CN116307400A - 生境廊道的识别方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种生境廊道的识别方法、装置、电子设备及介质，属于计算机技术领域，特别涉及一种生境廊道的识别方法，包括：根据生境类型和面积进行森林资源斑块化处理，整合生态源地；对野生动物的生态源地进行分析，确定阻力因子，根据阻力因子构建综合阻力面；根据生态源地和综合阻力面计算野生动物在源地间迁徙过各阻力基层面所克服的累积阻力值，识别迁移扩散的生态廊道路径；检测生态廊道路径中的夹点和障碍点，以确定核心区域和走廊。本发明通过划分生态源地，以迁移特征选取阻力因子，构建综合阻力面，利用指定方法识别生境廊道、识别生境廊道路径、夹点和障碍点区域，识别廊道宽度，为野生动物生境修复及野生动物保护提供重大意义。
Description
技术领域
本发明属于计算机技术领域，特别涉及一种生境廊道的识别方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
生境是野生动物进行繁衍和生命活动的场所，是物种生存和发展所需生物和非生物因子的集合。随着环境变化和人类活动干扰的加强，日益严重的物种生境破碎化导致物种栖息地适宜生境面积减少、质量下降，影响物种的扩散和迁移，干扰物种种群间的基因交流，减少物种多样性。
识别野生动物潜在生境廊道对于保障野生动物种群向内陆扩散、增加基因交流、扩大种群数量、维持和提高物种多样性具有重要意义。
本发明人经研究发现，现有技术中，受地形和可进入性等因素制约，当前研究多局限于局域尺度的种群动态分析，不能充分体现宏观尺度种群的生存模式，难以对明确大尺度空间的野生动物分布格局和种群过程进行解释，此外，分区保护的管理模式也不利于对典型物种的栖息地完整性及迁移廊道进行有效的整体性保护。
发明内容
为了至少解决上述技术问题，本发明提供了一种生境廊道的识别方法、装置、设备及可读存储介质。
根据本发明第一方面，提供了一种生境廊道的识别方法，包括：
根据生境类型和面积进行森林资源斑块化处理，整合生态源地；
对野生动物的生态源地进行分析，确定阻力因子，根据阻力因子构建综合阻力面；
根据生态源地和综合阻力面计算野生动物在源地间迁徙过各阻力基层面所克服的累积阻力值，识别迁移扩散的生态廊道路径；
检测生态廊道路径中的夹点和障碍点，以确定核心区域和走廊。
进一步地，所述根据生境类型和面积进行森林资源斑块化处理，整合生态源地，包括：
根据野生动物生存活动适宜生境选择针叶林、阔叶林和针阔混交林三种生境类型进行森林资源斑块化处理；
选取国道单侧生态源地，根据研究目的结合居民点、道路和河流对源地的影响，筛选细碎斑块、独立斑块，删除临近市区且相隔距离大于等于预设距离的独立斑块，组合相隔距离小于预设距离，并且适宜野生动物迁徙的细碎斑块。
进一步地，所述对野生动物的生态源地进行分析，确定阻力因子，根据阻力因子构建综合阻力面，包括：
根据野生动物的种类以及生境调查结果分析确立阻力因子；
对阻力因子分级、进行相关性分析，结合研究区域实际情况，将阻力因子中的道路、河流和有蹄类距离作为缓冲区；
根据预先存储的研究结果设定阻力因子的分级标准和各级别对应的阻力值；
根据生境调查结果生成各阻力因子权重，对阻力因子的阻力面加权叠加，构建综合阻力面，输出各阻力基面栅格数据。
进一步地，所述根据野生动物的种类以及生境调查结果分析确立阻力因子，包括：
根据自然资源状况、人为主导的景观分布情况，通过考察野生动物适宜生境，进行生境调查，根据生境调查结果将土地利用、森林郁闭度、坡度、海拔、道路、河流、居民点和有蹄类距离作为阻力因子。
进一步地，所述对阻力因子分级，包括：
将阻力因子中的土地利用按照针叶林、阔叶林、针阔混交林、水体、耕地、建设用地、草本沼泽进行分级；
将森林郁闭度按照小于0.2，大于等于0.2小于0.4，大于等于0.4小于0.6，大于等于0.6小于0.8，以及大于等于0.8的部分进行分级；
