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专利名称：用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202411170948.1

专利申请（专利权）人：菏泽市自然资源和规划局
权利人地址：山东省菏泽市牡丹区中华路659号

专利发明（设计）人：于鹏,张传合,闫红梅

专利摘要：本发明涉及生态修复评估模型构建技术领域，尤其涉及一种用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法。所述方法包括以下步骤：对国土整治区域土地基础数据进行区域土地结构特性划分，得到整治区域结构特性划分数据；对整治区域结构特性划分数据进行区域土壤状态识别并进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据；对区域自愈影响联动数据进行自愈联动影响范围界定，得到潜力排序联动影响范围数据；对潜力排序联动影响范围数据进行生态修复评估模型构建并进行模型平衡优化，得到生态修复评估优化模型。本发明通过对修复评估模型构建技术的优化处理使得修复评估模型构建技术更加完善。

主权利要求：
1.一种用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取国土整治区域土地基础数据；对国土整治区域土地基础数据进行区域土地结构特性划分，得到整治区域结构特性划分数据；
步骤S2：对整治区域结构特性划分数据进行区域土壤状态识别，得到区域土壤状态数据；根据区域土壤状态数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据；根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据；其中，步骤S2包括：步骤S21：对整治区域结构特性划分数据进行区域地形结构差异分析，得到区域地形结构差异数据；
步骤S22：根据区域地形结构差异数据对整治区域结构特性划分数据进行区域土壤状态识别，得到区域土壤状态数据；
步骤S23：根据区域地形结构差异数据以及区域土壤状态数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据；其中，步骤S23包括：步骤S231：对区域地形结构差异数据进行不同区域间的坡面倾斜属性分析，得到区域地形坡面倾斜属性数据；
步骤S232：根据区域地形坡面倾斜属性数据对区域地形结构差异数据进行不同区域间的湿润气流沉降模拟，得到区域湿润气流沉降数据；
步骤S233：对区域湿润气流沉降数据进行坡面相对高程沉降增量差计算，得到坡面相对高程沉降增量差数据；
步骤S234：利用预设的土壤受损性质分析模型对区域土壤状态数据进行土壤受损性质分析，得到土壤受损性质数据；
步骤S235：根据区域地形坡面倾斜属性数据以及土壤受损性质数据进行坡面土壤受损性质映射，得到坡面土壤受损性质映射数据；
步骤S236：根据坡面相对高程沉降增量差数据以及坡面土壤受损性质映射数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据；
步骤S24：根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据；其中，步骤S24包括：步骤S241：根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈潜力映射，得到整治区域自愈潜力映射数据；
步骤S242：对整治区域自愈潜力映射数据进行自愈潜力?环境因子关系匹配，得到自愈潜力?环境因子匹配数据；
步骤S243：根据自愈潜力?环境因子匹配数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的区域特性环境因子耦合分析，得到区域特性环境因子耦合数据；
步骤S244：基于区域特性环境因子耦合数据和整治区域自愈潜力映射数据进行整治区域环境交互作用分析，得到整治区域环境交互作用数据；
步骤S245：对整治区域环境交互作用数据进行交互强度时空影响分析，得到交互强度时空影响数据；其中，对整治区域环境交互作用数据进行交互强度时空波动分析包括：对整治区域环境交互作用数据进行环境交互作用时空特征分析，得到环境交互作用时空特征数据；
根据环境交互作用时空特征数据对整治区域环境交互作用数据进行不同整治区域的交互作用强度波动分析，得到交互作用强度波动数据；
对交互作用强度波动数据进行多层次时空交互作用强度评估，得到多层次时空交互作用强度数据；
根据多层次时空交互作用强度数据进行交互强度时空影响分析，得到交互强度时空影响数据；
步骤S246：根据交互强度时空影响数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据；
步骤S3：对区域自愈影响联动数据进行自愈联动影响范围界定，得到潜力排序联动影响范围数据；利用K近邻算法对潜力排序联动影响范围数据进行生态修复评估模型构建，得到生态修复评估模型；
步骤S4：对生态修复评估模型进行模型平衡优化，得到生态修复评估优化模型。
2.根据权利要求1所述的用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取国土整治区域土地基础数据；
步骤S12：对国土整治区域土地基础数据进行数据清洗，得到整治区域土地基础清洗数据；
步骤S13：根据整治区域土地基础清洗数据进行土地区域空间异质性分析，得到土地区域空间异质性数据；
步骤S14：基于土地区域空间异质性数据对整治区域土地基础清洗数据进行区域土地结构特性划分，得到整治区域结构特性划分数据。
3.根据权利要求1所述的用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对整治区域植被自愈潜力数据进行不同整治区域的自愈潜力排序处理，得到区域植被自愈潜力排序数据；
步骤S32：根据区域植被自愈潜力排序数据对区域自愈影响联动数据进行自愈联动影响范围界定，得到潜力排序联动影响范围数据；
步骤S33：对潜力排序联动影响范围数据进行生态修复驱动性分析，得到生态修复驱动性数据；
步骤S34：利用K近邻算法对潜力排序联动影响范围数据和生态修复驱动性数据进行生态修复评估模型构建，得到生态修复评估模型。
4.根据权利要求3所述的用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S33包括以下步骤：步骤S331：对潜力排序联动影响范围数据进行影响范围植被恢复能力评估，得到影响范围植被恢复能力数据；
步骤S332：根据影响范围植被恢复能力数据进行土壤改善效应模拟，得到土壤改善效应模拟数据；
步骤S333：根据影响范围植被恢复能力数据以及土壤改善效应模拟数据进行自愈区域生态因子整合，得到自愈区域生态因子数据；
步骤S334：基于自愈区域生态因子数据进行不同区域的生态修复驱动性分析，得到生态修复驱动性数据。
