生态监测站点布局方法和装置与流程

1.本发明涉及生态监测领域，特别是指一种生态监测站点布局方法和装置。


背景技术：

2.随着当代社会科学技术的快速发展、生产力的提高以及对于环境问题的深入研究，生态环境作为人类赖以生存和发展的基础，由于人类活动对自然环境的影响会造成严重的水土流失、砂石淤积、森林和草原植被退化和灭绝、生物多样性下降、大气温室效应突出和臭氧层破坏等，因此需要生态监测手段来帮助我们掌握生态环境变化、获取一系列指标以及应对生态环境恶劣造成的影响，加快生态保护工作的推进，维持生态系统平衡。
3.传统生态监测主要是由监测人员实地调查获取指标数据。传统的人力调查方法，需要消耗大量人力、物力和财力才能获取区域内生态状况，耗时、费力且需要大量资金投入，同时受天气、道路通达性等影响而使得调查不够全面。在传统的生态环境监测工作开展的过程中，由于监测设备落后，很多监测设备在开展监测工作的过程中需要人为进行干预，这也使得监测数据经常出现错误，监测效率大幅度下降。
4.随着技术的发展，设置生态监测站点进行自动监测成为了可能。但是现有技术中布局生态监测站点时，均是孤立的布设个别的站点，使得站点设置的合理性不强，生态监测能力差。


技术实现要素：

5.为解决上述技术问题，本发明提供一种生态监测站点布局方法和装置，在国家尺度设计固定站点和类型核查点位，增强站点间连通性，使得生态监测能力得到提升。
6.本发明提供技术方案如下：
7.一种生态监测站点布局方法，所述方法包括：
8.s1：获取遥感影像数据，并基于所述遥感影像数据提取各个人类干扰类型；
9.s2：对所述遥感影像数据进行栅格划分，按照各个人类干扰类型的建设用地当量折算系数，计算各个栅格的人类干扰指数，并对所述人类干扰指数进行标准化；
[0010][0011][0012]
其中，hdi为栅格的人类干扰指数，s
cle
为栅格的建设用地当量面积，s为栅格区域总面积，sli为第i种人类干扰类型的面积，cii为第i种人类干扰类型的建设用地当量折算系数，n为栅格区域内人类干扰类型的类型总数；
[0013]
s3：根据所述遥感影像数据以及获取的气象数据，计算每个像元的植被净初级生产力系数；
[0014]
s4：根据标准化后的人类干扰指数对人类干扰强度进行量化并分为多个等级，根
据所述植被净初级生产力系数对生态系统类型代表性进行量化化并分为多个类型；
[0015]
s5：以生态建设二级分区为单位，结合生态建设二级分区的主导因子差异及主要监测对象、人类干扰强度和生态系统类型代表性进行监测站点设置。
[0016]
进一步的，所述人类干扰类型包括耕地、水库建设、城镇用地、居民点、交通用地、工业用地、人工绿地和工矿用地，对应的建设用地当量折算系数为0.2、1、1、1、1、1、0.133和1。
[0017]
进一步的，通过如下公式对所述人类干扰指数进行标准化；
[0018][0019]
其中，hdi'为归一化后的人类干扰指数，hdi
max
和hdi
min
分别为研究区域内人类干扰指数的最大值和最小值。
[0020]
进一步的，所述s3包括：
[0021]
s31：从资料文档和气象数据中得到太阳总辐射量及日照时数，结合研究区域中像元的经纬度计算得到光合有效辐射par；
[0022]
s32：基于遥感影像计算得到比值植被指数sr，并根据fpar与比值植被指数sr之间的关系，计算得到光合有效辐射分量fpar；
[0023][0024][0025]
其中，fpar
min
和fpar
max
分别取值为0.01和0.95，ndvi为归一化植被指数，sr
min
和sr
max
为对应植被类型的归一化植被指数的5％和95％的下侧百分位数，nir和red分别表示遥感影像近红外波段和红波段的反射率；
[0026]
s33：计算植被将吸收的吸收性光合有效辐射通过光合作用转化为有机碳的效率ε；
[0027]
ε＝ε*
×
t1×
t2×w[0028]
其中，ε*为是最大光利用率，t1和t2表示环境温度对光利用的抑制影响，为水分影响胁迫系数；
[0029]
s34：计算植被净初级生产力系数npp；
[0030]
npp＝apar
×
ε
[0031]
apar＝fpar
×
par
[0032]
其中，apar为吸收性光合有效辐射。
[0033]
进一步的，t1、t2和w分别通过如下公式计算；
[0034]
t1＝-0.0005(t
opt-20)2+1