将坡度按照平、缓、斜、陡、急、险以及其他区域进行分级；
将海拔按照中、低、丘陵进行分级；
将道路按照林间土路、一般硬化路面、主要公路、国道进行分级；
将河流按照山涧溪流、村边河流、支流、主要河流进行分级；
将居民点的分级主要为生活生产区；
将有蹄类距离按照近、较近、较远进行分级。
进一步地，所述检测生态廊道路径中的夹点和障碍点，包括：
基于电路理论对不同景观进行连接建模，将电路理论与运动生态学相联系，识别生态夹点，在对综合阻力基栅格数据的输出中，要求栅格数据的波段数位1、像素深度为32位、像元大小为10m×10m，选择迭代运算模式，将生态源地斑块之间的电流进行组合，识别廊道内生态夹点位置，设置廊道宽度加权成本距离为300，以电流值评估夹点对于维持整个景观连接性的重要性，提取高电流强度区域即为夹点区域。
进一步地，所述野生动物为东北虎豹时，依据生境类型及斑块分布，将研究区域内的针叶林、阔叶林和针阔混交林划分为若干个生态源地；选定土地利用、森林郁闭度、坡度、海拔、道路、河流、居民点和有蹄类距离作为阻力因子；
对阻力因子赋阻力值，设置权重，对全部因子进行相关性分析，分析得到相关系数均小于0.553，确定各因子之间不存在相关性；计算综合阻力面，栅格颜色越深表示阻力越大，即东北虎豹种群扩散消耗的能量越多，越不利于种群扩散；
东北虎豹潜在通道主要由在国道G331上廊道宽度和最短路径长度两部分标识，识别廊道、夹点、障碍点。
根据本发明第二方面，一种生境廊道的识别装置，包括：
处理模块，用于根据生境类型和面积进行森林资源斑块化处理，整合生态源地；
分析模块，用于对野生动物的生态源地进行分析，确定阻力因子，根据阻力因子构建综合阻力面；
识别模块，用于根据生态源地和综合阻力面计算野生动物在源地间迁徙过各阻力基层面所克服的累积阻力值，识别迁移扩散的生态廊道路径；
检测模块，用于检测生态廊道路径中的夹点和障碍点，以确定核心区域和走廊。
根据本发明第三方面，一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，
所述处理器执行所述程序时实现本发明第一方面任一项所述方法的步骤。
根据本发明第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序，所述程序被执行时，能够实现如本发明第一方面任一项所述的方法。
本发明的有益效果：本发明通过分析野生动物栖息的主要生境类型划分生态源地，以迁移特征选取土地利用、森林郁闭度、有蹄类距离、坡度、海拔、道路分布、距离居民点和水源等主要阻力因子，利用主动打分法构建综合阻力面，利用指定方法识别生境廊道、夹点和障碍点区域，识别廊道宽度，廊道宽度数量，以此为野生动物生境修复及野生动物保护提供参考意义。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中，
图1为本发明提供的一种生境廊道的识别方法流程图；
图2为本发明提供的一种珲春市主要生态源地分布示意图；
图3为本发明提供的一种综合阻力面示意图；
图4为本发明提供的一种生境廊道示意图；
图5为本发明提供的一种生境廊道影像示意图；
图6为本发明提供的一种夹点示意图；
图7为本发明提供的一种障碍点示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。
在本发明的第一方面，提供一种生境廊道的识别方法，如图1所示，包括：
步骤101：根据生境类型和面积进行森林资源斑块化处理，整合生态源地；
本发明中，根据生境类型和面积将待研究区域的森林资源斑块化，通过对斑块处理整合生态源地。
