本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)模擬與城市生態(tài)學(xué)交叉，更具體的說(shuō)涉及一種基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、在城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的技術(shù)手段多采用靜態(tài)評(píng)估方法，如地理信息系統(tǒng)（gis）疊加分析，或基于簡(jiǎn)化的動(dòng)力學(xué)模型。這些方法在一定程度上為城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了依據(jù)，但存在顯著的局限性。
2、首先，靜態(tài)評(píng)估方法如gis疊加分析，雖然能夠整合多種數(shù)據(jù)源，但在模擬城市生態(tài)動(dòng)態(tài)變化方面顯得力不從心。它們通?；诠潭ǖ臄?shù)據(jù)快照進(jìn)行分析，難以捕捉城市綠地?cái)U(kuò)張、物種遷移等隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)過(guò)程，從而無(wú)法全面反映時(shí)間維度上的生態(tài)變化。
3、其次，現(xiàn)有的一些動(dòng)力學(xué)模型雖然嘗試引入時(shí)間因素，但往往因?yàn)槟Ｐ秃?jiǎn)化過(guò)度，導(dǎo)致模擬結(jié)果與實(shí)際生態(tài)過(guò)程存在較大偏差。這些模型通常基于大尺度的行政區(qū)劃或網(wǎng)格劃分，忽略了微觀空間異質(zhì)性對(duì)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的影響。例如，城市內(nèi)部的綠地斑塊、物種棲息地等微觀生態(tài)單元在空間上的分布和變化對(duì)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)具有重要影響，但傳統(tǒng)模型往往無(wú)法精確捕捉這些變化。
4、此外，多數(shù)現(xiàn)有研究在評(píng)估城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，未能綜合考慮多種生態(tài)因素的交互影響。綠地覆蓋率、棲息地連通性、物種擴(kuò)散能力等關(guān)鍵生態(tài)因素之間的相互作用復(fù)雜且動(dòng)態(tài)，但現(xiàn)有模型往往只能單獨(dú)考慮這些因素，忽略了它們之間的耦合關(guān)系。這種多因素耦合的缺失導(dǎo)致生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性受到質(zhì)疑。
5、因此，鑒于傳統(tǒng)城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法在動(dòng)態(tài)性、空間精度和多因素耦合方面存在的不足，本發(fā)明提出了一種基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，以期提高城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的是提供一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，能夠有效地模擬和預(yù)測(cè)城市生態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，提高生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的空間精度和考慮多因素的耦合影響，從而提高城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是采用以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：所述的系統(tǒng)包括：
3、數(shù)據(jù)采集模塊，通過(guò)衛(wèi)星地面站和云平臺(tái)接口獲取多時(shí)相遙感影像，整合氣象數(shù)據(jù)及人類活動(dòng)數(shù)據(jù)，采用空-譜聯(lián)合分類模型提取綠地覆蓋、土地利用類型及物種分布信息；
4、空間網(wǎng)格劃分模塊，基于動(dòng)態(tài)四叉樹算法劃分空間網(wǎng)格，結(jié)合voronoi圖和最小成本路徑分析生成生態(tài)單元；
5、元胞自動(dòng)機(jī)模型，定義包含生態(tài)指數(shù)、壓力指數(shù)和恢復(fù)力指數(shù)的元胞狀態(tài)空間，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則，耦合土壤侵蝕模型和水文模型；
6、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，采用貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)與蒙特卡洛模擬量化參數(shù)不確定性，通過(guò)時(shí)空交叉驗(yàn)證框架驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果，輸出風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空分布圖及預(yù)警圖層。
7、在一個(gè)方案中，所述數(shù)據(jù)采集模塊的遙感數(shù)據(jù)處理包括：對(duì)landsat數(shù)據(jù)采用usgsespacube架構(gòu)進(jìn)行大氣校正和輻射定標(biāo)，對(duì)sentinel-1/2數(shù)據(jù)使用snap工具箱完成干涉測(cè)量處理和植被指數(shù)反演。
8、在一個(gè)方案中，所述空-譜聯(lián)合分類模型由隨機(jī)森林算法與u-net卷積網(wǎng)絡(luò)組成，其中隨機(jī)森林處理多光譜特征波段，u-net基于遷移學(xué)習(xí)的resnet50骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高分辨率影像的像素級(jí)分割。
9、在一個(gè)方案中，所述物種分布信息的獲取包括：通過(guò)maxent模型耦合遙感反演的棲息地適宜性指數(shù)與實(shí)地調(diào)查的物種出現(xiàn)點(diǎn)數(shù)據(jù)，以及部署聲紋監(jiān)測(cè)陣列采集生物聲學(xué)特征。
10、在一個(gè)方案中，所述動(dòng)態(tài)四叉樹算法根據(jù)數(shù)據(jù)密度閾值設(shè)定網(wǎng)格分辨率，其中高密度區(qū)網(wǎng)格分辨率為50m，郊區(qū)網(wǎng)格分辨率為500m，并結(jié)合dem輔助的改進(jìn)sift特征匹配算法實(shí)現(xiàn)影像配準(zhǔn)。
