CN112381393A - 一种山区生态保护红线划定优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种山区生态保护红线划定优化方法，该方法包括获取山区生态保护红线划定所需的生态环境数据和地质环境数据，对获取的生态环境数据和地质环境数据进行预处理，根据预处理后的数据提取生态地质环境脆弱性指标，根据提取的生态地质环境脆弱性指标分别计算生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数，根据生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数计算生态地质环境脆弱性评估指数，根据生态地质环境脆弱性评估指数对生态地质环境进行脆弱性分区，将得到的生态地质环境脆弱性分区图与生态保护红线划定结果进行叠置优化。本发明实现了更准确的刻画生态保护红线划定区域，提高了生态保护红线划定结果的准确度和完整度。
Description
技术领域
本发明涉及生态保护红线划定技术领域，具体涉及一种山区生态保护红线划定优化方法。
背景技术
生态保护红线是指“在生态空间范围内具有特殊重要生态功能、必须强制性严格保护的区域，是保障和维护国家生态安全的底线和生命线，通常包括具有重要水源涵养、生物多样性维护、水土保持、防风固沙、海岸生态稳定等功能的生态功能重要区域，以及水土流失、土地沙化、石漠化、盐渍化等生态环境敏感脆弱区域”。生态保护红线的划定是我国探索构建生态安全格局的有效途径，为维护生态安全格局、保障生态服务功能、支撑经济社会可持续发展，促进人口资源环境相均衡、经济社会生态效益相统一。生态红线划分方法与技术经历了从概念内涵与外沿的借鉴辨析到空间结构的类型划分实践，从单一指标体系到多系统综合指标体系的逐渐发展和完善的过程。早期的研究以大区域、大尺度的研究为主，邹长新等通过对国内有红线内涵的公开政策进行归类，建立了国家尺度生态保护红线划分体系。马世发燕守广等基于省域尺度进行了生态保护红线的划定实践。地理信息技术与生态服务评估方法的发展，构建以生态服务为核心的指标体系逐渐成为了生态红线划定重要依据。孔令桥等探讨了以流域水文路径分析为主的流域尺度生态保护红线划定方法，刘超等梳理了海岛生态保护红线概念、划定内容，提出了海岛生态保护红线划定的技术路线，马琪等提出了干旱半干旱区以水资源约束为核心的榆林市域尺度的生态保护红线的划定方法，迟妍妍、刘会军等探讨了城市群生态空间识别方法及生态保护红线的划定，以流域、市域、海岛、城市群生态空间识别及生态保护红线的划定方法为不同尺度流域管控、保护规划和空间规划提供了重要科学依据。侯鹏等以生态系统类型构成和服务功能为内容主线，提出了生态保护成效评估框架和指标方法，拓展了定量评估生态保护红线对保障区域生态安全贡献度的思路，徐梦佳等通过构建生态资产及其价值评估指标体系，探讨了东营市域尺度生态保护红线区生态资产价值评估，为生态保护红线区生态补偿等相关配套措施的开展提供了科学依据。综上，众多学者从不同尺度、基于不同对象立足生态本底及生态系统服务等视角，对生态保护红线划定开展了系统性的理论探索与有效实践。
生态环境是地理环境与地质环境共同作用下的外在表征，生态环境脆弱、地质条件复杂、灾害频发的山区，地质过程对陆地表生土壤、植被生态系统及气候都具有重要的影响和塑造作用。山区特殊地质环境条件对区域生态环境破坏风险显著高于平原地区。立足于生态本底，未考虑地质环境(地质本底、地质灾害)对区域生态系统格局的塑造作用，生态环境是地理环境与地质环境共同作用下的外在表征，只考虑生态本底，将会降低生态保护红线划定区位的准确性，进而影响山区生态保护格局。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种山区生态保护红线划定优化方法。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
一种山区生态保护红线划定优化方法，包括以下步骤：
S1、获取山区生态保护红线划定所需的生态环境数据和地质环境数据；
S2、对步骤S1获取的生态环境数据和地质环境数据进行预处理；
S3、根据步骤S2预处理后的数据提取生态地质环境脆弱性指标；
S4、根据步骤S3提取的生态地质环境脆弱性指标分别计算生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数；
S5、根据生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数计算生态地质环境脆弱性评估指数；
S6、根据生态地质环境脆弱性评估指数对生态地质环境进行脆弱性分区；
S7、将步骤S6得到的生态地质环境脆弱性分区图与生态保护红线划定结果进行叠置优化。
进一步地，所述步骤S1中：
所述生态环境数据包括气象数据、土壤资源数据和植被质量数据；
所述地质环境数据包括地质构造数据、岩体结构数据、地形地貌数据和地质灾害数据。
进一步地，所述步骤S2具体包括：
将步骤S1获取的生态环境数据和地质环境数据转换为设定空间分辨率的栅格数据，并统一投影到大地坐标系中；
