滩涂生态恢复方法及装置与流程

本发明属于环境技术领域，尤其涉及一种滩涂生态恢复方法及装置。

背景技术：

现有关于海岸带(包括沿海滩涂)的生态修复与重建相关研究主要是针对局部区域范围的某一生态系统类型(如河流入海口区域、红树林、珊瑚礁)开展的。海岸带生境重建是早期提出用于修复退化海岸生态系统和恢复生物资源的措施。上世纪二、三十年代美国提出了海岸带生境修复的概念，其国家海洋和大气管理局生境修复中心提出了海岸和河口生境修复的策略，形成了海岸和河口生境修复框架。此后“海岸带缓冲区”的理念在多次国际环境论坛及会议中被提出，为海岸带环境修复问题的解决奠定了基础。

目前，构建生态型岸堤在国内外海岸带保护中逐渐兴起，从以防潮防浪为主的海堤、突堤、离岸堤等传统海岸保护工程向兼具有生态、景观等多功能的目标演化。为谋求海岸生态功能修复的岸堤工程技术应运而生，目前国内外颇具代表性的工程技术有：人工造堤技术、人工鱼礁护滩技术、土壤修复技术、水体修复技术、植物选育和培植技术等，为修复和重建海岸带生态环境提供技术支持。但上述研究多是从生物、化学等工程手段对上述研究区域的生态问题实施补救措施，对滩涂区域整体景观功能的恢复考虑不足，对滩涂区域整体的综合修复效果较差。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种滩涂生态恢复方法及装置，以解决现有技术中对区域整体景观功能的恢复考虑不足、对滩涂区域整体的综合修复效果较差的问题。

本发明实施例的第一方面，提供了一种滩涂生态恢复方法，包括：

获取滩涂的遥感影像，并根据所述遥感影像提取滩涂景观格局组成要素的空间分布；所述滩涂景观格局组成要素包括生态源地、生态廊道和生态节点中的至少一种；

建立滩涂景观格局模型，并根据所述滩涂景观格局组成要素的空间分布信息对所述滩涂景观格局模型进行验证，得出影响滩涂景观格局的影响因子；

根据所述影响因子建立评价滩涂生态区环境的评价指标集合；所述评价指标结合中包括至少两组一一对应的评价指标和权重；

根据所述评价指标集合和滩涂类型建立相应的人工干预恢复模型，依据所述人工干预恢复模型对滩涂生态进行处理。

本发明实施例的第二方面，提供了一种滩涂生态恢复装置，包括：

提取模块，用于获取滩涂的遥感影像，并根据所述遥感影像提取滩涂景观格局组成要素的空间分布；所述滩涂景观格局组成要素包括生态源地、生态廊道和生态节点中的至少一种；

影响因子识别模块，用于建立滩涂景观格局模型，并根据所述滩涂景观格局组成要素的空间分布信息对所述滩涂景观格局模型进行验证，得出影响滩涂景观格局的影响因子；

评价指标建立模块，用于根据所述影响因子建立评价滩涂生态区环境的评价指标集合；所述评价指标结合中包括至少两组一一对应的评价指标和权重；

处理模块，用于根据所述评价指标集合和滩涂类型建立相应的人工干预恢复模型，依据所述人工干预恢复模型对滩涂生态进行处理。

本发明实施例相对于现有技术所具有的有益效果：本发明实施例，首先获取滩涂的遥感影像并根据所述遥感影像提取滩涂景观格局组成要素的空间分布，其次建立滩涂景观格局模型并根据所述滩涂景观格局组成要素的空间分布信息对所述滩涂景观格局模型进行验证，得出影响滩涂景观格局的影响因子，接着根据所述影响因子建立评价滩涂生态区环境的评价指标集合，最后根据所述评价指标集合和滩涂类型建立各种滩涂类型对应的人工干预恢复模型，并依据所述人工干预恢复模型对滩涂生态进行处理，能够充分考虑滩涂区域整体的景观格局，提高对滩涂整体的综合修复效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的滩涂生态恢复方法的流程图；