5.根据权利要求3所述的用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S34包括以下步骤：步骤S341：分别对潜力排序联动影响范围数据和生态修复驱动性数据进行空间时序划分，分别得到联动影响范围空间测试集和联动影响范围空间训练集以及生态修复驱动空间测试集和生态修复驱动空间训练集；
步骤S342：分别对联动影响范围空间训练集和生态修复驱动空间训练集进行数据抽样，得到联动影响范围空间抽样训练集和生态修复驱动空间抽样训练集；
步骤S343：分别对联动影响范围空间抽样训练集和生态修复驱动空间抽样训练集进行近似结构选择，得到联动影响范围空间近似结构训练集和生态修复驱动空间近似结构训练集；
步骤S344：利用K近邻算法对联动影响范围空间近似结构训练集和生态修复驱动空间近似结构训练集进行初始生态修复评估模型构建，得到初始生态修复评估模型；
步骤S345：根据联动影响范围空间测试集和生态修复驱动空间测试集对初始生态修复评估模型测试，得到生态修复评估模型。
6.根据权利要求1所述的用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：基于生态修复评估模型进行生态修复综合评估，得到生态修复综合评估数据；
步骤S42：对生态修复综合评估数据进行误差评估数据收集，得到生态修复综合评估误差数据；
步骤S43：根据生态修复综合评估误差数据对生态修复评估模型进行模型平衡优化，得到生态修复评估优化模型。 说明书 : 用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法技术领域[0001] 本发明涉及生态修复评估模型构建技术领域，尤其涉及一种用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法。背景技术[0002] 随着城市化进程的加快和工业化的推进，现有的评估方法往往无法全面、准确地评估修复效果，存在评估指标不全、数据采集不充分、修复效果评估滞后等问题。因此，建立一种系统化、科学化的生态修复评估模型显得尤为必要。该模型应能够整合多源数据，涵盖生态、社会、经济等多个维度，采用先进的分析技术和方法，提供综合评估结果，为决策者提供科学依据，以指导土地整治与生态修复工作的优化与实施。通过构建这样一种评估模型，能够帮助决策者更好地制定和实施国土空间综合整治和生态修复政策，提高修复项目的科学性和有效性，从而实现生态环境的可持续恢复和保护。然而，传统的一种用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法存在着模型评估误差大以及没有考虑到整治区域的生态自愈能力的问题。发明内容[0003] 基于此，有必要提供一种用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法，以解决至少一个上述技术问题。[0004] 为实现上述目的，用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法，所述方法包括以下步骤：[0005] 步骤S1：获取国土整治区域土地基础数据；对国土整治区域土地基础数据进行区域土地结构特性划分，得到整治区域结构特性划分数据；[0006] 步骤S2：对整治区域结构特性划分数据进行区域土壤状态识别，得到区域土壤状态数据；根据区域土壤状态数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据；根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据；[0007] 步骤S3：对区域自愈影响联动数据进行自愈联动影响范围界定，得到潜力排序联动影响范围数据；利用K近邻算法对潜力排序联动影响范围数据进行生态修复评估模型构建，得到生态修复评估模型；[0008] 步骤S4：对生态修复评估模型进行模型平衡优化，得到生态修复评估优化模型。[0009] 进一步的，步骤S1包括以下步骤：[0010] 步骤S11：获取国土整治区域土地基础数据；[0011] 步骤S12：对国土整治区域土地基础数据进行数据清洗，得到整治区域土地基础清洗数据；[0012] 步骤S13：根据整治区域土地基础清洗数据进行土地区域空间异质性分析，得到土地区域空间异质性数据；[0013] 步骤S14：基于土地区域空间异质性数据对整治区域土地基础清洗数据进行区域土地结构特性划分，得到整治区域结构特性划分数据。[0014] 进一步的，步骤S2包括以下步骤：[0015] 步骤S21：对整治区域结构特性划分数据进行区域地形结构差异分析，得到区域地形结构差异数据；[0016] 步骤S22：根据区域地形结构差异数据对整治区域结构特性划分数据进行区域土壤状态识别，得到区域土壤状态数据；[0017] 步骤S23：根据区域地形结构差异数据以及区域土壤状态数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据；[0018] 步骤S24：根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据。[0019] 进一步的，步骤S23包括以下步骤：[0020] 步骤S231：对区域地形结构差异数据进行不同区域间的坡面倾斜属性分析，得到区域地形坡面倾斜属性数据；[0021] 步骤S232：根据区域地形坡面倾斜属性数据对区域地形结构差异数据进行不同区域间的湿润气流沉降模拟，得到区域湿润气流沉降数据；[0022] 步骤S233：对区域湿润气流沉降数据进行坡面相对高程沉降增量差计算，得到坡面相对高程沉降增量差数据；[0023] 步骤S234：利用预设的土壤受损性质分析模型对区域土壤状态数据进行土壤受损性质分析，得到土壤受损性质数据；[0024] 步骤S235：根据区域地形坡面倾斜属性数据以及土壤受损性质数据进行坡面土壤受损性质映射，得到坡面土壤受损性质映射数据；[0025] 步骤S236：根据坡面相对高程沉降增量差数据以及坡面土壤受损性质映射数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据。[0026] 进一步的，步骤S24包括以下步骤：[0027] 步骤S241：根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈潜力映射，得到整治区域自愈潜力映射数据；[0028] 步骤S242：对整治区域自愈潜力映射数据进行自愈潜力?环境因子关系匹配，得到自愈潜力?环境因子匹配数据；[0029] 步骤S243：根据自愈潜力?环境因子匹配数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的区域特性环境因子耦合分析，得到区域特性环境因子耦合数据；[0030] 步骤S244：基于区域特性环境因子耦合数据和整治区域自愈潜力映射数据进行整治区域环境交互作用分析，得到整治区域环境交互作用数据；[0031] 步骤S245：对整治区域环境交互作用数据进行交互强度时空影响分析，得到交互强度时空影响数据；[0032] 步骤S246：根据交互强度时空影响数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据。