[0035][0036][0037]
t
opt
表示植被生长季内归一化植被指数达到最高时的月平均气温，t
mon
表示月平均
气温，eet表示区域月实际蒸散量，pet表示区域月潜在蒸散量。
[0038]
进一步的，所述s4包括：
[0039]
s41：根据标准化后的人类干扰指数，并依据设置的分级阈值，将人类干扰强度分为轻度干扰、中度干扰和重度干扰三个等级；
[0040]
s42：根据所述植被净初级生产力系数，并依据设置的分类阈值，将生态系统类型分为三类；
[0041]
s43：将各个人类干扰强度的区域以及生态系统类型进行空间叠加，得到轻度干扰易恢复区、中度干扰易恢复区、重度干扰易恢复区、轻度干扰难恢复区、中度干扰难恢复区和重度干扰难恢复区。
[0042]
进一步的，所述s5包括：
[0043]
s51：以生态建设二级分区为单位，统计各个分区内代表性生态系统的干扰面积；
[0044]
s52：以代表性生态系统干扰面积连续大于10平方公里为选择依据，选择潜在站点设置位置；
[0045]
s53：计算站点密度；
[0046]
d＝(n
×dmin
)/area
[0047]
其中，d表示站点密度，n表示监测对象数，d
min
表示每个监测对象所需的最小站点密度，area表示监测区域总面积；
[0048]
s54：根据所述站点密度和监测区域总面积，计算需要建立的站点数量n’；
[0049]
n'＝d
×
area
[0050]
s55：以站点数量不大于500个，站点间距离不小于10km为限制，以生态建设二级分区各区域面积为参考，考虑生态建设二级分区各区域的主导因子差异，确定每个分区站点的主要监测对象，并根据监测对象确定各个分区的代表性站点，最终获取国家尺度固定样地监测站点。
[0051]
一种生态监测站点布局装置，所述装置包括：
[0052]
遥感数据获取模块，用于获取遥感影像数据，并基于所述遥感影像数据提取各个人类干扰类型；
[0053]
人类干扰指数计算模块，用于对所述遥感影像数据进行栅格划分，按照各个人类干扰类型的建设用地当量折算系数，计算各个栅格的人类干扰指数，并对所述人类干扰指数进行标准化；
[0054][0055][0056]
其中，hdi为栅格的人类干扰指数，s
cle
为栅格的建设用地当量面积，s为栅格区域总面积，sli为第i种人类干扰类型的面积，cii为第i种人类干扰类型的建设用地当量折算系数，n为栅格区域内人类干扰类型的类型总数；
[0057]
植被净初级生产力系数计算模块，用于根据所述遥感影像数据以及获取的气象数据，计算每个像元的植被净初级生产力系数；
[0058]
分级模块，用于根据标准化后的人类干扰指数对人类干扰强度进行量化并分为多
个等级，根据所述植被净初级生产力系数对生态系统类型代表性进行量化化并分为多个类型；
[0059]
站点布设模块，用于以生态建设二级分区为单位，结合生态建设二级分区的主导因子差异及主要监测对象、人类干扰强度和生态系统类型代表性进行监测站点设置。
[0060]
进一步的，所述人类干扰类型包括耕地、水库建设、城镇用地、居民点、交通用地、工业用地、人工绿地和工矿用地，对应的建设用地当量折算系数为0.2、1、1、1、1、1、0.133和1。
[0061]
进一步的，通过如下公式对所述人类干扰指数进行标准化；
[0062][0063]
其中，hdi'为归一化后的人类干扰指数，hdi
max
和hdi
min
分别为研究区域内人类干扰指数的最大值和最小值。
[0064]
进一步的，所述植被净初级生产力系数计算模块包括：
[0065]
par计算单元，用于从资料文档和气象数据中得到太阳总辐射量及日照时数，结合研究区域中像元的经纬度计算得到光合有效辐射par；
[0066]
fpar计算单元，用于基于遥感影像计算得到比值植被指数sr，并根据fpar与比值植被指数sr之间的关系，计算得到光合有效辐射分量fpar；
[0067][0068][0069]
其中，fpar
min
和fpar
max
分别取值为0.01和0.95，ndvi为归一化植被指数，sr
min
和sr
max
为对应植被类型的归一化植被指数的5％和95％的下侧百分位数，nir和red分别表示遥感影像近红外波段和红波段的反射率；
[0070]
效率计算单元，用于计算植被将吸收的吸收性光合有效辐射通过光合作用转化为有机碳的效率ε；
[0071]
ε＝ε*
×
t1×