图2是图1中步骤S102的实现流程图；

图3是图1中步骤S103的实现流程图；

图4是图1中步骤S104的实现流程图；

图5是本发明实施例提供的滩涂生态恢复装置的结构框图；

图6是本发明实施例提供的影响因子识别模块的结构框图；

图7是本发明实施例提供的评价指标建立模块的结构框图；

图8是本发明实施例提供的处理模块的结构框图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一

图1示出了本发明实施例一提供的滩涂生态恢复方法的实现流程，详述如下：

步骤S101，获取滩涂的遥感影像，并根据所述遥感影像提取滩涂景观格局组成要素的空间分布。

其中，所述滩涂景观格局组成要素包括生态源地、生态廊道和生态节点中的至少一种。本实施例中所述的滩涂可以为沿海滩涂、沿河滩涂或沿湖滩涂。

具体的，可以收集滩涂不同时期的多光谱遥感影像以及夜间灯光卫星遥感影像，然后在对相关数据组织结构进行深入分析的基础上，基于ArcGIS建立滩涂生态修复综合数据库。其中，相关数据包括但不限于社会经济数据、生态调查数据和土地利用数据。即，上述过程为将多介质、多属性滩涂生态化数据进行集成、融合和建立数据库的过程。

针对多源遥感数据，分别建立符合多类型滩涂特征的解译标准，通过公式(1)和公式(2)计算植被指数NDVI和EVI：

NDVI＝(ρ_NIR–ρ_RED)/(ρ_NIR+ρ_RED) (1)

其中，ρ_NIR表示近红外波段的反射率；ρ_RED表示红光波段的反射率；ρ_Blue表示蓝光波段的反射率；G、C1、C2和L为四个系数，G可以取值为2.5，C1可以取值为6.0，C2可以取值为7.5，L可以取值为1，但并不以此为限。

可以在遥感处理软件中，计算近红外波段的反射率与红波段的反射率之差，再除以两个波段的反射率之和，从而得出植被指数NDVI。其中，-1≤NDVI≤1；NDVI为负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；NDVI为0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；NDVI为正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。即，NDVI值约接近1，则表示滩涂植被覆盖度越大。

计算出植被指数以后，可以通过支持向量机(SVM)获取不同时期景观格局组成要素的空间分布。

步骤S102，建立滩涂景观格局模型，并根据所述滩涂景观格局组成要素的空间分布信息对所述滩涂景观格局模型进行验证，得出影响滩涂景观格局的影响因子。

参见图2，一个实施例中，步骤S102可以通过以下过程实现：

步骤S201，通过景观格局指数和转移矩阵法对滩涂景观格局进行分析，结合分析结果和各个时期滩涂景观格局数据，通过多智能体方法建立滩涂景观格局模型。

具体的，可以针对滩涂的人工生态系统特征和滩涂类型特征，通过景观格局指数和转移矩阵等方法对滩涂区域景观格局的动态演变状况，以及滩涂区域景观格局的驱动因素进行分析，从而从典型区域角度揭示滩涂生态环境变化背后的动因及作用机理。可以将各个时期的滩涂景观格局历史数据做为基础，通过多智能体方法建立滩涂景观格局模型。例如，可以建立滩涂景观格局的动态模拟模型。

其中，根据滩涂类型的不同，可以将滩涂分为自然滩涂和人工开发滩涂。而人工开发滩涂根据人工开发的手段和目的等因素也可以分为多种类型的人工开发滩涂。不同类型的滩涂的特征不同，因此需要将滩涂的类型作为建立滩涂景观格局模型的重要参考数据。

步骤S202，根据当前时期的滩涂景观格局组成要素的空间分布信息对所述滩涂景观格局模型进行验证。

本步骤中，可以根据当前时期的滩涂景观格局组成要素的空间分布信息，对步骤S201中建立的所述滩涂景观格局模型进行模型验证。其中，可以设定时间段，通过该时间段内的滩涂景观格局组成要素的空间分布信息，对所述滩涂景观格局模型进行模型验证。

