本發(fā)明涉及稀土礦環(huán)境壓力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于psr模型的稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

稀土作為中國(guó)特有的礦產(chǎn)資源，有“工業(yè)維生素”和新材料“金庫(kù)”之稱，是我國(guó)重要的戰(zhàn)略資源。稀土的開采為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)，但同時(shí)也引發(fā)了嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題。稀土開采過程，也是生態(tài)環(huán)境破壞的過程，如植被破壞、土地荒漠化、水土流失、尾砂壓占等生態(tài)環(huán)境問題，加劇了礦區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的脆弱程度和退化速度，嚴(yán)重威脅礦區(qū)的生態(tài)安全。礦區(qū)一系列的生態(tài)環(huán)境問題，已引起人們對(duì)礦區(qū)資源開采模式的思考，只顧開采不管生態(tài)是不可持續(xù)的，要實(shí)現(xiàn)礦區(qū)的可持續(xù)開采和發(fā)展，必須對(duì)礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境問題進(jìn)行監(jiān)測(cè)、評(píng)價(jià)和管理。

我國(guó)礦區(qū)環(huán)境壓力評(píng)估，更多的依賴于實(shí)地調(diào)查，對(duì)于礦區(qū)開采所帶來的環(huán)境影響與破壞并不能完整估算。稀土礦大多位于偏遠(yuǎn)山區(qū)、山高林密、礦區(qū)分散、礦點(diǎn)眾多，如果采用以往實(shí)地調(diào)查不但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，工作效率也很低，對(duì)于定量評(píng)估礦區(qū)環(huán)境壓力的難度也相對(duì)較大。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明需要解決的技術(shù)問題是提供一種實(shí)時(shí)、快速對(duì)大面積稀土礦區(qū)生態(tài)環(huán)境壓力的評(píng)估方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的一種基于psr模型的稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估方法，包括以下步驟，

步驟s101：數(shù)據(jù)獲取，通過數(shù)據(jù)獲取單元獲取所需評(píng)估區(qū)域原始遙感影像、降雨量數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù)；

步驟s102：數(shù)據(jù)預(yù)處理，將步驟s101獲得的遙感影像通過幾何校正模塊校正影像，大氣校正后再掩膜裁剪處理獲取研究區(qū)遙感影像；

步驟s103：遙感影像信息提取，通過遙感信息提取單元解析評(píng)估區(qū)域地物類別信息，并統(tǒng)計(jì)其面積；

步驟s104：psr模型分析，確定psr模型指標(biāo)，并根據(jù)psr模型指標(biāo)構(gòu)建psr模型；通過構(gòu)建的psr模型計(jì)算稀土礦區(qū)環(huán)境壓力并進(jìn)行環(huán)境壓力分級(jí)；最后根據(jù)稀土礦區(qū)環(huán)境壓力空間分布情況進(jìn)行分析。

進(jìn)一步的，所述步驟s104具體包括以下步驟，

步驟s41：psr模型確定，確定psr模型的10個(gè)指標(biāo)，然后分別計(jì)算出研究區(qū)該10個(gè)psr模型的指標(biāo)，并對(duì)其標(biāo)準(zhǔn)化處理；

步驟s42：psr模型指標(biāo)加權(quán)，加權(quán)psr模型指標(biāo)，通過綜合指數(shù)方法構(gòu)建psr模型；

步驟s43：評(píng)估區(qū)域環(huán)境壓力計(jì)算，通過構(gòu)建的psr模型計(jì)算出稀土礦區(qū)環(huán)境壓力，并依據(jù)環(huán)境壓力等級(jí)對(duì)研究區(qū)的環(huán)境壓力分級(jí)；

步驟s44：評(píng)估區(qū)域環(huán)境壓力分析，依據(jù)步驟s43得到的稀土礦區(qū)環(huán)境壓力空間分布情況對(duì)其進(jìn)行分析。

進(jìn)一步的，步驟s01中所述原始遙感影像為landsat8影像，其中包括波段2-7和波段10，所述地形數(shù)據(jù)為分辨率為30米的dem數(shù)據(jù)。

更進(jìn)一步的，步驟s102中所述dem數(shù)據(jù)需通過鑲嵌地形數(shù)據(jù)，再通過裁剪處理獲得。

進(jìn)一步的，所述步驟s102中幾何校正模塊選擇地面控制點(diǎn)與影像同名點(diǎn)運(yùn)用多項(xiàng)式模型幾何校正，大氣校正通過大氣校正模塊處理。