[0033] 进一步的，对整治区域环境交互作用数据进行交互强度时空波动分析包括以下步骤：[0034] 对整治区域环境交互作用数据进行环境交互作用时空特征分析，得到环境交互作用时空特征数据；[0035] 根据环境交互作用时空特征数据对整治区域环境交互作用数据进行不同整治区域的交互作用强度波动分析，得到交互作用强度波动数据；[0036] 对交互作用强度波动数据进行多层次时空交互作用强度评估，得到多层次时空交互作用强度数据；[0037] 根据多层次时空交互作用强度数据进行交互强度时空影响分析，得到交互强度时空影响数据。[0038] 进一步的，步骤S3包括以下步骤：[0039] 步骤S31：对整治区域植被自愈潜力数据进行不同整治区域的自愈潜力排序处理，得到区域植被自愈潜力排序数据；[0040] 步骤S32：根据区域植被自愈潜力排序数据对区域自愈影响联动数据进行自愈联动影响范围界定，得到潜力排序联动影响范围数据；[0041] 步骤S33：对潜力排序联动影响范围数据进行生态修复驱动性分析，得到生态修复驱动性数据；[0042] 步骤S34：利用K近邻算法对潜力排序联动影响范围数据和生态修复驱动性数据进行生态修复评估模型构建，得到生态修复评估模型。[0043] 进一步的，步骤S33包括以下步骤：[0044] 步骤S331：对潜力排序联动影响范围数据进行影响范围植被恢复能力评估，得到影响范围植被恢复能力数据；[0045] 步骤S332：根据影响范围植被恢复能力数据进行土壤改善效应模拟，得到土壤改善效应模拟数据；[0046] 步骤S333：根据影响范围植被恢复能力数据以及土壤改善效应模拟数据进行自愈区域生态因子整合，得到自愈区域生态因子数据；[0047] 步骤S334：基于自愈区域生态因子数据进行不同区域的生态修复驱动性分析，得到生态修复驱动性数据。[0048] 进一步的，步骤S34包括以下步骤：[0049] 步骤S341：分别对潜力排序联动影响范围数据和生态修复驱动性数据进行空间时序划分，分别得到联动影响范围空间测试集和联动影响范围空间训练集以及生态修复驱动空间测试集和生态修复驱动空间训练集；[0050] 步骤S342：分别对联动影响范围空间训练集和生态修复驱动空间训练集进行数据抽样，得到联动影响范围空间抽样训练集和生态修复驱动空间抽样训练集；[0051] 步骤S343：分别对联动影响范围空间抽样训练集和生态修复驱动空间抽样训练集进行近似结构选择，得到联动影响范围空间近似结构训练集和生态修复驱动空间近似结构训练集；[0052] 步骤S344：利用K近邻算法对联动影响范围空间近似结构训练集和生态修复驱动空间近似结构训练集进行初始生态修复评估模型构建，得到初始生态修复评估模型；[0053] 步骤S345：根据联动影响范围空间测试集和生态修复驱动空间测试集对初始生态修复评估模型测试，得到生态修复评估模型。[0054] 进一步的，步骤S4包括以下步骤：[0055] 步骤S41：基于生态修复评估模型进行生态修复综合评估，得到生态修复综合评估数据；[0056] 步骤S42：对生态修复综合评估数据进行误差评估数据收集，得到生态修复综合评估误差数据；[0057] 步骤S43：根据生态修复综合评估误差数据对生态修复评估模型进行模型平衡优化，得到生态修复评估优化模型。[0058] 本发明的有益效果：[0059] 1、本发明所提出的用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法，与现有技术相比，本申请的有益效果在于针对国土空间综合整治中的生态修复评估模型构建与优化问题，提出了一套系统化、精细化的评估和优化流程，与现有技术相比具有显著优势。首先，本方案从基础数据获取、数据清洗、空间异质性分析等方面入手，确保了生态修复评估模型的数据来源全面、准确，奠定了模型可靠性的基础。通过对整治区域土地基础数据的清洗和空间异质性分析，方案进一步划分了区域土地结构特性，确保了数据的精细化处理。在此基础上，方案采用区域地形结构差异分析、坡面倾斜属性分析、湿润气流沉降模拟等创新技术，结合预设的土壤受损性质分析模型，科学计算整治区域植被自愈潜力，为后续模型的精准构建提供了支持。这种科学严谨的分析方法不仅提高了数据的准确性，也提升了模型的精确度。其次，方案在每个步骤中均引入了创新性的技术手段和科学的分析方法。例如，利用区域自愈潜力映射数据对环境因子进行匹配分析，再通过区域特性环境因子耦合分析，准确模拟不同区域间的自愈影响联动关系。这种多层次数据处理方式，捕捉了区域间复杂的生态关系，增强了模型对实际生态修复需求的响应能力。此外，本方案还对区域自愈影响联动数据进行了自愈联动影响范围界定，并利用K近邻算法构建了生态修复评估模型，这种精准建模的方法确保了模型的科学性和实用性。在模型构建的基础上，方案进一步强调了模型的动态优化过程。在步骤S4中，通过对生态修复评估模型的误差进行动态评估，方案能够不断进行模型的平衡优化，使得模型能够在不同环境条件下保持高适应性和稳定性。这种动态优化方式，不仅能够提升模型的准确性，还能确保其在实际应用中的有效性和可操作性。该技术方案具有极高的实际应用价值，通过构建精细化、动态优化的生态修复评估模型，能够有效识别不同整治区域的生态问题，进而提出针对性的修复方案，显著提升国土空间综合整治工作的效率和效果。尤其是在面对复杂的自然环境和多样化的区域特性时，本方案所构建的模型能够以其精准的数据分析和科学的建模方法，提供有力的决策支持。总体而言，该技术方案通过创新性的技术手段与科学的分析方法，实现了对国土空间生态修复评估模型的系统构建与优化。相比于现有技术，本方案在数据处理的精细化、多层次分析的深入性、模型构建的精准性以及优化流程的动态性等方面均表现出显著优势，为国土空间综合整治中的生态修复工作提供了强有力的技术支撑，具有重要的理论意义与实际应用价值。因此，本发明是对传统的一种用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法做出的优化处理，解决了传统的一种用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法存在着模型评估误差大以及没有考虑到整治区域的生态自愈能力的问题，降低了模型评估误差，综合考虑了整治区域的生态自愈能力。附图说明[0060] 图1为一种用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法的步骤流程示意图；[0061] 图2为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图；[0062] 图3为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图。[0063] 本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式[0064] 下面结合附图对本发明的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0065] 此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。[0066] 应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。