t2×w[0072]
其中，ε*为是最大光利用率，t1和t2表示环境温度对光利用的抑制影响，为水分影响胁迫系数；
[0073]
npp计算单元，用于计算植被净初级生产力系数npp；
[0074]
npp＝apar
×
ε
[0075]
apar＝fpar
×
par
[0076]
其中，apar为吸收性光合有效辐射。
[0077]
进一步的，t1、t2和w分别通过如下公式计算；
[0078]
t1＝-0.0005(t
opt-20)2+1
[0079][0080]
[0081]
t
opt
表示植被生长季内归一化植被指数达到最高时的月平均气温，t
mon
表示月平均气温，eet表示区域月实际蒸散量，pet表示区域月潜在蒸散量。
[0082]
进一步的，所述分级模块包括：
[0083]
第一分级单元，用于根据标准化后的人类干扰指数，并依据设置的分级阈值，将人类干扰强度分为轻度干扰、中度干扰和重度干扰三个等级；
[0084]
第二分级单元，用于根据所述植被净初级生产力系数，并依据设置的分类阈值，将生态系统类型分为三类；
[0085]
空间叠加单元，用于将各个人类干扰强度的区域以及生态系统类型进行空间叠加，得到轻度干扰易恢复区、中度干扰易恢复区、重度干扰易恢复区、轻度干扰难恢复区、中度干扰难恢复区和重度干扰难恢复区。
[0086]
进一步的，所述站点布设模块包括：
[0087]
干扰面积计算单元，用于以生态建设二级分区为单位，统计各个分区内代表性生态系统的干扰面积；
[0088]
潜在站点设置单元，用于以代表性生态系统干扰面积连续大于10平方公里为选择依据，选择潜在站点设置位置；
[0089]
站点密度计算单元，用于计算站点密度；
[0090]
d＝(n
×dmin
)/area
[0091]
其中，d表示站点密度，n表示监测对象数，d
min
表示每个监测对象所需的最小站点密度，area表示监测区域总面积；
[0092]
站点数量计算单元，用于根据所述站点密度和监测区域总面积，计算需要建立的站点数量n’；
[0093]
n'＝d
×
area
[0094]
站点布设单元，用于以站点数量不大于500个，站点间距离不小于10km为限制，以生态建设二级分区各区域面积为参考，考虑生态建设二级分区各区域的主导因子差异，确定每个分区站点的主要监测对象，并根据监测对象确定各个分区的代表性站点，最终获取国家尺度固定样地监测站点。
[0095]
本发明具有以下有益效果：
[0096]
本发明的生态监测站点布局方法是一种考虑不同干扰梯度的生态监测站点布局方法，根据生态指标的长期监测要求以及遥感观测的真实性检验要求，在国家尺度设计固定站点和类型核查点位，增强站点间连通性。该方法首先通过由不同人类活动干扰类型的建设用地当量折算的干扰系数将人类活动干扰强度梯度量化。然后用植被净初级生产力系数将不同生态系统类型代表性进行量化，将生态系统划分为多类。最后按照国家尺度要求，依据生态监测网络的建设原则，进行固定监测站点的设定；以生态建设二级分区各区域面积为参考，考虑生态建设二级分区各区域的主导因子差异，确定每个分区站点的主要监测目标，并根据监测目标、植被生长状况和受干扰程度确定各个分区的代表性站点，最终获取国家尺度固定样地监测站点。
[0097]
本发明通过对各种指标要求以及干扰系数的量化，进行分级生态监测站点布局，实现国家尺度分级布设生态监测站点，使得生态监测能力得到提升，有助于提高生态监测效率，强化生态保护力度，为生态监测提供高质量的技术保障。
附图说明
[0098]
图1为本发明的生态监测站点布局方法的流程图；
[0099]
图2为本发明的生态监测站点布局装置的示意图。
具体实施方式
[0100]
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
[0101]
本发明实施例提供一种生态监测站点布局方法，如图1所示，该方法包括：
[0102]
s1：获取遥感影像数据，并基于遥感影像数据提取各个人类干扰类型。
[0103]
本发明不限制提取各个人类干扰类型的方法，在一个示例中，可以采用面向对象的方法对人类干扰类型进行遥感分类提取，提取得到各个生物多样性保护优先区的不同人类干扰类型。
[0104]
s2：对遥感影像数据进行栅格划分，按照各个人类干扰类型的建设用地当量折算系数，计算各个栅格的人类干扰指数，并对人类干扰指数进行标准化。
[0105]