进一步地，可以根据野生动物生存活动适宜生境选择针叶林、阔叶林和针阔混交林这三种生境类型进行森林资源斑块化处理；选取国道单侧生态源地，根据研究目的进一步考虑居民点、道路和河流对源地的影响；筛选细碎斑块、独立斑块，删除临近市区且相隔距离大于等于预设距离的独立斑块，组合相隔距离小于预设距离，并且适宜野生动物迁徙的细碎斑块，以此识别出来更多的廊道。例如，在一个保护区内根据居民点、道路和河流等把连续的源地切割成23部分，其中斑块化的要整合到一起。本发明中，采用选国道单侧生态源地，结合居民点、道路和河流对源地的影响、筛选斑块及处理斑块相结合的方式，与现有技术中采用源地划分的技术方法截然不同，并且，采用本发明的技术方法能够更精确、更细致的识别出廊道。
本发明中，生态源地这一技术特征与现有技术中采用生态廊道与生态节点综合识别的技术特征不同，生态廊道与生态节点综合识别的方法是将一个大的区域做综合组里面作为识别对象，而本发明采用的生态源地是将各个保护区作为识别的对象。例如，现有技术中可以将综合组里面为虎豹公园这一个保护区。本发明中生态源地是国道331两侧连绵起伏的山地，也就是针叶、阔叶和真阔混交林这三种主要森林类型，但这些森林类型都是连续分布在一起的，为了在国道331上识别更多的廊道，必须要把两侧这连绵起伏的山地进行分割，以此在国道上更精确的识别廊道。
步骤102：对野生动物的生态源地进行分析，确定阻力因子，根据阻力因子构建综合阻力面；
本发明中，根据野生动物的种类以及生境调查结果分析确立阻力因子。
进一步地，根据自然资源状况、人为主导的景观分布情况，通过考察野生动物适宜生境，进行生境调查，根据生境调查结果确定阻力因子。
更进一步地，以东北虎豹为例，根据珲春市自然资源状况、人为主导的景观分布情况，通过考察东北虎豹适宜生境，与东北虎豹专家、保护人员开展访谈、问卷调查，将土地利用、森林郁闭度、坡度、海拔、道路、河流、居民点和有蹄类距离作为阻力因子。
在确定阻力因子后，对阻力因子分级、进行相关性分析，结合研究区域实际情况，将阻力因子中的道路、河流和有蹄类距离作为缓冲区。
进一步地，对阻力因子分级包括：
将阻力因子中的土地利用划分为针叶林、阔叶林、针阔混交林、水体、耕地、建设用地、草本沼泽级别。其中，针叶林的阻力值设定为10、阔叶林的阻力值设定为5、针阔混交林的阻力值设定为5、水体的阻力值设定为80、耕地的阻力值设定为60、建设用地的阻力值设定为90、草本沼泽的阻力值设定为30。
将森林郁闭度划分为小于0.2，大于等于0.2小于0.4，大于等于0.4小于0.6，大于等于0.6小于0.8，以及大于等于0.8的部分，其中，小于0.2的阻力值设定为50，大于等于0.2小于0.4的阻力值设定为20，大于等于0.4小于0.6的阻力值设定为5，大于等于0.6小于0.8的阻力值设定为20，以及大于等于0.8的阻力值设定为30。
将坡度按照平、缓、斜、陡、急、险以及其他区域进行分级，其中，将平的阻力值设定为7，缓的阻力值设定为5，斜的阻力值设定为20，陡的阻力值设定为50，急的阻力值设定为80，险的阻力值设定为80，其他区域的阻力值设定为10。
将海拔按照中、低、丘陵进行分级，其中，级别为中的阻力值设定为5，低的阻力值设定为40，丘陵的阻力值设定为50。
将道路按照林间土路、一般硬化路面、主要公路、国道进行分级，其中，林间土路的阻力值设定为5，一般硬化路面的阻力值设定为20，主要公路的阻力值设定为30，国道的阻力值设定为30。
将河流按照山涧溪流、村边河流、支流、主要河流进行分级，其中，山涧溪流的阻力值设定为10，村边河流的阻力值设定为60，支流的阻力值设定为30，主要河流的阻力值设定为50。
将居民点的分级主要为生活生产区，生活生产区的阻力值设定为60。
将有蹄类距离按照近、较近、较远进行分级，其中，级别为近的阻力值设定为-50，级别为较近的阻力值设定为-10，级别为较远的阻力值设定为-5。更进一步地，将小于预设第一数值的蹄类距离划分为近。将大于等于第一预设数值，并且小于第二预设数值的蹄类距离划分为较近。将大于等于第二预设数值的蹄类距离划分为较远。
在本发明中，将道路中林间土路、一般硬化路面、主要公路和国道的缓冲区距离分别设定为10m、15m、25m和25m，将河流中山涧溪流、村边河流、支流和主要河流缓冲区距离分别设定为3m、10m、30m和50m，将有蹄类距离中的近、较近和较远缓冲区距离分别设定为500m、1000m和2000m，根据设定的缓冲区距离划分缓冲区。