其中土壤资源数据、岩体结构数据和地形地貌数据通过矢量转换方式转换为栅格数据，地质构造数据通过线密度计算法转换为栅格数据，气象数据通过反距离加权插值法转换为栅格数据，地质灾害数据通过点密度计算法转换为栅格数据，植被质量数据通过最大合成法合成归一化植被指数并计算植被覆盖度，转换为栅格数据。
进一步地，所述植被覆盖度的计算公式为：
其中，NDVIsoil为裸土或无植被覆盖区域像元的归一化植被指数，NDVIveg为完全被植被所覆盖区域像元的归一化植被指数。
进一步地，所述步骤S3中生态地质环境脆弱性指标包括成本型指标和效益型指标；
所述成本型指标具体包括断裂带密度、地震烈度、工程地质岩组、高程、坡度、地形起伏度、灾害点密度和土壤可蚀性；
所述效益型指标具体包括年降水量、年均气温、植被覆盖度和生物多样性。
进一步地，所述步骤S3还包括将成本型指标和效益型指标进行归一化处理；其中成本型指标的归一化公式为：
效益型指标的归一化公式为：
式中，minxj和maxxj分别为第j个指标下栅格数据的最小值和最大值。
进一步地，所述步骤S4根据提取的生态地质环境脆弱性指标分别计算生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数的计算公式为：
式中，V为脆弱性指数，wj为指标权重，Rj为第j个栅格数据，n为栅格总数。
进一步地，所述步骤S6根据生态地质环境脆弱性评估指数对生态地质环境进行脆弱性分区具体为：
根据生态地质环境脆弱性评估指数计算各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数；
根据各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数对生态地质环境进行脆弱性分区。
进一步地，所述栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数的计算公式为：
其中，
为各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数，xi为第i个栅格数据的脆弱性指数，
为脆弱性指数平均值，δ为脆弱性指数标准差。
进一步地，所述根据各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数对生态地质环境进行脆弱性分区具体为：
按照各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数设定第一倍数阈值、第二倍数阈值、第三倍数阈值和第四倍数阈值；
将小于第一倍数阈值的对应栅格划分为微度脆弱区；
将大于第一倍数阈值，但小于第二倍数阈值的对应栅格划分为轻度脆弱区；
将大于第二倍数阈值，但小于第三倍数阈值的对应栅格划分为中度脆弱区；
将大于第三倍数阈值，但小于第四倍数阈值的对应栅格划分为高度脆弱区；
将大于第四倍数阈值的对应栅格划分为极高脆弱区。
本发明具有以下有益效果：本发明基于生态环境数据和地质环境数据提取生态地质环境脆弱性指标，能够更加全面、准确的描述山区生态地质环境脆弱性；然后计算生态地质环境脆弱性评估指数并对生态地质环境进行脆弱性分区，将得到的生态地质环境脆弱性分区图与生态保护红线划定结果进行叠置优化，从而实现更准确的刻画生态保护红线划定区域，提高了生态保护红线划定结果的准确度和完整度。
附图说明
图1为本发明的山区生态保护红线划定优化方法流程示意图；
图2为本发明实施例中生态地质环境脆弱性指标示意图；
图3为本发明实施例中生态保护红线优化方案示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，本发明实施例提供了一种山区生态保护红线划定优化方法，包括以下步骤S1至S7：
S1、获取山区生态保护红线划定所需的生态环境数据和地质环境数据；
本实施例中，生态环境数据包括气象数据、土壤资源数据和植被质量数据；地质环境数据包括地质构造数据、岩体结构数据、地形地貌数据和地质灾害数据。
上述数据可以通过以下方式获取：
1)基础地理数据：地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)DEM数字高程数据，中国地质调查局1:20万地质图(中国地质调查局1:20万数字地质图空间数据库)，南京土壤所1:100万中国土壤数据库，中国地震烈度区划图(GB18306-2015)；
2)地质灾害隐患点数据库及Google earth灾害点遥感解译；
3)气象数据：气象数据库(1960-2016)；
4)归一化植被指数NDVI：MODIS/MYD13Q1分辨率250m，时间分辨率为16天，选取时间为2016年8月；
5)土地变更调查数据库：第二次全国土地调查-2017年变更调查数据库，作为主要的解译标志库，获取流域生态系统本底数据。
S2、对步骤S1获取的生态环境数据和地质环境数据进行预处理；
本实施例中，步骤S2具体包括：
将步骤S1获取的生态环境数据和地质环境数据转换为设定空间分辨率的栅格数据，并统一投影到大地坐标系中；