建设用地当量折算系数是根据人类活动对地表不同类型土地影响强度差异，换算不同类型土地为建设用地的系数。在本发明中，人类干扰类型包括耕地、水库建设、城镇用地、居民点、交通用地、工业用地、人工绿地和工矿用地，对应的建设用地当量折算系数分别为0.2、1、1、1、1、1、0.133和1。
[0106][0107][0108]
其中，hdi为栅格的人类干扰指数，s
cle
为栅格的建设用地当量面积，s为栅格区域总面积，sli为第i种人类干扰类型的面积，cii为第i种人类干扰类型的建设用地当量折算系数，n为栅格区域内人类干扰类型的类型总数。
[0109]
为了便于度量和比较，通过如下公式对人类干扰指数进行标准化。
[0110][0111]
其中，hdi'为归一化后的人类干扰指数，变化范围为0～1，hdi
max
和hdi
min
分别为研究区域内人类干扰指数的最大值和最小值。
[0112]
s3：根据遥感影像数据以及获取的气象数据，计算每个像元的植被净初级生产力系数。
[0113]
本步骤的一个具体实现方式包括：
[0114]
从资料文档和气象数据中得到太阳总辐射量及日照时数等信息，结合研究区域中像元的经纬度计算得到光合有效辐射par。
[0115]
par(photosynthetically active radiation)，即光合有效辐射，指能被绿色植物用来进行光合作用的那部分太阳辐射能力。光合有效辐射par具体计算方法为现有技术，本发明不再赘述。
[0116]
s32：基于遥感影像计算得到比值植被指数sr，并根据fpar与比值植被指数sr之间
的关系，计算得到光合有效辐射分量fpar。
[0117][0118][0119]
其中，比值植被指数sr指在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范围叶绿素吸收的比值。fpar(fraction of photosynthetically active radiation)即光合有效辐射分量，是植被有效光合辐射吸收比例，指到达作物冠层上方入射光合作用有效辐射，即作物冠层对接受的所有的par的吸收比例。
[0120]
fpar
min
和fpar
max
与植被类型无关，分别取值为0.01和0.95。ndvi为归一化植被指数(normalized difference vegetation index)，ndvi＝(nir-red)/(nir+red)。sr
min
和sr
max
与植被类型有关，为对应植被类型的归一化植被指数的5％和95％的下侧百分位数。nir和red分别表示遥感影像近红外波段和红波段的反射率。
[0121]
s33：计算植被将吸收的吸收性光合有效辐射通过光合作用转化为有机碳的效率ε。
[0122]
ε＝ε*
×
t1×
t2×w[0123]
其中，ε*为是最大光利用率(单位：gmj-1
)，t1和t2表示环境温度对光利用的抑制影响，为水分影响胁迫系数。
[0124]
t1、t2和w为无量纲参数，分别通过如下公式计算。
[0125]
t1＝-0.0005(t
opt-20)2+1
[0126][0127][0128]
t
opt
表示植被生长季内归一化植被指数达到最高时的月平均气温(单位：℃)，t
mon
表示月平均气温(单位：℃)。eet表示区域月实际蒸散量(单位：mm)，pet表示区域月潜在蒸散量(单位：mm)，可由etwatch计算获得。
[0129]
s34：计算植被净初级生产力系数npp。
[0130]
npp＝apar
×
ε
[0131]
apar＝fpar
×
par
[0132]
其中，apar(absorbed photosynthetically active radiation)为吸收性光合有效辐射，指被绿色植物冠层吸收的par。npp的计算采用casa模型，模型参数包括平均温度、蒸散量、日照时数、植被指数、反照率、植被类型、像元经纬度信息等。
[0133]
s4：根据标准化后的人类干扰指数对人类干扰强度进行量化并分为多个等级，根据植被净初级生产力系数对生态系统类型代表性进行量化化并分为多个类型。
[0134]
示例性的，利用等级划分方法将npp、人类干扰指数各分为三级，进行空间叠加。具体步骤包括：
[0135]
s41：根据标准化后的人类干扰指数，并依据设置的分级阈值，将人类干扰强度分为轻度干扰、中度干扰和重度干扰三个等级。
