预处理，收集用于表征影响沼泽湿地关键生境功能区识别的代表因子并计算权重，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，其特征在于，所述代表因子使用的因子分析模型表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，其特征在于，基于对比验证法对生成的湿地空间优化级地图中的湿地关键生境功能区的准确性进行验证，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，其特征在于，根据验证结果确定沼泽湿地关键生境功能区，具体包括：
6.一种沼泽湿地关键生境功能区识别系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种沼泽湿地关键生境功能区识别系统，其特征在于，所述Zonation模型利用边际损失最小化原则对所述代表因子中所有栅格进行迭代移除；其中，在所述Zona
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，以及所述存储器存储有可执行代码，当代码被处理器执行时，使处理器执行如权利要求1至5中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，其特征在于，获取待识别湿地分布图层数据，对所述待识别湿地分布图层数据进行预处理，收集用于表征影响沼泽湿地关键生境功能区识别的代表因子并计算权重，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，其特征在于，所述代表因子使用的因子分析模型表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种沼泽湿地关键生境功能区识别方法，其特征在于，基于对比验证法对生成的湿地空间优化级地图中的湿地关键生境功能区的准确性进行验证，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：相恒星，毛德华，王宗明，于福东，
申请(专利权)人：中国科学院东北地理与农业生态研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。