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摘要：本发明涉及生态管理技术领域，具体涉及基于地理空间数据的森林资源及生态服务功能监测方法，包括以下步骤：S1，数据采集与预处理：通过遥感卫星、无人机和地面传感器获取森林资源的地理空间数据；S2，多源数据融合：生成森林资源空间分布图；S3，生态服务功能评估：评估森林生态的服务功能；S4，生态廊道连通性分析：识别生态廊道和潜在断裂点；S5，空间分析：识别森林资源分布的空间模式和变化趋势；S6，动态监测与预警：生成森林资源和生态服务功能的动态变化图，并提供预警信息；S7，报告生成：自动生成森林资源及生态服务功能监测报告。本发明，实现对森林资源的高精度、动态和全面的监测和评估。

主权项：1.基于地理空间数据的森林资源及生态服务功能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据采集与预处理：通过遥感卫星、无人机和地面传感器获取森林资源的地理空间数据，包括森林覆盖率、生物量、树种组成和地形信息，并对采集到的地理空间数据进行预处理，包括数据清洗、降噪、插值和坐标校正；S2，多源数据融合：利用数据融合技术将实时地理空间数据以及历史地理空间数据进行融合，生成森林资源空间分布图；S3，生态服务功能评估：基于生成的森林资源空间分布图，评估森林生态的服务功能，具体包括：S31，碳储量评估：通过生物量模型计算森林碳储量；S32，氧气生产评估：基于光合作用模型评估森林的氧气生产能力；S33，水源涵养功能动态评估：动态模拟森林对水源涵养功能的影响，结合降水、蒸散发、地表径流，评估森林在不同季节和气候条件下的水源涵养能力；S34，生物多样性评估：通过物种分布模型评估森林生物多样性；S4，生态廊道连通性分析：基于森林生态的服务功能的评估结果，通过生态廊道预测模型对生态廊道连通性进行分析，识别生态廊道和潜在断裂点；S5，空间分析：利用GIS对森林生态的服务功能评估和生态廊道连通性分析的结果进行空间分析，识别森林资源分布的空间模式和变化趋势；S6，动态监测与预警：实时监测并定期更新地理空间数据，生成森林资源和生态服务功能的动态变化图，并提供预警信息；S7，报告生成：根据监测和空间分析的结果，自动生成森林资源及生态服务功能监测报告，包括森林生态的服务功能评估结果、连通性分析结果、监测数据以及空间分析结果；所述S1中的数据采集与预处理包括：S11，遥感卫星：利用多光谱和高光谱成像技术获取森林覆盖率和生物量；S12，无人机：利用激光雷达技术和摄影技术获取树种组成和地形信息；S13，地面传感器：部署在森林中的地面传感器网络，实时采集树木健康状况、土壤湿度、土壤温度、空气湿度和温度、光照强度以及降雨量；S14，数据清洗：采用Z-score方法移除采集过程中由于设备故障或环境干扰产生的异常数据；S15，降噪：利用卡尔曼滤波器对时间序列数据进行平滑处理，减少随机噪声；S16，插值：使用克里金插值算法填补数据缺失区域；S17，坐标校正：利用地理信息平台软件对采集地理空间数据进行投影变换和地理配准；所述S2中的多源数据融合包括：S21，加权平均融合：使用加权平均法结合不同数据源的信息，赋予不同数据源对应的权重，表示其对最终森林资源分布图的贡献大小，通过GIS平台进行坐标校正和投影转换，以生成综合的森林资源空间分布图，表示为： ；其中，为融合后的数据，为实时地理空间数据，为历史地理空间数据，和为权重系数；S22，数据一致性校正：通过几何校正和辐射校正技术，确定融合后的数据在空间和光谱上的一致性，表示为： ；其中，是原始坐标，是校正后的坐标，是几何变换函数；S23，融合结果验证：通过与地面实测数据进行比较，计算均方根误差验证融合结果的准确性和可靠性，表示为： ；其中，为融合后数据在位置的值，为地面实测数据在位置的值，为样本数量；所述S31中的碳储量评估包括：S311，生物量计算：利用遥感数据和地面测量数据，通过生物量模型计算森林的生物量，表示为： ；其中，是地上生物量，、、为模型参数，是第棵树的胸径，是第棵树的高度，是样本树木的数量；S312，碳储量计算：通过生物量与碳转换系数计算森林的碳储量，表示为： ；其中，是碳储量，是地上生物量，是碳转换系数；所述S32中的氧气生产评估包括：S321，光合作用速率计算：利用光合作用模型计算森林的光合作用速率，表示为： ；其中，为光合作用速率，为最大光合作用速率，为光合有效辐射，为半饱和常数；S322，氧气生产量计算：通过光合作用速率计算森林的氧气生产量，表示为： ；其中，为氧气生产量，为光合作用速率，为森林面积，为时间，为光合