[0067] 为实现上述目的，请参阅图1至图3，一种用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法，所述方法包括以下步骤：[0068] 步骤S1：获取国土整治区域土地基础数据；对国土整治区域土地基础数据进行区域土地结构特性划分，得到整治区域结构特性划分数据；[0069] 步骤S2：对整治区域结构特性划分数据进行区域土壤状态识别，得到区域土壤状态数据；根据区域土壤状态数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据；根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据；[0070] 步骤S3：对区域自愈影响联动数据进行自愈联动影响范围界定，得到潜力排序联动影响范围数据；利用K近邻算法对潜力排序联动影响范围数据进行生态修复评估模型构建，得到生态修复评估模型；[0071] 步骤S4：对生态修复评估模型进行模型平衡优化，得到生态修复评估优化模型。[0072] 本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述用于国土空间综合整治生态修复评估模型的构建方法包括以下步骤：[0073] 步骤S1：获取国土整治区域土地基础数据；对国土整治区域土地基础数据进行区域土地结构特性划分，得到整治区域结构特性划分数据；[0074] 本发明实施例中，在获取国土整治区域土地基础数据阶段，首先需收集涵盖目标区域的详细地理信息数据，包括高分辨率的遥感影像、地形图以及土地利用现状图。这些数据可以通过无人机航拍、卫星遥感、地理信息系统（GIS）平台以及实地调查等手段获得。遥感影像应选择具有高空间分辨率和多光谱信息的影像数据，以便准确捕捉地表的土地利用情况和覆盖特征。接下来，对收集到的基础数据进行处理。通过应用图像处理技术，如图像分类算法和地物提取方法，分析土地表面的覆盖类型、土地利用性质及其空间分布。具体而言，使用植被指数（如NDVI）来评估植被覆盖度，利用地物分类算法（如最大似然分类或支持向量机）将土地分为不同的类型，如耕地、林地、湿地等。在结构特性划分过程中，将分析结果结合地形数据（如坡度、海拔等）和土壤类型数据进行综合考虑。以地理信息系统（GIS）软件为工具，将区域划分为不同的结构单元，每个单元代表具有相似结构特征的土地区域。最后，形成的区域结构特性划分数据包括每个区域的空间位置、土地类型、覆盖特征等信息，为后续的整治和生态修复工作提供基础数据支持。[0075] 步骤S2：对整治区域结构特性划分数据进行区域土壤状态识别，得到区域土壤状态数据；根据区域土壤状态数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据；根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据；[0076] 本发明实施例中，在对整治区域结构特性划分数据进行区域土壤状态识别时，首先需要收集土壤样本数据。这可以通过实地土壤采样和分析实验室测试来实现，包括土壤湿度、pH值、有机质含量、养分浓度等参数的测定。通过使用土壤分析仪器和化学分析方法，获得各个土壤样本的详细数据。然后，利用这些土壤状态数据，结合区域结构特性划分数据，进行土壤状态的空间分析。通过空间插值方法（如克里金插值）将土壤状态数据扩展到整个区域，以形成详细的土壤状态地图。地图中显示每个区域的土壤健康状况，为后续的植被自愈潜力计算提供依据。植被自愈潜力计算基于土壤状态数据及区域内的植被覆盖特征。通过生物学模型（如植被生长模型），评估不同区域土壤条件下植被的恢复能力。这一过程包括确定影响植被生长的关键因素（如水分、养分供给等），并计算每个区域的自愈潜力。最后，根据整治区域植被自愈潜力数据，对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟。使用地理信息系统（GIS）进行空间分析，模拟植被自愈过程中不同区域之间的相互影响。联动模拟考虑了区域间的生态链条和资源流动情况，从而生成区域自愈影响联动数据。此数据展示了不同区域的生态修复效果和潜在的自愈影响，为综合整治措施的制定提供依据。[0077] 步骤S3：对区域自愈影响联动数据进行自愈联动影响范围界定，得到潜力排序联动影响范围数据；利用K近邻算法对潜力排序联动影响范围数据进行生态修复评估模型构建，得到生态修复评估模型；[0078] 本发明实施例中，在进行自愈联动影响范围界定时，首先需根据区域自愈影响联动数据中的空间分布和影响强度，设定合理的影响范围阈值。这一步骤涉及使用空间分析工具，按照预设的影响范围标准（如影响半径、影响强度等），将区域划分为不同的影响范围。使用地理信息系统（GIS）进行空间数据分析，将每个区域内的影响数据映射到二维空间上，并根据设定的标准确定影响范围边界。最终，形成的潜力排序联动影响范围数据提供了各区域的自愈影响范围及其排序信息，为后续模型构建提供了基础数据。在构建生态修复评估模型时，首先需将潜力排序联动影响范围数据转化为适合K近邻算法处理的格式。具体而言，将数据整理成包含区域自愈潜力值、区域影响范围、地理坐标等特征的矩阵。K近邻算法通过对这些特征数据进行分类，确定相似区域的生态修复潜力。对于每个区域，根据其与邻近区域的相似度进行修复效果评估，从而构建出一个综合反映区域修复潜力和影响的生态修复评估模型。[0079] 步骤S4：对生态修复评估模型进行模型平衡优化，得到生态修复评估优化模型。[0080] 本发明实施例中，在对生态修复评估模型进行平衡优化时，首先需识别模型中的不平衡现象，例如，部分区域的生态修复潜力被过度估计或低估。为此，首先需对模型输出结果进行分析，确定哪些区域的评估结果存在偏差。这可以通过比较实际生态修复情况与模型预测结果来实现，利用实地调查数据和历史修复效果数据作为基准。接着，调整模型中的参数设置和权重分配，以校正这些偏差。具体操作包括对模型输入特征的权重进行重新分配，增加对被低估区域的权重，减少对过度估计区域的权重。此外，还可以引入加权修正因子，对模型的输出结果进行修正，以确保每个区域的评估结果更准确地反映实际生态修复效果。通过这种优化方式，生成的生态修复评估优化模型将更加平衡，能够更准确地反映整治区域的真实生态修复潜力。[0081] 优选地，步骤S1包括以下步骤：[0082] 步骤S11：获取国土整治区域土地基础数据；[0083] 步骤S12：对国土整治区域土地基础数据进行数据清洗，得到整治区域土地基础清洗数据；[0084] 步骤S13：根据整治区域土地基础清洗数据进行土地区域空间异质性分析，得到土地区域空间异质性数据；[0085] 步骤S14：基于土地区域空间异质性数据对整治区域土地基础清洗数据进行区域土地结构特性划分，得到整治区域结构特性划分数据。[0086] 本发明实施例中，获取国土整治区域土地基础数据涉及从多个数据源收集全面的地理信息数据。首先，通过遥感卫星获取高分辨率的影像数据，确保覆盖目标整治区域。影像应具有足够的空间和光谱分辨率，以详细显示土地利用类型、植被覆盖度和地表特征。此外，通过无人机航拍进一步补充影像数据，尤其是高分辨率区域和难以从卫星影像中获取的细节。