参照预先存储的研究结果设定阻力因子的分级标准和各级别对应的阻力值。
进一步地，将栖息地因子中各阻力值限定在预设阈值范围内，预设阈值可以为大于等于1小于等于100，其中1代表最适宜、100代表不适宜。将食源因子有蹄类缓冲区距离设定为大于等于-100小于等于-1，其中-100代表最适宜、-1代表不适宜。利用波段集统计分析工具，对8类阻力因子进行相关性分析，有效避免各阻力因子之间高度的自相关对模型的分析产生的干扰。
根据生境调查结果生成各阻力因子权重，对阻力因子的阻力面加权叠加，构建综合阻力面，输出各阻力基面栅格数据。
进一步地，根据生境调查结果生成各阻力因子权重，具体可以按照专家打分法，通过东北虎豹专家、保护管理人员的评分，确定各阻力因子权重。利用“地图代数”分析工具对8类阻力因子的阻力面加权叠加构建综合阻力面，输出各阻力基面栅格数据。对各阻力基面栅格数据的输出中，各栅格数据的波段数为1、像素深度为8位，道路中林间土路、一般硬化路面和主要公路栅格数据像元大小为10×10m，其余阻力因子栅格数据像元大小均为30×30m。
在本发明中，阻力因子是根据野生动物适宜栖息地环境选择出来的，进一步地时根据东北虎豹适宜栖息地环境设置的，在阻力值的赋值上，本发明采用的方法使得不是所有的阻力因子都是正向的，比如说“有蹄类距离”，距离越近阻力是明显降低的，因此呈现负值。另使得阻力值的设置更为合理，现有技术中，采用1-5的评分更像是分为了1-5的等级，但现实情况是不同因子对组合阻力的影响的贡献是不同的，在不同程度的影响下将所有阻力因子内的分级都分为5级不合理也是不准确的。
更进一步地，阻力因子中土地利用的权重可以设定为0.20，森林郁闭度的权重可以设定为0.15，坡度的权重可以设定为0.15，海拔的权重可以设定为0.05，道路的权重可以设定为0.10，河流的权重可以设定为0.10，居民点的权重可以设定为0.10，有蹄类距离的权重可以设定为0.15。
步骤103：根据生态源地和综合阻力面计算野生动物在源地间迁徙过各阻力基层面所克服的累积阻力值，识别迁移扩散的生态廊道路径。
在本发明中，识别迁移扩散的最小成本路径作为生态廊道路径。
进一步地，可以根据东北虎豹生态源地和综合阻力面，计算东北虎豹在源地间迁徙经过各阻力基层面所克服的累积阻力值。识别迁移扩散的最小成本路径即为生态廊道路径，可以将截断生态走廊的成本加权距离阈值设置为200000。
步骤104：检测生态廊道路径中的夹点和障碍点，以确定核心区域和走廊。
本发明中，利用电路理论和障碍分析的方式检测最小成本路径即生态廊道路径中的夹点和障碍点，以确定重要的核心区域和走廊。具体可以基于电路理论对不同景观进行连接建模，将电路理论与运动生态学相联系，识别生态夹点，在对综合阻力基栅格数据的输出中，要求栅格数据的波段数位1、像素深度为32位、像元大小为10m×10m，选择迭代运算模式，将23个东北虎豹生态源地斑块之间的电流进行组合，识别廊道内生态夹点位置，设置廊道宽度加权成本距离为300，以电流值评估夹点对于维持整个景观连接性的重要性，提取高电流强度区域即为夹点区域。
识别生态障碍点，在对综合阻力基栅格数据的输出中，要求栅格数据的波段数位1、像素深度为32位、像元大小为10m×10m，此时最小检测半径为20m、最大检测半径为80m、半径步长值为20m，不进行“改进得分相对于最小成本路径百分比选项”操作，得到最大改进分数，以改进分数评估修复障碍点对于提升整个景观连通性的重要性，提取高改进分数区域即为障碍点区域。
步骤105：识别廊道宽度。
本发明中，国道上的廊道宽度表现为有一定障碍但处于较好的景观连通性。在检测半径20m、40m、60m和80m下计算耗费累计阻力值越小类间的廊道宽度，对4类检测半径下12个廊道宽度进行成对样本T检验，进而识别出廊道宽度。