其中土壤资源数据、岩体结构数据和地形地貌数据通过矢量转换方式转换为栅格数据，具体采用Arc Toolbox-Conversion tool-Feature to Raster实现矢量转换栅格，主要为地震动加速度、工程地质岩组、土壤类型、土地利用类型等。
地质构造数据通过线密度计算法转换为栅格数据，具体采用Spatial analysistool-Density-Line Density功能求取线密度，主要有断裂带密度、沟壑密度。
气象数据通过反距离加权插值法转换为栅格数据。
地质灾害数据通过点密度计算法转换为栅格数据，具体采用Spatial analysistool-Density-Kernel Density求取点密度，主要有灾害点密度。
植被质量数据通过最大合成法合成归一化植被指数并计算植被覆盖度，转换为栅格数据。
为了为消除异常值的影响，本发明采用最大合成法(maximum value composites)合成月NDVI数据，计算植被覆盖度，计算公式为：
其中，NDVIsoil为裸土或无植被覆盖区域像元的归一化植被指数，NDVIveg为完全被植被所覆盖区域像元的归一化植被指数，即纯植被像元的NDVI值。在实际计算中，优选地取NDVI值的累积概率5％和95％作为NDVI值作为NDVIsoil和NDVIveg。
S3、根据步骤S2预处理后的数据提取生态地质环境脆弱性指标；
本实施例中，步骤S3中生态地质环境脆弱性指标包括成本型指标和效益型指标；其中成本型指标具体包括断裂带密度、地震烈度、工程地质岩组、高程、坡度、地形起伏度、灾害点密度和土壤可蚀性；效益型指标具体包括年降水量、年均气温、植被覆盖度和生物多样性，如图2和表1所示。
表1生态地质环境脆弱性指标
上表中，自然断点法是一种根据数值统计分布规律分级和分类的统计方法，使类与类之间的不同最大化。统计数列都存在一些自然转折点、特征点，用这些点可以把研究的对象分成性质相似的群组，断点本身就是分级的良好界限。
地形起伏度的计算公式为：
RFi＝Hmax-Hmin
式中，Hmax，Hmin分别为3*3窗口内的最大高程值和最小高程值。
为消除多因子不同量纲的影响，本发明首先将预处理的具有统一坐标系及像元大小的成本型指标和效益型指标数据进行归一化处理；
其中成本型指标的归一化公式为：
效益型指标的归一化公式为：
式中，minxj和maxxj分别为第j个指标下栅格数据的最小值和最大值。
S4、根据步骤S3提取的生态地质环境脆弱性指标分别计算生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数；
本实施例中，本发明根据提取的生态地质环境脆弱性指标分别计算生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数的计算公式为：
式中，V为脆弱性指数，wj为指标权重，具体由突变级数法确定，Rj为第j个栅格数据，n为栅格总数。
S5、根据生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数计算生态地质环境脆弱性评估指数；
本实施例中，本发明步骤S4计算得到的生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数，结合突变级数法确定的生态本底脆弱性权重和地质本底脆弱性权重来计算生态地质环境脆弱性评估指数，计算方式与步骤S4类似。
S6、根据生态地质环境脆弱性评估指数对生态地质环境进行脆弱性分区；
本实施例中，步骤S6具体包括：
根据生态地质环境脆弱性评估指数对生态地质环境进行脆弱性分区具体为：
根据生态地质环境脆弱性评估指数计算各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数，计算公式为：
其中，
为各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数，xi为第i个栅格数据的脆弱性指数，
为脆弱性指数平均值，δ为脆弱性指数标准差。
根据各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数对生态地质环境进行脆弱性分区，具体为：
按照各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数设定第一倍数阈值、第二倍数阈值、第三倍数阈值和第四倍数阈值；
将小于第一倍数阈值的对应栅格划分为微度脆弱区；
将大于第一倍数阈值，但小于第二倍数阈值的对应栅格划分为轻度脆弱区；
将大于第二倍数阈值，但小于第三倍数阈值的对应栅格划分为中度脆弱区；
将大于第三倍数阈值，但小于第四倍数阈值的对应栅格划分为高度脆弱区；
将大于第四倍数阈值的对应栅格划分为极高脆弱区。
生态地质环境脆弱性分区结果如表2所示。
表2生态地质环境脆弱性分区
S7、将步骤S6得到的生态地质环境脆弱性分区图与生态保护红线划定结果进行叠置优化。
本实施例中，本发明对步骤S6得到的生态地质环境脆弱性分区图与生态保护红线划定结果求取交集，具体而言，采用Arcgis分析工具Arc Toolbox-Analysis-Overlay-Intersect将生态地质环境脆弱性分区图与生态保护红线划定结果叠加，得到生态保护红线优化方案，如图3所示。