接着，利用地理信息系统（GIS）平台收集和整合已有的地形图、土地利用现状图及土壤类型图。这些图层数据提供了基础的地形起伏、土地用途分类和土壤属性信息。为确保数据的准确性，还需从互联网公开的资料中获取土地基础信息和土壤质量开云优惠体育网页版入口。最终，将所有收集的数据整合到GIS系统中，形成完整的土地基础数据集，用于后续分析和处理。对国土整治区域土地基础数据进行数据清洗时，首先需处理数据中的噪声和缺失值。使用数据清洗工具，对遥感影像中的云层、阴影等干扰因素进行去除。具体操作包括应用影像去云算法和影像预处理技术，确保影像数据的清晰度和准确性。对于矢量数据，如地形图和土地利用图，需要对数据进行一致性检查。检查过程包括校正地理坐标系统，确保所有图层数据的空间参照一致。对数据中的错误或不一致项，如重叠区域、误分类等进行修正。使用数据纠错技术，清理错误记录，并通过数据插值和补全方法填补缺失数据。最终，将所有清洗后的数据汇总，形成整治区域土地基础清洗数据，为进一步分析提供高质量的基础数据。在进行土地区域空间异质性分析时，首先利用整治区域土地基础清洗数据进行空间特征提取。通过计算土地利用类型的空间分布、植被覆盖度的变异系数和地形起伏等指标，评估区域内的空间异质性。具体方法包括使用空间自相关分析，计算每个区域的空间自相关系数，如Moran'sI值，以评估不同地理区域之间的相似性。使用地统计学工具，如克里金插值，对土地属性数据进行空间插值，获取不同区域的空间变异特征。将分析结果以图表和空间分布图的形式展示，形成土地区域空间异质性数据。这些数据揭示了区域内土地特征的空间差异，为后续的区域划分提供依据。在进行区域土地结构特性划分时，首先根据土地区域空间异质性数据，确定划分标准和分类规则。通过分析不同区域的土地利用类型、土壤特性和地形特征，制定区域划分的标准，包括空间异质性指数和地形因子的权重。接着，使用地理信息系统（GIS）工具进行区域划分。将土地区域空间异质性数据叠加到土地基础清洗数据上，通过空间分割技术，将区域划分为具有相似结构特性的区域。例如，使用聚类分析方法（如K均值聚类）将土地划分为不同的结构单元，每个单元代表具有类似的空间特性和土地结构。最后，将划分结果输出为结构特性图，并附带每个区域的详细特性描述，包括土地类型、植被覆盖、土壤属性等信息。最终形成的整治区域结构特性划分数据为区域的生态修复和综合整治提供了详细的空间信息。[0087] 优选地，步骤S2包括以下步骤：[0088] 步骤S21：对整治区域结构特性划分数据进行区域地形结构差异分析，得到区域地形结构差异数据；[0089] 步骤S22：根据区域地形结构差异数据对整治区域结构特性划分数据进行区域土壤状态识别，得到区域土壤状态数据；[0090] 步骤S23：根据区域地形结构差异数据以及区域土壤状态数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据；[0091] 步骤S24：根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据。[0092] 作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S2包括：[0093] 步骤S21：对整治区域结构特性划分数据进行区域地形结构差异分析，得到区域地形结构差异数据；[0094] 本发明实施例中，对整治区域结构特性划分数据进行区域地形结构差异分析时，首先需要从结构特性数据中提取地形相关信息，包括海拔高度、坡度、地形起伏等。利用地理信息系统（GIS）工具，采用数字高程模型（DEM）对区域进行详细分析，计算各个区域的地形特征指标，分析过程包括使用地形分析工具，计算每个区域的地形起伏度（即高程变异系数）和坡度变化（即坡度变化率）。通过空间分析方法，如地形多样性指数的计算，评估区域内地形的异质性。接着，将这些地形指标与结构特性数据进行比对，生成区域地形结构差异数据。这些数据通过直观的差异图示展示区域内地形特征的差异性，为后续分析提供基础信息。[0095] 步骤S22：根据区域地形结构差异数据对整治区域结构特性划分数据进行区域土壤状态识别，得到区域土壤状态数据；[0096] 本发明实施例中，在进行区域土壤状态识别时，首先利用区域地形结构差异数据，对整治区域内不同地形单元的土壤状态进行评估。根据地形特征，划分出具有类似地形的区域单元，并为每个单元采集土壤样本数据，包括土壤的湿度、pH值、养分含量等，使用土壤分析仪器对采集的土壤样本进行实验室检测，获取详细的土壤状态数据。随后，通过空间插值方法，如克里金插值，将土壤状态数据映射到整个整治区域内。这一过程将不同区域的土壤特性数据结合地形信息，生成区域土壤状态数据，反映出每个区域内土壤的实际状态和健康程度。[0097] 步骤S23：根据区域地形结构差异数据以及区域土壤状态数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据；[0098] 本发明实施例中，进行整治区域植被自愈潜力计算时，首先结合区域地形结构差异数据和区域土壤状态数据，建立植被生长和自愈潜力的计算模型。模型需考虑影响植被恢复的关键因素，如土壤湿度、养分供应、地形坡度等，使用生态模型（如植被生长模拟模型），将这些影响因子作为输入，进行植被自愈潜力的模拟计算。模型需要处理不同地形和土壤条件下的植被生长曲线，计算各区域的自愈潜力。最终生成的整治区域植被自愈潜力数据，详细描述了不同区域在特定条件下的自愈能力，包括预计的植被恢复速率和覆盖度，为后续的自愈影响联动模拟提供数据支持。[0099] 步骤S24：根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据。[0100] 本发明实施例中，在进行自愈影响联动模拟时，首先将整治区域植被自愈潜力数据与整治区域结构特性划分数据进行整合。通过将自愈潜力数据映射到各个结构特性区域，确定每个区域的自愈影响范围和相互作用关系，使用空间分析方法，模拟各区域植被自愈过程中的影响联动。例如，通过设置自愈影响半径，计算每个区域内的自愈潜力如何影响相邻区域的植被恢复情况。这可以通过建立自愈影响模型，分析区域间的自愈效应及其联动关系。模拟结果展示了各区域的自愈过程及其对邻近区域的影响，形成区域自愈影响联动数据。这些数据将为制定针对性的整治和修复措施提供科学依据。[0101] 优选地，步骤S23包括以下步骤：[0102] 步骤S231：对区域地形结构差异数据进行不同区域间的坡面倾斜属性分析，得到区域地形坡面倾斜属性数据；[0103] 步骤S232：根据区域地形坡面倾斜属性数据对区域地形结构差异数据进行不同区域间的湿润气流沉降模拟，得到区域湿润气流沉降数据；[0104] 步骤S233：对区域湿润气流沉降数据进行坡面相对高程沉降增量差计算，得到坡面相对高程沉降增量差数据；[0105] 步骤S234：利用预设的土壤受损性质分析模型对区域土壤状态数据进行土壤受损性质分析，得到土壤受损性质数据；[0106] 步骤S235：根据区域地形坡面倾斜属性数据以及土壤受损性质数据进行坡面土壤受损性质映射，得到坡面土壤受损性质映射数据；[0107] 步骤S236：根据坡面相对高程沉降增量差数据以及坡面土壤受损性质映射数据进行整治区域植被自愈潜力计算，得到整治区域植被自愈潜力数据。