作用过程中每消耗1摩尔所释放的氧气摩尔数，为氧气的摩尔质量；所述S33中的水源涵养功能动态评估包括：S331，降水量计算：利用气象数据获取降水量，表示为： ；其中，为第天的降水量，为评估期内的天数；S332，蒸散发量计算：使用Penman-Monteith公式计算蒸散发量，表示为： ；其中，为蒸散发量，为饱和蒸汽压斜率，为净辐射，为土壤热通量密度，为干湿比，为平均气温，为风速，为饱和蒸汽压，为实际蒸汽压，为常数，为常数，是温度转换中的常数，是风速项的加权系数；S333，地表径流计算：使用SCS-CN方法计算地表径流量，表示为： ； ；其中，为降水量，为潜在最大储水量，为曲线数，为常数，为常数，为常数，为常数；S334，水源涵养量计算：通过综合降水量、蒸散发量和地表径流量，评估森林的水源涵养量，表示为： ；其中，为水源涵养量；所述S34中的生物多样性评估包括：S341，物种分布数据收集：利用遥感数据、地面观测和生物调查数据收集森林中不同物种的分布信息，包括物种的地理位置和环境变量；S342，物种分布模型建立：建立物种分布模型，表示为： ；其中，为物种在环境变量下的出现概率，为模型截距，为环境变量的回归系数，为第个环境变量，为环境变量的数量；S343，生物多样性指数计算：利用Shannon-Wiener多样性指数计算生物多样性，表示为： ；其中，为Shannon-Wiener多样性指数，为物种总数，为第种物种的相对丰度；所述S4中的生态廊道预测模型采用图卷积网络模型，所述图卷积网络模型包括：S41，环境变量嵌入：引入环境变量作为节点特征的一部分，表示为： ；其中，为节点的初始特征矩阵，为环境变量特征矩阵，表示特征的拼接；S42，加权邻接矩阵：考虑边的权重，通过加权邻接矩阵表示生态廊道的连接强度，表示为： ；其中，为边权重矩阵，为原始邻接矩阵，为度矩阵，为加权归一化邻接矩阵；S43，多层图卷积：使用多层图卷积以捕捉更深层次的图结构信息，表示为： ；其中，为第层的节点特征矩阵，为第层的权重矩阵，为ReLU激活函数；S44，注意力机制：引入注意力机制，赋予不同节点和边不同的权重，表示为： ；其中，为节点和节点之间的注意力系数，为注意力参数，和为节点特征，为节点的邻居集合,为节点的特征向量；S45，输出层和连通性评估：最后一层输出节点嵌入，并通过连接度量评估生态廊道的连通性，表示为： ；其中，为最终的节点嵌入表示，为归一化函数，为最后一层的节点特征矩阵，为最后一层的权重矩阵；所述S5中的空间分析包括：S51，数据整合：将森林生态服务功能评估和生态廊道连通性分析的结果整合到GIS平台中，形成空间数据集，表示为： ；其中，为GIS平台中的数据集，为森林生态服务功能评估结果，为生态廊道连通性分析结果；S52，空间插值：利用克里金插值法对空间数据集进行空间插值，生成连续的空间分布图，表示为： ；其中，为插值点的估计值，为权重系数，为已知点的观测值，为已知点的数量；S53，空间自相关分析：使用Moran'sI指数计算空间数据的自相关性，识别森林资源分布的空间模式，表示为： ；其中，为Moran'sI指数，为样本数量，为权重矩阵的总和，为权重矩阵元素，和为样本值，为样本均值；S54，空间回归分析：使用地理加权回归分析森林生态服务功能与环境变量之间的关系，识别变化趋势，表示为： ；其中，为观测值，为位置坐标，为位置的截距项，为位置的回归系数，为第个自变量，为误差项；S55，变化趋势分析：利用时间序列分析方法，识别森林资源分布的变化趋势，表示为： ；其中，为时间时刻的趋势值，为截距，为趋势系数，为误差项；所述S6中的动态监测与预警包括：S61，实时数据采集：利用遥感卫星、无人机和地面传感器实时采集森林资源的地理空间数据；S62，数据更新与整合：定期将新采集的地理空间数据与现有地理空间数据进行整合，表示为： ；其中，为时间的数据，为时间的数据，为新采集的数据；S63，动态变化图生成：利用时序分析方法生成森林资源和生态服务功能的动态变化图，表示为： ；其中，为时间的变化量，为时间的数值，为时间的数值；S64，预警模型建立：基于历史地理空间数据和当前动态变化图，建立预警模型，预测未来风险和变化，表示为： ；其中，为时间的风险评估值，为截距，和为回归系数，为误差项；S65，预警信息发布：根据预警模型的输出结果，划分预警等级，并提供预警信息，包括风险区域和应对措施，表示为： ；其中，为时间的预警等级，和为高风险和低风险的阈值。

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百度查询： 贵州省林业科学研究院 基于地理空间数据的森林资源及生态服务功能监测方法