[0136]
s42：根据植被净初级生产力系数，并依据设置的分类阈值，将生态系统类型分为三类。
[0137]
s43：将各个人类干扰强度的区域以及生态系统类型进行空间叠加，得到轻度干扰易恢复区、中度干扰易恢复区、重度干扰易恢复区、轻度干扰难恢复区、中度干扰难恢复区和重度干扰难恢复区。
[0138]
s5：以生态建设二级分区为单位，结合生态建设二级分区的主导因子差异及主要监测对象、人类干扰强度和生态系统类型代表性进行监测站点设置。
[0139]
具体的，s5的一个实现方式包括：
[0140]
s51：以生态建设二级分区为单位，统计各个分区内代表性生态系统的干扰面积。
[0141]
s52：以代表性生态系统干扰面积连续大于10平方公里为选择依据，选择潜在站点设置位置。
[0142]
s53：计算站点密度；
[0143]
d＝(n
×dmin
)/area
[0144]
其中，d表示站点密度，n表示监测对象数，d
min
表示每个监测对象所需的最小站点密度，area表示监测区域总面积。
[0145]
具体来说，首先需要确定每个监测对象的最小站点密度，这通常是根据已有的相关数据分析得出的，比如以往的监测经验、研究文献等。然后，根据监测对象的数量，计算出总的站点密度。最后，根据监测区域总面积，计算出具体的站点位布局密度。
[0146]
s54：根据站点密度和监测区域总面积，计算需要建立的站点数量n’。
[0147]
n'＝d
×
area
[0148]
s55：以站点数量不大于500个(国家尺度监测控制站点数量不大于500个)，站点间距离不小于10km为限制，以生态建设二级分区各区域面积为参考，考虑生态建设二级分区各区域的主导因子差异，确定每个分区站点的主要监测对象，并根据监测对象确定各个分区的代表性站点，最终获取国家尺度固定样地监测站点。
[0149]
本发明的生态监测站点布局方法是一种考虑不同干扰梯度的生态监测站点布局方法，根据生态指标的长期监测要求以及遥感观测的真实性检验要求，在国家尺度设计固定站点和类型核查点位，增强站点间连通性。该方法首先通过由不同人类活动干扰类型的建设用地当量折算的干扰系数将人类活动干扰强度梯度量化。然后用植被净初级生产力系数将不同生态系统类型代表性进行量化，将生态系统划分为多类。最后按照国家尺度要求，依据生态监测网络的建设原则，进行固定监测站点的设定；以生态建设二级分区各区域面积为参考，考虑生态建设二级分区各区域的主导因子差异，确定每个分区站点的主要监测目标，并根据监测目标、植被生长状况和受干扰程度确定各个分区的代表性站点，最终获取国家尺度固定样地监测站点。
[0150]
本发明通过对各种指标要求以及干扰系数的量化，进行分级生态监测站点布局，实现国家尺度分级布设生态监测站点，使得生态监测能力得到提升，有助于提高生态监测效率，强化生态保护力度，为生态监测提供高质量的技术保障。
[0151]
本发明实施例提供一种生态监测站点布局装置，如图2所示，该装置包括：
[0152]
遥感数据获取模块1，用于获取遥感影像数据，并基于遥感影像数据提取各个人类干扰类型。
[0153]
人类干扰指数计算模块2，用于对遥感影像数据进行栅格划分，按照各个人类干扰类型的建设用地当量折算系数，计算各个栅格的人类干扰指数，并对人类干扰指数进行标准化。
[0154][0155][0156]
其中，hdi为栅格的人类干扰指数，s
cle
为栅格的建设用地当量面积，s为栅格区域总面积，sli为第i种人类干扰类型的面积，cii为第i种人类干扰类型的建设用地当量折算系数，n为栅格区域内人类干扰类型的类型总数。
[0157]
植被净初级生产力系数计算模块3，用于根据遥感影像数据以及获取的气象数据，计算每个像元的植被净初级生产力系数。
[0158]
分级模块4，用于根据标准化后的人类干扰指数对人类干扰强度进行量化并分为多个等级，根据植被净初级生产力系数对生态系统类型代表性进行量化化并分为多个类型。
[0159]
站点布设模块5，用于以生态建设二级分区为单位，结合生态建设二级分区的主导因子差异及主要监测对象、人类干扰强度和生态系统类型代表性进行监测站点设置。
[0160]
本发明的人类干扰类型可以包括耕地、水库建设、城镇用地、居民点、交通用地、工业用地、人工绿地和工矿用地，对应的建设用地当量折算系数可以为0.2、1、1、1、1、1、0.133和1。
[0161]