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。
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。
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。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种山区生态保护红线划定优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取山区生态保护红线划定所需的生态环境数据和地质环境数据；
S2、对步骤S1获取的生态环境数据和地质环境数据进行预处理；
S3、根据步骤S2预处理后的数据提取生态地质环境脆弱性指标；
S4、根据步骤S3提取的生态地质环境脆弱性指标分别计算生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数；
S5、根据生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数计算生态地质环境脆弱性评估指数；
S6、根据生态地质环境脆弱性评估指数对生态地质环境进行脆弱性分区；
S7、将步骤S6得到的生态地质环境脆弱性分区图与生态保护红线划定结果进行叠置优化。
2.根据权利要求1所述的山区生态保护红线划定优化方法，其特征在于，所述步骤S1中：
所述生态环境数据包括气象数据、土壤资源数据和植被质量数据；
所述地质环境数据包括地质构造数据、岩体结构数据、地形地貌数据和地质灾害数据。
3.根据权利要求2所述的山区生态保护红线划定优化方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
将步骤S1获取的生态环境数据和地质环境数据转换为设定空间分辨率的栅格数据，并统一投影到大地坐标系中；
其中土壤资源数据、岩体结构数据和地形地貌数据通过矢量转换方式转换为栅格数据，地质构造数据通过线密度计算法转换为栅格数据，气象数据通过反距离加权插值法转换为栅格数据，地质灾害数据通过点密度计算法转换为栅格数据，植被质量数据通过最大合成法合成归一化植被指数并计算植被覆盖度，转换为栅格数据。
4.根据权利要求3所述的山区生态保护红线划定优化方法，其特征在于，所述植被覆盖度的计算公式为：
其中，NDVIsoil为裸土或无植被覆盖区域像元的归一化植被指数，NDVIveg为完全被植被所覆盖区域像元的归一化植被指数。
5.根据权利要求4所述的山区生态保护红线划定优化方法，其特征在于，所述步骤S3中生态地质环境脆弱性指标包括成本型指标和效益型指标；
所述成本型指标具体包括断裂带密度、地震烈度、工程地质岩组、高程、坡度、地形起伏度、灾害点密度和土壤可蚀性；
所述效益型指标具体包括年降水量、年均气温、植被覆盖度和生物多样性。
6.根据权利要求5所述的山区生态保护红线划定优化方法，其特征在于，所述步骤S3还包括将成本型指标和效益型指标进行归一化处理；
其中成本型指标的归一化公式为：
效益型指标的归一化公式为：
式中，min xj和max xj分别为第j个指标下栅格数据的最小值和最大值，Xij为第j个指标的第i个栅格值。
7.根据权利要求6所述的山区生态保护红线划定优化方法，其特征在于，所述步骤S4根据提取的生态地质环境脆弱性指标分别计算生态本底脆弱性指数和地质本底脆弱性指数的计算公式为：
式中，V为脆弱性指数，wj为指标权重，Rj为第j个栅格数据，n为栅格总数。
8.根据权利要求7所述的山区生态保护红线划定优化方法，其特征在于，所述步骤S6根据生态地质环境脆弱性评估指数对生态地质环境进行脆弱性分区具体为：
根据生态地质环境脆弱性评估指数计算各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数；
根据各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数对生态地质环境进行脆弱性分区。
9.根据权利要求8所述的山区生态保护红线划定优化方法，其特征在于，所述栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数的计算公式为：
其中，
为各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数，xi为第i个栅格数据的脆弱性指数，
为脆弱性指数平均值，δ为脆弱性指数标准差。
10.根据权利要求9所述的山区生态保护红线划定优化方法，其特征在于，所述根据各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数对生态地质环境进行脆弱性分区具体为：
按照各个栅格数据的脆弱性指数与脆弱性指数标准差的倍数设定第一倍数阈值、第二倍数阈值、第三倍数阈值和第四倍数阈值；
将小于第一倍数阈值的对应栅格划分为微度脆弱区；
将大于第一倍数阈值，但小于第二倍数阈值的对应栅格划分为轻度脆弱区；
将大于第二倍数阈值，但小于第三倍数阈值的对应栅格划分为中度脆弱区；