進(jìn)一步的，所述步驟s104中psr模型包括壓力層、狀態(tài)層和響應(yīng)層3個(gè)準(zhǔn)則層；其中壓力層包括人口密度、荒漠化指數(shù)和土壤侵蝕模數(shù)3個(gè)指標(biāo)因子；狀態(tài)層包括植被指數(shù)、生態(tài)彈性度、生物豐度指數(shù)3個(gè)指標(biāo)因子；響應(yīng)層包括景觀破碎度、分維數(shù)、香農(nóng)多樣性、稀土礦區(qū)地表溫度4個(gè)指標(biāo)因子。

本發(fā)明還包括一種基于psr模型的稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)獲取單元、數(shù)據(jù)處理單元、psr模型構(gòu)建單元、遙感信息提取單元和稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估單元；所述數(shù)據(jù)獲取單元與數(shù)據(jù)處理單元輸入端相連接，所述數(shù)據(jù)處理單元輸出端與psr模型構(gòu)建單元相連接；所述遙感信息提取單元分別與數(shù)據(jù)處理單元輸入端、psr模型構(gòu)建單元輸入端相連接；所述psr模型構(gòu)建單元輸出端與稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估單元輸入端相連接。

進(jìn)一步的，所述遙感信息提取單元包括依次連接的定義訓(xùn)練樣本模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督分類模塊、評(píng)價(jià)分類結(jié)果模塊和分類后處理模塊；所述定義訓(xùn)練樣本模塊與數(shù)據(jù)處理單元相連接，所述分類后處理模塊與psr模型構(gòu)建單元相連接。

更進(jìn)一步的，所述定義訓(xùn)練樣本模塊用于創(chuàng)建稀土礦區(qū)不同地物類型的感興趣區(qū)，作為訓(xùn)練樣本；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督分類模塊是指利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)定義訓(xùn)練的樣本進(jìn)行圖像分類；所述評(píng)價(jià)分類結(jié)果模塊用于比較分析分類結(jié)果和地表真實(shí)信息，可采用envi提供的混淆矩陣包含的要素：總體分類精度、kappa系數(shù)、混淆概率、錯(cuò)分誤差、漏分誤差、制圖精度以及用戶精度來反映；所述分類后處理模塊是指利用majority/minority分析對(duì)分類結(jié)果中不可避免產(chǎn)生的一些面積很小的圖斑進(jìn)行剔除或重新分類處理。

采用上述方法和系統(tǒng)后，本發(fā)明提出了結(jié)合層次分析法和psr模型構(gòu)建了一種礦區(qū)生態(tài)環(huán)境壓力評(píng)估的方法，定量評(píng)估出稀土礦區(qū)的環(huán)境安全狀況，為稀土礦區(qū)環(huán)境治理提供技術(shù)支持；相比于采用實(shí)地調(diào)查的方式，本發(fā)明具有省時(shí)、省力、高效的特點(diǎn)。

附圖說明

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

圖1為本發(fā)明一種基于psr模型的稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估方法的流程圖。

圖2為本發(fā)明一種基于psr模型的稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。

圖3為本發(fā)明psr模型結(jié)構(gòu)圖。

其中：1為數(shù)據(jù)獲取單元，2為數(shù)據(jù)處理單元，3為psr模型構(gòu)建單元，4為稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估單元，5為遙感信息提取單元

具體實(shí)施方式

如圖1所示，本發(fā)明的一種基于psr模型的稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估方法，步驟s101：數(shù)據(jù)獲取，通過數(shù)據(jù)獲取單元獲取所需評(píng)估區(qū)域原始遙感影像、降雨量數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù)。所述原始遙感影像為landsat8影像，其中包括波段2-7和波段10，所述地形數(shù)據(jù)為分辨率為30米的dem數(shù)據(jù)。所述評(píng)估區(qū)域土壤數(shù)據(jù)通過土壤數(shù)據(jù)模塊直接導(dǎo)出；所述評(píng)估區(qū)域降雨量數(shù)據(jù)及人口密度數(shù)據(jù)分別通過查閱氣象站及統(tǒng)計(jì)年鑒獲得。

步驟s102：數(shù)據(jù)預(yù)處理，將步驟s101獲得的遙感影像通過幾何校正模塊校正影像，大氣校正后再掩膜裁剪處理獲取研究區(qū)遙感影像。所述dem數(shù)據(jù)需通過鑲嵌地形數(shù)據(jù)，再通過裁剪處理獲得。幾何校正模塊，選擇地面控制點(diǎn)與影像同名點(diǎn)運(yùn)用多項(xiàng)式模型幾何校正，大氣校正通過大氣校正模塊處理，其采用envi軟件中flaash大氣校正模塊進(jìn)行，減少或消除大氣對(duì)遙感影像的影響，然后通過研究區(qū)矢量圖掩膜裁剪得到研究區(qū)影像；研究區(qū)地形數(shù)據(jù)位于3景相鄰地形圖中，因此需通過arccatalog軟件將3景相鄰地形圖拼接成一個(gè)大范圍、無縫的地形圖，然后通過研究區(qū)矢量圖掩膜裁剪得到研究區(qū)dem數(shù)據(jù)。