作为一个示例，可以通过如下公式对人类干扰指数进行标准化。
[0162][0163]
其中，hdi'为归一化后的人类干扰指数，hdi
max
和hdi
min
分别为研究区域内人类干扰指数的最大值和最小值。
[0164]
本发明中植被净初级生产力系数计算模块可以包括：
[0165]
par计算单元，用于从资料文档和气象数据中得到太阳总辐射量及日照时数，结合研究区域中像元的经纬度计算得到光合有效辐射par。
[0166]
fpar计算单元，用于基于遥感影像计算得到比值植被指数sr，并根据fpar与比值植被指数sr之间的关系，计算得到光合有效辐射分量fpar。
[0167][0168][0169]
其中，fpar
min
和fpar
max
分别取值为0.01和0.95，ndvi为归一化植被指数，sr
min
和sr
max
为对应植被类型的归一化植被指数的5％和95％的下侧百分位数，nir和red分别表示遥感影像近红外波段和红波段的反射率。
[0170]
效率计算单元，用于计算植被将吸收的吸收性光合有效辐射通过光合作用转化为有机碳的效率ε。
[0171]
ε＝ε*
×
t1×
t2×w[0172]
其中，ε*为是最大光利用率，t1和t2表示环境温度对光利用的抑制影响，为水分影响胁迫系数。
[0173]
npp计算单元，用于计算植被净初级生产力系数npp。
[0174]
npp＝apar
×
ε
[0175]
apar＝fpar
×
par
[0176]
其中，apar为吸收性光合有效辐射。
[0177]
前述的t1、t2和w可以分别通过如下公式计算；
[0178]
t1＝-0.0005(t
opt-20)2+1
[0179][0180][0181]
t
opt
表示植被生长季内归一化植被指数达到最高时的月平均气温，t
mon
表示月平均气温，eet表示区域月实际蒸散量，pet表示区域月潜在蒸散量。
[0182]
作为一种实现方式，所述的分级模块可以包括：
[0183]
第一分级单元，用于根据标准化后的人类干扰指数，并依据设置的分级阈值，将人类干扰强度分为轻度干扰、中度干扰和重度干扰三个等级。
[0184]
第二分级单元，用于根据植被净初级生产力系数，并依据设置的分类阈值，将生态系统类型分为三类。
[0185]
空间叠加单元，用于将各个人类干扰强度的区域以及生态系统类型进行空间叠加，得到轻度干扰易恢复区、中度干扰易恢复区、重度干扰易恢复区、轻度干扰难恢复区、中度干扰难恢复区和重度干扰难恢复区。
[0186]
作为本发明实施例的一种改进，前述的站点布设模块可以包括：
[0187]
干扰面积计算单元，用于以生态建设二级分区为单位，统计各个分区内代表性生态系统的干扰面积。
[0188]
潜在站点设置单元，用于以代表性生态系统干扰面积连续大于10平方公里为选择依据，选择潜在站点设置位置。
[0189]
站点密度计算单元，用于计算站点密度。
[0190]
d＝(n
×dmin
)/area
[0191]
其中，d表示站点密度，n表示监测对象数，d
min
表示每个监测对象所需的最小站点密度，area表示监测区域总面积。
[0192]
站点数量计算单元，用于根据站点密度和监测区域总面积，计算需要建立的站点数量n’。
[0193]
n'＝d
×
area
[0194]
站点布设单元，用于以站点数量不大于500个，站点间距离不小于10km为限制，以生态建设二级分区各区域面积为参考，考虑生态建设二级分区各区域的主导因子差异，确定每个分区站点的主要监测对象，并根据监测对象确定各个分区的代表性站点，最终获取国家尺度固定样地监测站点。
[0195]
本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0196]
需要说明的是，本说明书上述所述的装置或者系统根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照方法实施例的描述，在此不作一一赘述。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类、存储介质+程序实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0197]
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定按照要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0198]