11、在一個(gè)方案中，所述元胞自動(dòng)機(jī)模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則優(yōu)化中，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的狀態(tài)空間包括生態(tài)指標(biāo)、鄰域影響因子及外部環(huán)境變量，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)基于生態(tài)價(jià)值增益動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。
12、在一個(gè)方案中，所述蒙特卡洛模擬采用拉丁超立方采樣生成參數(shù)擾動(dòng)組合，覆蓋物種擴(kuò)散系數(shù)、政策執(zhí)行力度參數(shù)，并通過(guò)流體動(dòng)力學(xué)啟發(fā)的并行化策略加速模擬計(jì)算。
13、在一個(gè)方案中，所述時(shí)空交叉驗(yàn)證框架將歷史數(shù)據(jù)按時(shí)間序列劃分為訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法對(duì)齊模擬結(jié)果與真實(shí)生態(tài)事件序列。
14、本發(fā)明有益效果：
15、1.提高城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)性和精確性：通過(guò)基于元胞自動(dòng)機(jī)的模型，本系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)模擬和預(yù)測(cè)城市生態(tài)過(guò)程的動(dòng)態(tài)變化，其空間分辨率的優(yōu)化和精細(xì)化網(wǎng)格劃分也使得微觀生態(tài)單元模擬的精度大大提高，有效的增強(qiáng)了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
16、2.多維度綜合評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分：本系統(tǒng)整合了生物多樣性、棲息地連通性等多個(gè)生態(tài)指標(biāo)，對(duì)城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面評(píng)估，并科學(xué)的劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。
17、3.提供有效的決策支持：本系統(tǒng)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果可以直觀的展現(xiàn)在可視化風(fēng)險(xiǎn)地圖上，并能進(jìn)行情景模擬，為城市規(guī)劃部門制定生態(tài)保護(hù)策略提供科學(xué)、高效的決策支持。
18、4.?綜合考慮多種生態(tài)因素：本系統(tǒng)通過(guò)對(duì)多種生態(tài)因素的耦合影響進(jìn)行分析，使得預(yù)測(cè)結(jié)果更具科學(xué)性，大大提高了城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合性和準(zhǔn)確性。
19、總的來(lái)說(shuō)，此發(fā)明將極大地有助于科學(xué)地預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于提升城市生態(tài)保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展具有重大意義。
1.一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述的系統(tǒng)包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊的遙感數(shù)據(jù)處理包括：對(duì)landsat數(shù)據(jù)采用usgs?espacube架構(gòu)進(jìn)行大氣校正和輻射定標(biāo)，對(duì)sentinel-1/2數(shù)據(jù)使用snap工具箱完成干涉測(cè)量處理和植被指數(shù)反演。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：所述空-譜聯(lián)合分類模型由隨機(jī)森林算法與u-net卷積網(wǎng)絡(luò)組成，其中隨機(jī)森林處理多光譜特征波段，u-net基于遷移學(xué)習(xí)的resnet50骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高分辨率影像的像素級(jí)分割。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：所述物種分布信息的獲取包括：通過(guò)maxent模型耦合遙感反演的棲息地適宜性指數(shù)與實(shí)地調(diào)查的物種出現(xiàn)點(diǎn)數(shù)據(jù)，以及部署聲紋監(jiān)測(cè)陣列采集生物聲學(xué)特征。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：所述動(dòng)態(tài)四叉樹算法根據(jù)數(shù)據(jù)密度閾值設(shè)定網(wǎng)格分辨率，其中高密度區(qū)網(wǎng)格分辨率為50m，郊區(qū)網(wǎng)格分辨率為500m，并結(jié)合dem輔助的改進(jìn)sift特征匹配算法實(shí)現(xiàn)影像配準(zhǔn)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：所述元胞自動(dòng)機(jī)模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則優(yōu)化中，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的狀態(tài)空間包括生態(tài)指標(biāo)、鄰域影響因子及外部環(huán)境變量，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)基于生態(tài)價(jià)值增益動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：所述蒙特卡洛模擬采用拉丁超立方采樣生成參數(shù)擾動(dòng)組合，覆蓋物種擴(kuò)散系數(shù)、政策執(zhí)行力度參數(shù)，并通過(guò)流體動(dòng)力學(xué)啟發(fā)的并行化策略加速模擬計(jì)算。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：所述時(shí)空交叉驗(yàn)證框架將歷史數(shù)據(jù)按時(shí)間序列劃分為訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法對(duì)齊模擬結(jié)果與真實(shí)生態(tài)事件序列。