[0108] 本发明实施例中，在对区域地形结构差异数据进行坡面倾斜属性分析时，首先利用数字高程模型（DEM）获取各区域的地形数据。通过GIS工具中的坡度分析功能，计算每个区域的坡面倾斜度，得到坡度值。这一分析过程包括应用坡度计算算法，如基于DEM的三次卷积算法，确定每个网格单元的坡度。坡面倾斜度通常以角度形式表示，测量每个区域的坡面倾斜属性。最终生成的区域地形坡面倾斜属性数据包括每个区域的坡面倾斜度分布图，显示区域内不同坡面倾斜特征的空间变化，为进一步分析提供详细的坡面信息。进行湿润气流沉降模拟时，首先基于区域地形坡面倾斜属性数据，建立湿润气流沉降模型。模型需要考虑气流在不同坡度上的沉降特性，例如在陡坡区域湿润气流沉降量通常较大，而在平坦区域则较小。使用气象数据和地形数据输入至气流沉降模型中，模拟湿润气流在不同坡度的沉降分布。应用风速、风向和气流湿度等气象参数，通过计算气流在不同坡度上的垂直沉降量，得到湿润气流沉降数据。生成的区域湿润气流沉降数据描述了不同区域的湿润气流沉降情况，为进一步分析区域植被自愈潜力提供依据。在计算坡面相对高程沉降增量差时，首先需要从区域湿润气流沉降数据中提取每个坡面的沉降增量。通过计算湿润气流在不同坡面上的沉降量差异，得到每个区域的沉降增量。接着，利用数字高程模型（DEM）中的相对高程数据，计算沉降增量与坡面相对高程的关系。具体操作包括应用数学模型将沉降增量与坡面高程数据进行比对，计算每个区域的沉降增量差。最终生成的坡面相对高程沉降增量差数据显示了各坡面因湿润气流沉降产生的高程变化差异，为评估土壤受损提供数据支持。在进行土壤受损性质分析时，首先需要选择适当的土壤受损性质分析模型，这一模型能够评估土壤在不同受损条件下的性质变化。模型应包含土壤结构、土壤养分损失、土壤侵蚀等参数。通过输入区域土壤状态数据，进行模型计算，评估土壤受损情况。分析过程中包括使用土壤物理性质、化学性质以及现有的土壤侵蚀数据，进行受损程度的综合评估。最终生成的土壤受损性质数据包括每个区域的土壤受损等级和性质变化描述，为坡面土壤受损性质映射提供数据基础。在进行坡面土壤受损性质映射时，首先将区域地形坡面倾斜属性数据与土壤受损性质数据进行空间叠加分析。通过GIS工具，将坡面倾斜属性和土壤受损性质数据结合，建立坡面土壤受损性质映射模型。模型需根据坡面倾斜度、沉降增量和土壤受损程度，对每个坡面进行详细分类。利用空间插值方法，将这些数据映射到坡面图层中，生成坡面土壤受损性质映射数据。最终结果以地图形式展示，详细描述了每个坡面上的土壤受损情况，为后续的植被自愈潜力计算提供精确的土壤受损信息。进行植被自愈潜力计算时，首先结合坡面相对高程沉降增量差数据与坡面土壤受损性质映射数据，建立植被自愈潜力计算模型。模型需要输入坡面沉降增量和土壤受损情况，考虑这些因素对植被恢复的影响。通过设置植被自愈影响因子，如沉降量对植被生长的抑制效应和土壤受损对植被恢复的限制，进行自愈潜力模拟。计算过程中应用生态恢复标准，如植被恢复速率和覆盖度，评估不同区域的自愈潜力。最终得到的整治区域植被自愈潜力数据展示了各区域在特定条件下的植被恢复能力，为生态修复策略的制定提供科学依据。[0109] 优选地，步骤S24包括以下步骤：[0110] 步骤S241：根据整治区域植被自愈潜力数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈潜力映射，得到整治区域自愈潜力映射数据；[0111] 步骤S242：对整治区域自愈潜力映射数据进行自愈潜力?环境因子关系匹配，得到自愈潜力?环境因子匹配数据；[0112] 步骤S243：根据自愈潜力?环境因子匹配数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的区域特性环境因子耦合分析，得到区域特性环境因子耦合数据；[0113] 步骤S244：基于区域特性环境因子耦合数据和整治区域自愈潜力映射数据进行整治区域环境交互作用分析，得到整治区域环境交互作用数据；[0114] 步骤S245：对整治区域环境交互作用数据进行交互强度时空影响分析，得到交互强度时空影响数据；[0115] 步骤S246：根据交互强度时空影响数据对整治区域结构特性划分数据进行不同区域间的自愈影响联动模拟，得到区域自愈影响联动数据。[0116] 本发明实施例中，进行自愈潜力映射时，首先将整治区域植被自愈潜力数据与整治区域结构特性划分数据结合。利用地理信息系统（GIS）工具，对植被自愈潜力数据进行空间分析，将自愈潜力值与结构特性进行叠加。具体操作包括将自愈潜力数据作为层叠加到结构特性划分数据上，使用空间分析工具生成每个区域的自愈潜力分布图。通过插值方法，如反距离加权（IDW）或克里金（Kriging），对自愈潜力值进行空间插值，得到整治区域自愈潜力的空间分布图。这一映射数据展示了不同区域自愈潜力的变化，为后续分析提供基础。在自愈潜力?环境因子关系匹配时，首先将整治区域自愈潜力映射数据与相关环境因子数据进行整合。环境因子包括土壤湿度、温度、光照等。使用统计分析方法，如相关性分析和回归分析，将自愈潜力数据与环境因子数据进行匹配。具体操作包括提取每个区域的环境因子数据，并将其与自愈潜力值进行配对。通过计算相关系数，如皮尔逊相关系数，分析自愈潜力与各环境因子的关系，生成自愈潜力?环境因子匹配数据。这一数据集揭示了各环境因子对植被自愈潜力的影响，为区域特性环境因子耦合分析提供依据。进行区域特性环境因子耦合分析时，首先结合自愈潜力?环境因子匹配数据和整治区域结构特性划分数据。通过GIS工具，将各区域的环境因子数据与结构特性数据进行空间叠加分析。使用耦合分析方法，如主成分分析（PCA）或典型相关分析（CCA），对区域特性与环境因子进行耦合分析。具体操作包括计算各区域特性与环境因子之间的耦合关系，生成区域特性环境因子耦合数据。这一数据集显示了不同区域的特性与环境因子的耦合效果，为环境交互作用分析提供数据支持。在进行环境交互作用分析时，首先将区域特性环境因子耦合数据与整治区域自愈潜力映射数据结合。利用多变量统计方法，如环境因子交互分析或回归模型分析，研究区域特性和环境因子如何共同影响植被自愈潜力。具体操作包括建立回归模型，将区域特性和环境因子作为自变量，自愈潜力作为因变量，分析两者的交互作用。生成整治区域环境交互作用数据，描述各区域内环境因子对自愈潜力的具体影响。分析结果揭示了不同环境因子在自愈潜力形成中的作用，为交互作用评估提供详细依据。进行交互强度时空影响分析时，首先将整治区域环境交互作用数据进行时间序列分析。利用时序分析方法，如移动平均法或时间序列回归模型，分析环境交互作用在不同时间点上的变化趋势。结合空间数据，使用空间统计方法，如空间自相关分析或热点分析，评估交互强度在不同区域内的变化。生成交互强度时空影响数据，展示交互作用强度在时间和空间上的波动情况。这一分析结果帮助识别交互强度的变化趋势和区域分布，为进一步模拟和评估提供数据支持。在进行自愈影响联动模拟时，首先将交互强度时空影响数据与整治区域结构特性划分数据结合。利用模拟工具，如系统动力学模型或动态模拟模型，建立自愈影响联动模型。模型需输入交互强度时空影响数据，模拟不同区域间自愈潜力的联动效应。具体操作包括设置模拟参数，运行联动模拟，得到不同区域自愈潜力的互动效果。