步驟s103：遙感影像信息提取，通過遙感信息提取單元解析評(píng)估區(qū)域地物類別信息，并統(tǒng)計(jì)其面積。

步驟s104：psr模型分析，確定psr模型指標(biāo)，并根據(jù)psr模型指標(biāo)構(gòu)建psr模型；通過構(gòu)建的psr模型計(jì)算稀土礦區(qū)環(huán)境壓力并進(jìn)行環(huán)境壓力分級(jí)；最后根據(jù)稀土礦區(qū)環(huán)境壓力空間分布情況進(jìn)行分析。進(jìn)一步的，所述步驟s104具體包括以下步驟，

步驟s41：psr模型確定，確定psr模型的10個(gè)指標(biāo)，然后分別計(jì)算出研究區(qū)該10個(gè)psr模型的指標(biāo)，并對(duì)其標(biāo)準(zhǔn)化處理。如圖3所示，psr模型包括壓力層、狀態(tài)層和響應(yīng)層3個(gè)準(zhǔn)則層；其中壓力層包括人口密度、荒漠化指數(shù)和土壤侵蝕模數(shù)3個(gè)指標(biāo)因子；狀態(tài)層包括植被指數(shù)、生態(tài)彈性度、生物豐度指數(shù)3個(gè)指標(biāo)因子；響應(yīng)層包括景觀破碎度、分維數(shù)、香農(nóng)多樣性、稀土礦區(qū)地表溫度4個(gè)指標(biāo)因子。10個(gè)指標(biāo)因子獲得方式如下：

1、人口密度通過查閱統(tǒng)計(jì)年鑒直接獲得。

2、荒漠化指數(shù)可在albedo-ndvi特征空間用ddi表示，如式(1)、(2)：

ddi＝k*n-a(1)

a＝a*n+b(2)

式中，k為式(2)中a的負(fù)倒數(shù)，即k＝-1/a；n為正規(guī)化后的植被指數(shù)；a為正規(guī)化后的地表反照率，a為回歸方程的斜率，b為回歸方程在縱坐標(biāo)上的截距。

3、土壤侵蝕模數(shù)采用修正通用土壤流失方程(rusle)，該模型定義如式(3)所示：

a＝k*l*s*p*r*c(3)

式中：a為平均土壤流失量，單位為(t·km^-2·a-1)；r為降雨侵蝕力因子，單位為mj·mm/(hm²·h·a)；k為土壤可蝕性因子，單位為t·h/(mj·mm)；l是坡長(zhǎng)因子；s為坡度因子；c為植被覆蓋因子；p為土壤侵蝕控制措施因子。

4、植被指數(shù)選擇歸一化植被指數(shù)(ndvi)，其采用近紅外波段與紅光波段像元的反射率或亮度值之差與兩者之和的比值來表示。

5、生態(tài)彈性度(eco)，其計(jì)算如下式(4)：

式中：si為第i類土地利用類型面積，其可依據(jù)步驟3)分類后統(tǒng)計(jì)結(jié)果獲得；pi為第i類土地利用類型的彈性分值，其中林地0.9、水體0.8、灌木林0.7、草地0.6、耕地0.5、居民點(diǎn)及工礦用地0.4、未利用地0.3，n為土地利用類型數(shù)。

6、生態(tài)豐度指數(shù)(bai)依據(jù)《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》計(jì)算，其計(jì)算如下式(5)：

式中：abio為歸一化系數(shù)，si為第i類土地利用類型面積，其可依據(jù)步驟s103分類后統(tǒng)計(jì)結(jié)果獲得；pi為第i類土地利用類型的生物豐度權(quán)重，可依據(jù)《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》獲取，s為區(qū)域總面積，n為土地利用類型數(shù)。

7、景觀破碎度，計(jì)算表達(dá)式如下(6)：

fn＝(np-1)/nc(6)

式中：nc為景觀總面積，np為景觀中各類斑塊的總和。

8、香農(nóng)多樣性(shdi)計(jì)算如下式(7)：

式中：pi為土地利用類型i在整個(gè)景觀中所占比例，其表示景觀中各類嵌塊體的復(fù)雜性和變異性的指標(biāo)，值越大，表示景觀多樣程度越高，n為土地利用類型數(shù)。

9、分維數(shù)d計(jì)算如下式(8)：

d＝2ln(p/4)ln(a)(8)

式中：p為斑塊周長(zhǎng)，a為斑塊面積，當(dāng)d值越大時(shí)，表明斑塊形狀越復(fù)雜。

10、地表溫度ts計(jì)算如式(9)、(10)：

ε＝0.004pv+0.986(10)