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
[0199]
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0200]
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
[0201]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0202]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0203]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0204]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0205]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。
[0206]
本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0207]
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本底和远程计算机存储介质中。
[0208]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述并不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0209]
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，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：任何熟悉本技术领域的技术人员
在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种生态监测站点布局方法，其特征在于，所述方法包括：s1：获取遥感影像数据，并基于所述遥感影像数据提取各个人类干扰类型；s2：对所述遥感影像数据进行栅格划分，按照各个人类干扰类型的建设用地当量折算系数，计算各个栅格的人类干扰指数，并对所述人类干扰指数进行标准化；系数，计算各个栅格的人类干扰指数，并对所述人类干扰指数进行标准化；其中，hdi为栅格的人类干扰指数，s
cle
为栅格的建设用地当量面积，s为栅格区域总面积，sl
i
为第i种人类干扰类型的面积，ci
i
为第i种人类干扰类型的建设用地当量折算系数，n为栅格区域内人类干扰类型的类型总数；s3：根据所述遥感影像数据以及获取的气象数据，计算每个像元的植被净初级生产力系数；s4：根据标准化后的人类干扰指数对人类干扰强度进行量化并分为多个等级，根据所述植被净初级生产力系数对生态系统类型代表性进行量化化并分为多个类型；s5：以生态建设二级分区为单位，结合生态建设二级分区的主导因子差异及主要监测对象、人类干扰强度和生态系统类型代表性进行监测站点设置。2.根据权利要求1所述的生态监测站点布局方法，其特征在于，所述人类干扰类型包括耕地、水库建设、城镇用地、居民点、交通用地、工业用地、人工绿地和工矿用地，对应的建设用地当量折算系数为0.2、1、1、1、1、1、0.133和1。3.根据权利要求2所述的生态监测站点布局方法，其特征在于，通过如下公式对所述人类干扰指数进行标准化；其中，hdi'为归一化后的人类干扰指数，hdi
max
和hdi
min
分别为研究区域内人类干扰指数的最大值和最小值。4.根据权利要求3所述的生态监测站点布局方法，其特征在于，所述s3包括：s31：从资料文档和气象数据中得到太阳总辐射量及日照时数，结合研究区域中像元的经纬度计算得到光合有效辐射par；s32：基于遥感影像计算得到比值植被指数sr，并根据fpar与比值植被指数sr之间的关系，计算得到光合有效辐射分量fpar；系，计算得到光合有效辐射分量fpar；其中，fpar
min
和fpar
max
分别取值为0.01和0.95，ndvi为归一化植被指数，sr
min
和sr
max