最终生成的区域自愈影响联动数据显示了各区域之间自愈潜力的相互影响，为制定有效的生态修复策略提供详细信息。[0117] 优选地，对整治区域环境交互作用数据进行交互强度时空波动分析包括以下步骤：[0118] 对整治区域环境交互作用数据进行环境交互作用时空特征分析，得到环境交互作用时空特征数据；[0119] 根据环境交互作用时空特征数据对整治区域环境交互作用数据进行不同整治区域的交互作用强度波动分析，得到交互作用强度波动数据；[0120] 对交互作用强度波动数据进行多层次时空交互作用强度评估，得到多层次时空交互作用强度数据；[0121] 根据多层次时空交互作用强度数据进行交互强度时空影响分析，得到交互强度时空影响数据。[0122] 本发明实施例中，进行环境交互作用时空特征分析时，首先利用地理信息系统（GIS）工具对整治区域环境交互作用数据进行时空分析。操作包括将环境交互作用数据按照时间序列进行分组，并对每个时间段内的数据进行空间统计分析。具体方法包括计算每个时间点的交互作用强度，并将其与地理空间数据进行结合，生成时空特征图。使用空间自相关分析方法，如Moran'sI指数，分析不同区域的交互作用强度的空间分布特征。通过时序分析，观察交互作用强度的变化趋势和规律，得到环境交互作用时空特征数据。这些数据揭示了交互作用在时间和空间上的分布特征，为后续的波动分析奠定基础。在交互作用强度波动分析中，首先将环境交互作用时空特征数据与整治区域环境交互作用数据进行匹配。通过将环境交互作用时空特征数据与每个整治区域的交互作用数据进行对比，使用统计分析方法如变异系数计算不同区域内交互作用强度的波动幅度。具体操作包括在每个区域内计算交互作用强度的标准差，分析不同区域在时间上的交互作用强度变化。结果生成的交互作用强度波动数据展示了各整治区域的交互作用强度在时间上的波动情况，有助于理解不同区域在不同时间点的交互作用强度差异。进行多层次时空交互作用强度评估时，首先将交互作用强度波动数据分层处理，依据空间尺度（如区域、局部和微观尺度）和时间尺度（如季度、月度、日度）对数据进行分层分析。使用层次聚类分析方法，将不同层次的数据进行分组，并对每个层次的交互作用强度进行评估。具体步骤包括在每个层次内计算交互作用强度的均值和标准差，并评估其在各层次间的变化趋势。生成的多层次时空交互作用强度数据展示了不同层次下交互作用强度的空间和时间分布，为进一步的交互强度时空影响分析提供了详细的层次化数据。在进行交互强度时空影响分析时，首先将多层次时空交互作用强度数据应用于动态模拟模型。通过模型设定交互强度在不同时间和空间的影响因素，使用时空回归分析方法分析交互强度的影响范围。具体操作包括对不同层次的数据进行整合，设置分析参数，如影响半径和时间窗口，对交互强度在空间和时间上的影响进行模拟。最终，通过模型输出生成交互强度时空影响数据，展示交互强度在不同时间点和区域内的影响程度。这一数据有助于识别和评估环境交互作用的时空效应，为生态修复策略提供科学依据。[0123] 优选地，步骤S3包括以下步骤：[0124] 步骤S31：对整治区域植被自愈潜力数据进行不同整治区域的自愈潜力排序处理，得到区域植被自愈潜力排序数据；[0125] 步骤S32：根据区域植被自愈潜力排序数据对区域自愈影响联动数据进行自愈联动影响范围界定，得到潜力排序联动影响范围数据；[0126] 步骤S33：对潜力排序联动影响范围数据进行生态修复驱动性分析，得到生态修复驱动性数据；[0127] 步骤S34：利用K近邻算法对潜力排序联动影响范围数据和生态修复驱动性数据进行生态修复评估模型构建，得到生态修复评估模型。[0128] 作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S3包括：[0129] 步骤S31：对整治区域植被自愈潜力数据进行不同整治区域的自愈潜力排序处理，得到区域植被自愈潜力排序数据；[0130] 本发明实施例中，在对整治区域植被自愈潜力数据进行自愈潜力排序处理时，首先将整治区域植被自愈潜力数据按照区域进行分类，并依据植被自愈潜力的高低进行排序。具体步骤包括对每个区域的自愈潜力值进行统计，并利用排序算法如快速排序对数据进行排序处理。通过对各区域自愈潜力值的从高到低进行排列，生成区域植被自愈潜力排序数据。这一数据反映了各整治区域的植被自愈能力的相对强弱，有助于后续对不同区域的生态修复优先级进行确定。[0131] 步骤S32：根据区域植被自愈潜力排序数据对区域自愈影响联动数据进行自愈联动影响范围界定，得到潜力排序联动影响范围数据；[0132] 本发明实施例中，在自愈联动影响范围界定过程中，首先使用区域植被自愈潜力排序数据对区域自愈影响联动数据进行空间分析。具体步骤包括根据自愈潜力的排序结果，将高潜力区域与周边低潜力区域的交互作用进行分析。通过使用缓冲区分析工具，确定不同潜力区域对邻近区域的自愈影响范围，生成潜力排序联动影响范围数据。这些数据展示了在不同自愈潜力区域内，自愈能力对周边环境的影响范围，反映了自愈潜力在区域间的传播效应。[0133] 步骤S33：对潜力排序联动影响范围数据进行生态修复驱动性分析，得到生态修复驱动性数据；[0134] 本发明实施例中，进行生态修复驱动性分析时，首先将潜力排序联动影响范围数据与生态修复需求数据进行整合。通过对各区域内的生态修复需求进行评估，如土壤修复、植被恢复需求，结合潜力排序联动影响范围数据，进行驱动性分析。使用标准化方法对不同区域的驱动因子进行加权，计算每个区域的生态修复驱动性指数。最终生成生态修复驱动性数据，揭示了不同区域在生态修复中扮演的关键角色，帮助确定优先修复区域和修复策略。[0135] 步骤S34：利用K近邻算法对潜力排序联动影响范围数据和生态修复驱动性数据进行生态修复评估模型构建，得到生态修复评估模型。[0136] 本发明实施例中，在构建生态修复评估模型时，首先将潜力排序联动影响范围数据和生态修复驱动性数据进行整合，作为K近邻算法的输入特征。具体步骤包括将这两类数据进行标准化处理，生成特征向量。接着，选择K近邻算法中的参数K，设置为合适的邻居数量。将整合后的数据输入K近邻算法中，进行模型训练，计算各区域在生态修复中的预测修复效果。模型输出的结果生成生态修复评估模型，评估模型能够对不同区域的生态修复效果进行预测，辅助制定合理的生态修复计划。[0137] 优选地，步骤S33包括以下步骤：[0138] 步骤S331：对潜力排序联动影响范围数据进行影响范围植被恢复能力评估，得到影响范围植被恢复能力数据；[0139] 步骤S332：根据影响范围植被恢复能力数据进行土壤改善效应模拟，得到土壤改善效应模拟数据；[0140] 步骤S333：根据影响范围植被恢复能力数据以及土壤改善效应模拟数据进行自愈区域生态因子整合，得到自愈区域生态因子数据；[0141] 步骤S334：基于自愈区域生态因子数据进行不同区域的生态修复驱动性分析，得到生态修复驱动性数据。[0142] 本发明实施例中，在对潜力排序联动影响范围数据进行植被恢复能力评估时，首先收集并整理每个区域的现有植被覆盖数据和潜力排序联动影响范围数据。利用遥感技术获取每个区域的植被覆盖度数据，并将这些数据与潜力排序联动影响范围数据进行结合。考虑因素包括土壤质量、气候条件及现有植被状况，对每个区域的植被恢复能力进行评估。