式中：t(k)是衛(wèi)星高度上熱紅外波段所探測(cè)到的像元亮度溫度；λ(μm)為熱紅外波段的中心波長(zhǎng)；ρ＝hc/δ＝1.439×10^-2(m·k)；δ＝1.38×10^-23(j·k-¹)，為玻爾茲曼常數(shù)；h＝6.626×10^-34(j·s)，為plank常數(shù)；c＝2.998×10⁸(m·s^-1)，為光速；ε(無量綱)是地表比輻射率，pv為植被覆蓋度，可由像元二分法計(jì)算獲得。

步驟s42：psr模型指標(biāo)加權(quán)，加權(quán)psr模型指標(biāo)，通過綜合指數(shù)方法構(gòu)建psr模型。首先確定psr模型指標(biāo)因子的權(quán)重，然后對(duì)所有指標(biāo)因子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，最后通過綜合指數(shù)法構(gòu)建出psr模型。所述psr模型指標(biāo)因子權(quán)重可通過ahp法確定；所述psr指標(biāo)因子指標(biāo)化在于解決其由于量綱不統(tǒng)一，不具可比性問題，標(biāo)準(zhǔn)化處理，使所有psr指標(biāo)因子的值控制在[0-10]范圍內(nèi)。所述綜合指數(shù)法構(gòu)建psr模型是指通過各指標(biāo)因子加權(quán)求和得到，其評(píng)價(jià)模型如下式(11)：

式中：lesi為稀土礦區(qū)生態(tài)安全評(píng)價(jià)指數(shù)，xi為第i個(gè)評(píng)價(jià)因子的評(píng)價(jià)向量，ωi為第i個(gè)評(píng)級(jí)因子的權(quán)重向量，n為評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

步驟s43：評(píng)估區(qū)域環(huán)境壓力計(jì)算，通過構(gòu)建的psr模型計(jì)算稀土礦區(qū)環(huán)境壓力計(jì)算，并依據(jù)環(huán)境壓力等級(jí)對(duì)研究區(qū)的環(huán)境壓力分級(jí)。

步驟s44：評(píng)估區(qū)域環(huán)境壓力分析，依據(jù)步驟s43得到的稀土礦區(qū)環(huán)境壓力空間分布情況，如表1所示，可將稀土礦區(qū)環(huán)境壓力從空間分布特征以及不同地物的空間分布等級(jí)等角度進(jìn)行分析。

表1稀土礦區(qū)環(huán)境壓力等級(jí)及特征

如圖2所示，本發(fā)明還包括一種基于psr模型的稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)獲取單元1、數(shù)據(jù)處理單元2、psr模型構(gòu)建單元3、遙感信息提取單元5和稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估單元4；所述數(shù)據(jù)獲取單元1與數(shù)據(jù)處理單元2輸入端相連接，所述數(shù)據(jù)處理單元2輸出端與psr模型構(gòu)建單元3相連接；所述遙感信息提取單元5分別與數(shù)據(jù)處理單元2輸入端、psr模型構(gòu)建單元3輸入端相連接；所述psr模型構(gòu)建單元3輸出端與稀土礦區(qū)環(huán)境壓力量化評(píng)估單元4輸入端相連接。

進(jìn)一步的，所述遙感信息提取單元5包括依次連接的定義訓(xùn)練樣本模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督分類模塊、評(píng)價(jià)分類結(jié)果模塊和分類后處理模塊；所述定義訓(xùn)練樣本模塊與數(shù)據(jù)處理單元相連接，所述分類后處理模塊與psr模型構(gòu)建單元相連接。所述定義訓(xùn)練樣本模塊用于創(chuàng)建稀土礦區(qū)不同地物類型的感興趣區(qū)，作為訓(xùn)練樣本；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督分類模塊是指利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)定義訓(xùn)練的樣本進(jìn)行圖像分類；所述評(píng)價(jià)分類結(jié)果模塊用于比較分析分類結(jié)果和地表真實(shí)信息，可采用envi提供的混淆矩陣包含的要素：總體分類精度、kappa系數(shù)、混淆概率、錯(cuò)分誤差、漏分誤差、制圖精度以及用戶精度來反映；所述分類后處理模塊是指利用majority/minority分析對(duì)分類結(jié)果中不可避免產(chǎn)生的一些面積很小的圖斑進(jìn)行剔除或重新分類處理。

雖然以上描述了本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但是本領(lǐng)域熟練技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，這些僅是舉例說明，可以對(duì)本實(shí)施方式作出多種變更或修改，而不背離本發(fā)明的原理和實(shí)質(zhì)，本發(fā)明的保護(hù)范圍僅由所附權(quán)利要求書限定。