例如，获取最近一周时间内的滩涂景观格局组成要素的空间分布信息，然后将最近一周时间内的滩涂景观格局组成要素的空间分布信息代入所述滩涂景观格局模型中，对所述滩涂景观格局模型的准确性、合理性进行验证。

进一步的，在当前时期的滩涂景观格局组成要素的空间分布信息与所述滩涂景观格局模型不符时，还可以通过当前时期的滩涂景观格局组成要素的空间分布信息对所述滩涂景观格局模型进行修正，以使得所述滩涂景观格局模型能够更好的反映滩涂景观格局的动态变化趋势。

步骤S203，结合滩涂生态环境数据，通过滩涂类型和污染外源类型，得出影响滩涂景观格局的影响因子。

具体的，可以结合滩涂生态环境调查数据和相关的资料分析，针对滩涂类型和污染外源类型，甄别影响滩涂景观格局形成和变化的影响因子。本实施例中，相关的资料分析包括但不限于对滩涂的社会经济数据、生态调查数据和土地利用数据的分析。所述影响因子包括但不限于人工开发方面的影响因子，也可以包括生态环境本身的影响因子。

步骤S103，根据所述影响因子建立评价滩涂生态区环境的评价指标集合。

其中，可以采用景观生态学研究方法，从景观稳定性和基于景观格局的生态系统健康方面建立面向多滩涂类型的人工生态系统生态区域环境的综合评价体系。可以首先设置评价目的、评价内容、选取方法和遵循的原则。

具体的，参见图3，步骤S103可以通过以下过程实现：

步骤S301，根据景观多样性指数、破碎度、优势度和聚集度中的至少一个指标，结合所述影响因子，通过数据搜集与专家咨询相结合的方式建立所述评价指标集合。

具体的，分别选取滩涂的景观多样性指数、破碎度、优势度和聚集度中的至少一个指标，结合所述影响因子识别的非生物的、生物的和人为因素，通过数据搜集与专家咨询有机集成的方式建立评价指标集合。所述评价指标结合中包括至少两组一一对应的评价指标和权重。

步骤S302，以综合评价方法和DEA分析为基础，结合分析专家咨询法、信息熵法、准主成分法和降维回归法中的至少一种方法，计算各个评价指标对应的权重。

其中，在评价指标权重计算方面，可以使用多方法集成的方式，以传统综合评价方法和DEA(Data Envelopment Analysis，数据包络分析)为基础，综合分析专家咨询法、信息熵法、准主成分法、降维回归法等主客观赋权方式不同适用性及可信度的基础上，进行综合权重的集成与计算。

步骤S104，根据所述评价指标集合和滩涂类型建立相应的人工干预恢复模型，并依据所述人工干预恢复模型对滩涂生态进行处理。

参见图4，一个实施例中，步骤S104中的根据所述评价指标集合建立人工干预恢复模型可以通过以下过程实现：

步骤S401，根据所述评价指标集合，利用模糊相似优先比法、TOPSIS法和灰色系统方法，并通过ArcGIS空间叠加分析功能评估滩涂景观格局的稳定性和滩涂生态系统的健康性。

其中，可以根据步骤S103中得出的评价指标集合，综合利用模糊相似优先比法、TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，逼近理想解排序)法以及灰色系统方法进行综合指数计算，并通过ArcGIS软件的空间叠加分析功能，评估滩涂区域生态环境景观格局的稳定性和滩涂生态系统的健康性。

进一步的，还可以对滩涂区域生态环境景观格局的稳定性和滩涂生态系统的健康性进行等级划分。根据滩涂区域生态环境景观格局的稳定性等级和滩涂生态系统的健康性等级，可以将滩涂划分为多个区域，从而能够针对不同区域采取不同的生态恢复措施。

步骤S402，根据滩涂景观格局历史数据建立滩涂景观格局时空演化模型，结合当前时期的滩涂景观格局的稳定性评估结果和所述滩涂景观格局时空演化模型，建立与滩涂类型对应的人工干预恢复模型。