计算每个区域的恢复指数，并将其整理成影响范围植被恢复能力数据。这个数据反映了不同区域内潜在的植被恢复能力，帮助确定优先恢复区域。在进行土壤改善效应模拟时，首先将影响范围植被恢复能力数据与土壤现状数据进行整合，建立土壤改善效应模拟模型。模拟模型考虑植被恢复对土壤属性的影响，如土壤质地、土壤有机质含量和水分保持能力等。通过设置不同的植被恢复情境，模拟植被恢复对土壤改善的效果。每个情境下，模型计算植被恢复对土壤改善的效应，并将模拟结果整理成土壤改善效应模拟数据。这些数据展示了不同植被恢复情境下土壤的改善程度，为后续的生态修复提供依据。在进行自愈区域生态因子整合时，首先将影响范围植被恢复能力数据与土壤改善效应模拟数据结合。对每个区域，收集植被恢复能力数据和土壤改善数据，建立综合的生态因子模型。该模型综合考虑植被恢复能力和土壤改善效应对区域生态系统的影响。通过权重分配和标准化处理，将各项数据进行加权合成，生成每个区域的自愈区域生态因子数据。这些数据综合了植被恢复和土壤改善的综合效应，反映了区域内生态修复的整体效果。在进行生态修复驱动性分析时，首先对自愈区域生态因子数据进行详细分析。将自愈区域生态因子数据与区域内的生态修复需求进行对比。利用统计分析方法，如因子分析，确定各生态因子对修复效果的影响程度。通过计算每个区域的修复驱动性指数，评估不同区域的生态修复需求与能力的匹配情况。最终，生成生态修复驱动性数据。这些数据表明了不同区域内生态修复的优先级，有助于确定资源分配和修复策略。[0143] 优选地，步骤S34包括以下步骤：[0144] 步骤S341：分别对潜力排序联动影响范围数据和生态修复驱动性数据进行空间时序划分，分别得到联动影响范围空间测试集和联动影响范围空间训练集以及生态修复驱动空间测试集和生态修复驱动空间训练集；[0145] 步骤S342：分别对联动影响范围空间训练集和生态修复驱动空间训练集进行数据抽样，得到联动影响范围空间抽样训练集和生态修复驱动空间抽样训练集；[0146] 步骤S343：分别对联动影响范围空间抽样训练集和生态修复驱动空间抽样训练集进行近似结构选择，得到联动影响范围空间近似结构训练集和生态修复驱动空间近似结构训练集；[0147] 步骤S344：利用K近邻算法对联动影响范围空间近似结构训练集和生态修复驱动空间近似结构训练集进行初始生态修复评估模型构建，得到初始生态修复评估模型；[0148] 步骤S345：根据联动影响范围空间测试集和生态修复驱动空间测试集对初始生态修复评估模型测试，得到生态修复评估模型。[0149] 本发明实施例中，在进行空间时序划分时，首先将潜力排序联动影响范围数据和生态修复驱动性数据按照时间序列和空间分布进行划分。利用地理信息系统（GIS）技术，将数据划分为若干个时间段和空间单元。针对每一个时间段，分别提取对应的空间单元数据，生成联动影响范围空间测试集和联动影响范围空间训练集，以及生态修复驱动空间测试集和生态修复驱动空间训练集。这一过程确保了模型能够在不同时间和空间条件下进行训练和测试，从而提高评估模型的泛化能力和准确性。在数据抽样过程中，首先对联动影响范围空间训练集和生态修复驱动空间训练集进行随机抽样。采用统计抽样方法，根据预设的样本比例，从训练集中抽取数据子集。确保抽样过程中的数据具有代表性，能够反映整体数据的特征。对于联动影响范围空间训练集，抽样得到联动影响范围空间抽样训练集；对于生态修复驱动空间训练集，抽样得到生态修复驱动空间抽样训练集。抽样过程使用专门的抽样工具或脚本，以确保数据的随机性和样本的均衡性，进而为后续模型的训练提供准确的数据基础。在进行近似结构选择时，首先对联动影响范围空间抽样训练集和生态修复驱动空间抽样训练集进行特征分析。使用特征选择技术，评估各特征对模型性能的影响。基于选择的特征，构建近似结构选择算法，将数据集分为包含主要特征的子集。通过特征缩减方法，保留对模型有显著影响的特征，从而生成联动影响范围空间近似结构训练集和生态修复驱动空间近似结构训练集。这一步骤通过去除冗余特征和噪声，优化数据结构，提高后续模型训练的效率和效果。在构建初始生态修复评估模型时，首先使用K近邻算法对联动影响范围空间近似结构训练集和生态修复驱动空间近似结构训练集进行训练。选择合适的K值，并设定距离度量方法，例如欧氏距离，计算训练集中数据点之间的相似度。利用K近邻算法的分类或回归功能，构建初始模型。将训练集中的数据用于模型训练，得到初始生态修复评估模型。该模型通过对数据的邻近点进行加权，预测生态修复效果，形成初步的评估结果。在模型测试过程中，将联动影响范围空间测试集和生态修复驱动空间测试集作为输入数据，评估初始生态修复评估模型的性能。使用测试集数据对初始模型进行验证，计算模型的预测精度、准确率等性能指标。对测试结果进行统计分析，评估模型在未见数据上的表现。根据测试结果，调整模型参数或改进模型结构，最终得到优化后的生态修复评估模型。测试过程使用适当的评价标准，如均方误差或分类准确率，以确保模型在实际应用中的有效性和可靠性。[0150] 优选地，步骤S4包括以下步骤：[0151] 步骤S41：基于生态修复评估模型进行生态修复综合评估，得到生态修复综合评估数据；[0152] 步骤S42：对生态修复综合评估数据进行误差评估数据收集，得到生态修复综合评估误差数据；[0153] 步骤S43：根据生态修复综合评估误差数据对生态修复评估模型进行模型平衡优化，得到生态修复评估优化模型。[0154] 本发明实施例中，在生态修复综合评估过程中，首先利用已构建的生态修复评估模型对整治区域的生态数据进行全面评估。该模型综合考虑了区域植被自愈潜力、生态修复驱动性等因素，通过计算和分析各个区域的生态修复效果，生成相应的综合评估数据。这一过程涉及将整治区域的地形、土壤和植被等信息输入模型中，通过模型的预测功能，得出每个区域的生态修复综合评估结果。评估过程中应详细记录每个区域的评估得分、修复潜力以及生态改善情况，从而获得详细的生态修复综合评估数据，在误差评估数据收集阶段，首先需要将生态修复综合评估数据与实际修复效果进行对比。通过现场调查和实地监测，收集实际生态修复效果数据，这包括植被恢复情况、土壤改良效果等。将实际数据与模型预测的综合评估数据进行比对，计算出预测值与实际值之间的差异，得到误差评估数据。具体方法包括计算误差范围、均方根误差（RMSE）、绝对误差等统计指标。此过程的关键在于准确记录误差数据，以便后续模型优化使用，模型平衡优化阶段基于误差评估数据对生态修复评估模型进行调整和优化。首先，分析误差数据以确定模型在不同区域或条件下的性能偏差。接着，通过调整模型参数或改进模型结构，如调整K近邻算法中的K值、更新权重分配策略等，以减小预测误差。进一步，可以引入校正算法，对模型的输出进行修正，使其更贴近实际情况。优化过程包括重新训练模型，使用优化后的数据重新进行评估，以确保模型的改进能够在实际应用中有效减少误差，最终形成生态修复评估优化模型。[0155] 因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。[0156] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

专利地区：山东

专利申请日期：2024-08-26

专利公开日期：2024-11-01

专利公告号：CN118673296B