将大于第三倍数阈值，但小于第四倍数阈值的对应栅格划分为高度脆弱区；
将大于第四倍数阈值的对应栅格划分为极高脆弱区。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113537793A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-10-22 | 西南科技大学 | 一种流域生态水文分区的方法 |
| CN113610421A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-05 | 东莞理工学院 | 一种基于地形和土地利用数据的流域生态资产价值评估方法 |
| CN113988574A (zh) * | 2021-10-22 | 2022-01-28 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 一种生态保护红线划定方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN116645011A (zh) * | 2023-07-27 | 2023-08-25 | 天津市气象科学研究所 | 一种评估建筑气候分区性能的量化指数计算方法 |
| CN118378962A (zh) * | 2024-06-26 | 2024-07-23 | 山东慧宇航空遥感技术有限公司 | 一种基于多源数据的自然资源价值评估建模方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106599601A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-04-26 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 生态系统脆弱性遥感评估方法和系统 |
| CN108846572A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-20 | 江苏省环境科学研究院 | 一种流域水生态功能分区与生态管理相耦合的细分方法 |
-
2020
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106599601A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-04-26 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 生态系统脆弱性遥感评估方法和系统 |
| CN108846572A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-20 | 江苏省环境科学研究院 | 一种流域水生态功能分区与生态管理相耦合的细分方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 杨博: "土地利用总体规划中生态保护红线划定方法探索--以兰考县为例", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 * |
| 高江波 等: "基于遥感数据的西藏高原自然生态系统脆弱性评估", 《地理科学》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113537793A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-10-22 | 西南科技大学 | 一种流域生态水文分区的方法 |
| CN113610421A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-05 | 东莞理工学院 | 一种基于地形和土地利用数据的流域生态资产价值评估方法 |
| CN113988574A (zh) * | 2021-10-22 | 2022-01-28 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 一种生态保护红线划定方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN116645011A (zh) * | 2023-07-27 | 2023-08-25 | 天津市气象科学研究所 | 一种评估建筑气候分区性能的量化指数计算方法 |
| CN116645011B (zh) * | 2023-07-27 | 2023-10-03 | 天津市气象科学研究所 | 一种评估建筑气候分区性能的量化指数计算方法 |
| CN118378962A (zh) * | 2024-06-26 | 2024-07-23 | 山东慧宇航空遥感技术有限公司 | 一种基于多源数据的自然资源价值评估建模方法 |
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