具体的，以遥感解译提取的滩涂历史景观格局为基础，基于多智能体模型建立适应与滩涂景观格局时空演化模型，对滩涂生态变化过程进行模拟，更准确、全面、综合地揭示滩涂景观格局变化规律，进而模拟、预测当前状态下的滩涂景观格局，评价滩涂景观格局的稳定性，并结合当前时期真实环境下的滩涂景观格局的稳定性评估结果，建立与滩涂类型对应的人工干预恢复模型。

进一步的，步骤S104还可以包括：

若所述人工干预恢复模型对应的人工干预为正干扰，则根据所述滩涂景观格局时空演化模型预测的滩涂景观格局变化趋势，并结合滩涂生态系统的健康性评估结果，对滩涂景观格局进行配置；

若所述人工干预恢复模型对应的人工干预为负干扰，则以滩涂景观格局稳定性评估结果、滩涂生态系统的健康性评估结果和所述滩涂景观格局变化趋势为依据，以滩涂景观格局的稳定性和滩涂生态系统的健康性为约束条件，通过遗传算法对滩涂景观格局组成要素进行优化，并根据优化结果对滩涂景观格局进行配置。

具体的，经度量若所述人工干预恢复模型对应的人工干预为正干扰，即说明滩涂景观格局暂时稳定，则应根据所述滩涂景观格局时空演化模型预测的滩涂景观格局未来变化趋势，并结合滩涂生态系统的健康性评估结果，确定滩涂未利用区域的景观格局配置类型，为后续规划利用提供借鉴。

若所述人工干预恢复模型对应的人工干预为负干扰，即破坏了滩涂系统内部景观格局的稳定性，则应以滩涂景观格局的稳定性评估结果、滩涂生态系统的健康性评估结果和滩涂景观格局未来变化趋势为依据，以滩涂景观格局的稳定性、滩涂生态系统的健康性为约束条件，利用遗传算法从生物进化的思路，对滩涂景观格局组成要素进行基因编码，在给定性能评价函数条件下，通过交叉匹配和变异遴选出最优基因，从而快速逼近优化问题的全局最优解，对滩涂景观格局组成要素进行优化，并根据优化结果对滩涂景观格局进行配置。

具体的，通过遗传算法对滩涂景观格局进行配置的过程可以为：

对滩涂景观格局组成要素进行基因编码，并初始化滩涂用地空间；

计算每个基因编码的初始适应值，并判断是否满足终止条件；

若满足，则得到优化结果，并根据该优化结果对滩涂景观格局进行配置；否则，根据各个基因编码的适应值及选择策略进行选择操作，并根据选择结果进行交叉操作和变异操作，然后返回所述计算每个目标主体的初始适应值步骤。

本实施例中，可以对不同类型的滩涂分别建立对应的人工干预恢复模型，并分别建立相应的滩涂生态恢复框架，可有效提升滩涂生态问题识别的准确性和滩涂生态恢复的有效性。

上述滩涂生态恢复方法，首先获取滩涂的遥感影像并根据所述遥感影像提取滩涂景观格局组成要素的空间分布，其次建立滩涂景观格局模型并根据所述滩涂景观格局组成要素的空间分布信息对所述滩涂景观格局模型进行验证，得出影响滩涂景观格局的影响因子，接着根据所述影响因子建立评价滩涂生态区环境的评价指标集合，最后根据所述评价指标集合和滩涂类型建立各种滩涂类型对应的人工干预恢复模型，并依据所述人工干预恢复模型对滩涂生态进行处理，能够充分考虑滩涂区域整体的景观格局，提高对滩涂整体的综合修复效果，而且还能够有效提升滩涂生态问题识别的准确性和滩涂生态恢复的有效性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

实施例二

对应于上文实施例所述的滩涂生态恢复方法，图5示出了本发明实施例提供的滩涂生态恢复装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