为对应植被类型的归一化植被指数的5％和95％的下侧百分位数，nir和red分别表示遥感影像近红外波段和红波段的反射率；s33：计算植被将吸收的吸收性光合有效辐射通过光合作用转化为有机碳的效率ε；
ε＝ε*
×
t1×
t2×
w其中，ε*为是最大光利用率，t1和t2表示环境温度对光利用的抑制影响，为水分影响胁迫系数；s34：计算植被净初级生产力系数npp；npp＝apar
×
εapar＝fpar
×
par其中，apar为吸收性光合有效辐射。5.根据权利要求4所述的生态监测站点布局方法，其特征在于，t1、t2和w分别通过如下公式计算；t1＝-0.0005(t
opt-20)2+1+1t
opt
表示植被生长季内归一化植被指数达到最高时的月平均气温，t
mon
表示月平均气温，eet表示区域月实际蒸散量，pet表示区域月潜在蒸散量。6.根据权利要求5所述的生态监测站点布局方法，其特征在于，所述s4包括：s41：根据标准化后的人类干扰指数，并依据设置的分级阈值，将人类干扰强度分为轻度干扰、中度干扰和重度干扰三个等级；s42：根据所述植被净初级生产力系数，并依据设置的分类阈值，将生态系统类型分为三类；s43：将各个人类干扰强度的区域以及生态系统类型进行空间叠加，得到轻度干扰易恢复区、中度干扰易恢复区、重度干扰易恢复区、轻度干扰难恢复区、中度干扰难恢复区和重度干扰难恢复区。7.根据权利要求6所述的生态监测站点布局方法，其特征在于，所述s5包括：s51：以生态建设二级分区为单位，统计各个分区内代表性生态系统的干扰面积；s52：以代表性生态系统干扰面积连续大于10平方公里为选择依据，选择潜在站点设置位置；s53：计算站点密度；d＝(n
×
d
min
)/area其中，d表示站点密度，n表示监测对象数，d
min
表示每个监测对象所需的最小站点密度，area表示监测区域总面积；s54：根据所述站点密度和监测区域总面积，计算需要建立的站点数量n’；n'＝d
×
areas55：以站点数量不大于500个，站点间距离不小于10km为限制，以生态建设二级分区各区域面积为参考，考虑生态建设二级分区各区域的主导因子差异，确定每个分区站点的主要监测对象，并根据监测对象确定各个分区的代表性站点，最终获取国家尺度固定样地监测站点。8.一种生态监测站点布局装置，其特征在于，所述装置包括：
遥感数据获取模块，用于获取遥感影像数据，并基于所述遥感影像数据提取各个人类干扰类型；人类干扰指数计算模块，用于对所述遥感影像数据进行栅格划分，按照各个人类干扰类型的建设用地当量折算系数，计算各个栅格的人类干扰指数，并对所述人类干扰指数进行标准化；行标准化；其中，hdi为栅格的人类干扰指数，s
cle
为栅格的建设用地当量面积，s为栅格区域总面积，sl
i
为第i种人类干扰类型的面积，ci
i
为第i种人类干扰类型的建设用地当量折算系数，n为栅格区域内人类干扰类型的类型总数；植被净初级生产力系数计算模块，用于根据所述遥感影像数据以及获取的气象数据，计算每个像元的植被净初级生产力系数；分级模块，用于根据标准化后的人类干扰指数对人类干扰强度进行量化并分为多个等级，根据所述植被净初级生产力系数对生态系统类型代表性进行量化化并分为多个类型；站点布设模块，用于以生态建设二级分区为单位，结合生态建设二级分区的主导因子差异及主要监测对象、人类干扰强度和生态系统类型代表性进行监测站点设置。

技术总结
本发明公开了一种生态监测站点布局方法和装置，属于生态监测技术领域。首先通过由不同人类活动干扰类型的建设用地当量折算的干扰系数将人类活动干扰强度梯度量化。然后用植被净初级生产力系数将不同生态系统类型代表性进行量化。最后依据生态监测网络的建设原则，进行固定监测站点的设定，以生态建设二级分区的面积为参考，考虑各区域的主导因子差异，确定每个分区站点的主要监测目标，并根据监测目标、植被生长状况和受干扰程度确定各个分区的代表性站点。本发明通过对各种指标要求以及干扰系数的量化，进行分级生态监测站点布局，实现国家尺度分级布设生态监测站点，使得生态监测能力得到提升，为生态监测提供高质量的技术保障。的技术保障。的技术保障。


技术研发人员：万华伟 孙晨曦 张文国 侯鹏 王永财 施佩荣 陈志程
受保护的技术使用者：生态环境部卫星环境应用中心
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/10/7