[發明專利]一種生態安全格局構建方法

有效

• 申請號: 201810744563.X
• 申請日: 2018-07-09
• 公開（公告）號: CN108920674B
• 公開（公告）日: 2019-05-24
• 發明（設計）人: 袁少雄;尹小玲;黃光慶;陳軍;宮清華;王鈞;熊海仙;黃蒼平
• 申請（專利權）人: 廣州地理研究所
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06K9/62
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 郭煒綿;鄭浦娟

本發明公開了一種生態安全格局構建方法，首先獲取多個已知屬性為保障生態安全格局的數據點以及多個已知屬性為建設用地的數據點；提取這些數據點的環境變量，通過數據點的環境變量針對SPARK中的LR模型進行訓練，獲取到各環境變量與生態安全格局之間的關系；并且將上述訓練得到的各環境變量的權值向量應用到GIS中求目標柵格，通過邏輯斯諦回歸模型構建得到生態安全格局預測模型；當需要對某個地區進行生態安全格局構建時，獲取該地區各環境變量分布圖，將各環境變量輸入到生態安全格局預測模型后，得到生態安全格局概率分布圖。本發明方法可以準確的構建出各個地區的生態安全格局，在實際用于中，有比較大的參考價值。

技術領域

本發明屬于環境生態領域，特別涉及一種生態安全格局構建方法。

背景技術

生態安全格局也稱生態安全框架，指景觀中存在著某種潛在的生態系統空間格局，由一些關鍵性的局部、點及位置關系所構成，而且這種格局對維護和控制某種生態過程有著關鍵性的作用。景觀安全格局的構建是通過規劃設計一些關鍵性的點、線、局部(面)或其它空間組合，恢復一個景觀中的空間格局，從而保護和恢復生物多樣性、維持生態系統結構和過程的完整性、實現對區域生態環境問題有效控制和持續改善。生態安全格局的構建通常需要進行景觀生態分類，生態適宜性評價以及生態安全格局構建等過程；但基于不同的目標，生態安全格局的構建過程又不盡相同。

目前，生態安全格局構建中，通常是利用最小阻力模型或GIS的疊加分析法獲取生態安全格局的分布情況；當中不管是權值的設置，還是最終每級安全格局結果的區分，都很有可能滲入規劃者甚至該區域管理者的個人意愿，因此所構建得到的生態安全格局模型預測的生態安全格局科學性相對較低，在實際應用中，參考價值受到一定限制。

大數據背景下自然地理研究將向數據密集型范式轉變，地理研究將實現新的綜合，應用性地理學得到發展。大數據是大量、高速、多變的信息資產，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最優化處理。Apache Spark是一個圍繞速度、易用性和復雜分析構建的大數據處理框架，支持機器學習。機器學習使用統計技術為計算機系統提供利用數據“學習”的能力，而不需要明確編程。在城市規劃方面，機器學習被用以檢測城市環境變化的本質、城市建筑的識別、城市用地分類、模擬城市擴張等。但是利用機器學習算法構建生態安全格局的嘗試還相對較少。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種基于SPARK機器學習和GIS(地理信息系統)實現的生態安全格局構建方法，通過該方法可以比較準確的構建出各個地區的生態安全格局，在實際用于中，有比較大的參考價值。

本發明的目的通過下述技術方案實現：一種生態安全格局構建方法，步驟如下：

步驟S1、生態安全格局基礎數據處理：

首先選擇已知生態安全格局方案的一個地區或多個地區，在GIS中隨機生成一個地區或多個地區內的多個數據點，提取各數據點的生態安全格局屬性，將其中的保障生態安全格局屬性的數據點作為生態安全格局發生的樣點，其中為建設用地的數據點作為生態安全格局不發生的樣點，然后針對各樣點提取環境變量屬性值，構成機器學習樣本數值矩陣；

步驟S2、生態安全格局樣本機器學習訓練：將步驟S1中獲取到的樣本數值矩陣轉換成SVM格式，然后將樣本數值矩陣SVM格式文件作為輸入，將生態安全格局是否發生作為標簽列針對SPARK-LR模型進行訓練，得到訓練后的SPARK-LR模型，從而獲取到各環境變量的權值向量；

步驟S3、生態安全格局預測模型構建：將步驟S2訓練得到的各環境變量的權值向量應用到GIS中用于求目標柵格，然后通過邏輯斯諦回歸模型構建得到生態安全格局預測模型；