参照图5，该装置包括提取模块501、影响因子识别模块502、评价指标建立模块503和处理模块504。

提取模块501，用于获取滩涂的遥感影像，并根据所述遥感影像提取滩涂景观格局组成要素的空间分布。所述滩涂景观格局组成要素包括生态源地、生态廊道和生态节点中的至少一种。

影响因子识别模块502，用于建立滩涂景观格局模型，并根据所述滩涂景观格局组成要素的空间分布信息对所述滩涂景观格局模型进行验证，得出影响滩涂景观格局的影响因子。

评价指标建立模块503，用于根据所述影响因子建立评价滩涂生态区环境的评价指标集合。所述评价指标结合中包括至少两组一一对应的评价指标和权重。

处理模块504，用于根据所述评价指标集合和滩涂类型建立相应的人工干预恢复模型，依据所述人工干预恢复模型对滩涂生态进行处理。

参见图6，一个实施例中，所述影响因子识别模块502可以包括分析单元601、验证单元602和处理单元603。

分析单元601，用于通过景观格局指数和转移矩阵法对滩涂景观格局进行分析，结合分析结果和各个时期滩涂景观格局数据，通过多智能体方法建立滩涂景观格局模型。

验证单元602，用于根据当前时期的滩涂景观格局组成要素的空间分布信息对所述滩涂景观格局模型进行验证；

处理单元603，用于结合滩涂生态环境数据，通过滩涂的开发类型和外源污染类型，得出影响滩涂景观格局的影响因子。

参见图7，一个实施例中，所述评价指标建立模块503可以包括建立单元701和权重处理单元702。

建立单元701，用于根据景观多样性指数、破碎度、优势度和聚集度中的至少一个指标，结合所述影响因子，通过数据搜集与专家咨询相结合的方式建立所述评价指标集合。

权重处理单元702，以综合评价方法和DEA分析为基础，结合分析专家咨询法、信息熵法、准主成分法和降维回归法中的至少一种方法，进行权重的集成与计算。

参见图8，一个实施例中，所述处理模块504可以包括评估单元801和模型建立单元802。

评估单元801，用于根据所述评价指标集合，利用模糊相似优先比法、TOPSIS法和灰色系统方法进行综合指数计算，并通过ArcGIS空间叠加分析功能评估滩涂景观格局的稳定性和滩涂生态系统的健康性。

模型建立单元802，用于根据滩涂景观格局历史数据建立滩涂景观格局时空演化模型，结合当前时期的滩涂景观格局的稳定性和所述滩涂景观格局时空演化模型，建立与滩涂类型对应的人工干预恢复模型。

参见图8，优选的，所述处理模块504还可以包括配置单元803。

配置单元803，用于在所述人工干预恢复模型对应的人工干预为正干扰时，根据所述滩涂景观格局时空演化模型预测的滩涂景观格局变化趋势，并结合滩涂生态系统健康评价结果，对滩涂景观格局进行配置。

配置单元803，还用于在所述人工干预恢复模型对应的人工干预为负干扰时，以滩涂景观格局稳定性评估结果、生态系统健康评估结果和所述滩涂景观格局变化趋势为依据，以滩涂景观格局的稳定性和滩涂生态系统的健康性为约束条件，通过遗传算法对滩涂景观格局组成要素进行优化，并根据优化结果对滩涂景观格局进行配置。

上述滩涂生态恢复装置，首先获取滩涂的遥感影像并根据所述遥感影像提取滩涂景观格局组成要素的空间分布，其次建立滩涂景观格局模型并根据所述滩涂景观格局组成要素的空间分布信息对所述滩涂景观格局模型进行验证，得出影响滩涂景观格局的影响因子，接着根据所述影响因子建立评价滩涂生态区环境的评价指标集合，最后根据所述评价指标集合和滩涂类型建立各种滩涂类型对应的人工干预恢复模型，并依据所述人工干预恢复模型对滩涂生态进行处理，能够充分考虑滩涂区域整体的景观格局，提高对滩涂整体的综合修复效果，而且还能够有效提升滩涂生态问题识别的准确性和滩涂生态恢复的有效性。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明实施例各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。