本发明中，廊道分为延展路径和与331国道交叉部分，也就是廊道在331国道上的宽度，通过识别廊道宽度，能够直接给出了廊道在331国道上的宽度，于廊道的延展路径而言，在对廊道后期的人为干预上更有意义。
在本发明第一方面的另一个实施例中，提供一种东北虎豹生境廊道的识别方法，包括：
依据生境类型及斑块分布，将研究区域内的针叶林、阔叶林和
2针阔混交林划分为23个生态源地，总面积4462.32m。珲春市生态源地分布图如图2所示，
选定土地利用、森林郁闭度、坡度、海拔、道路、河流、居民点和有蹄类距离等8类阻力因子，其中，栖息地因子为东北虎豹迁移扩散的重要阻碍，土地利用中针阔、阔叶混交叶林相对于针叶林等更适宜东北虎豹的生存，大水域阻隔有蹄类动物迁徙，耕地、建设用地对东北虎豹迁徙造成强烈的人为干扰，草本沼泽对东北虎豹迁徙耗能、食源丰富度均有影响；森林郁闭度影响表现为对东北虎豹自身的隐藏和对食物的追踪；适宜的坡度可减少东北虎豹能量的消耗；东北虎豹在中山区域的生存阻碍小于低山和丘陵区域；硬化路面对生境斑块的阻隔作用要强于林间土路，属极大的人为干扰；村边河流更阻碍迁徙的主要因较大的人为干扰，支流、山涧溪流是迁徙过程中的重要水源；居民点是居民的生活生产区，存在较大的人为干扰，远离居民点则更有利于东北虎豹扩散。食源因子为迁徙扩散的促进，与有蹄类野生动物发现位置越近则更促进东北虎豹的栖息迁徙。
依据专家打分法对阻力因子赋阻力值及权重，对全部因子进行相关性分析，分析得到相关系数均小于0.553，所以各因子之间不存在相关性。
计算综合阻力面，栅格颜色越深表示阻力越大，即东北虎豹种群扩散消耗的能量越多，越不利于种群扩散。本发明中，综合阻力面如图3所示，东北虎种群扩散阻力主要分布国道及两侧连接部分，城区及周边区域颜色最深表示该区域对东北虎豹扩散影响最大，反之影响较小，阻力因子相关性分析结果如表1所示。
表1阻力因子相关性分析结果
东北虎豹潜在通道主要由在国道G331上廊道宽度和最短路径长度两部分标识。基于Linkage Pathways Tool工具识别廊道12条；基于Pinchpoint Mapper和Barrier Mapper工具识别生态节点13个，包括6个夹点区域，此区域对防止栖息地退化有关键作用，应重点保护或优先修复；7个障碍点区域，结合土地利用类型对此区域提出进行一定的修复来增强区域内景观连通性；对4类检测半径下12个廊道宽度进行成对样本T检验，其中只有60m和80m步长情况下长度差异显著(t＝-2.448，p＝0.032)，排除80m步长情况，分别比较20m、40m和60m步长类别下距离与平均距离(16317m)间的差异为1698m、153m和1545m，识别基于40m步长的距离为廊道宽度，识别廊道宽度12个。生境廊道基本信息见表2。生境廊道、生境廊道影像、夹点和障碍点如图4-7所示。
表2生境廊道基本信息
在本发明第二方面，提供一种生境廊道的识别装置，包括：
处理模块，用于根据生境类型和面积进行森林资源斑块化处理，整合生态源地；
本发明中，处理模块，具体用于根据生境类型和面积将待研究区域的森林资源斑块化，通过对斑块处理整合生态源地。
进一步地，处理模块可以根据野生动物生存活动适宜生境选择针叶林、阔叶林和针阔混交林这三种生境类型进行森林资源斑块化处理；选取国道单侧生态源地，根据研究目的进一步考虑居民点、道路和河流对源地的影响；筛选细碎斑块、独立斑块，删除临近市区且相隔距离大于等于预设距离的独立斑块，组合相隔距离小于预设距离，并且适宜野生动物迁徙的细碎斑块。
分析模块，用于对野生动物的生态源地进行分析，确定阻力因子，根据阻力因子构建综合阻力面；
本发明中，分析模块，具体用于根据野生动物的种类以及生境调查结果分析确立阻力因子。
进一步地，分析模块根据自然资源状况、人为主导的景观分布情况，通过考察野生动物适宜生境，进行生境调查，根据生境调查结果确定阻力因子。
更进一步地，以东北虎豹为例，分析模块根据珲春市自然资源状况、人为主导的景观分布情况，通过考察东北虎豹适宜生境，与东北虎豹专家、保护人员开展访谈、问卷调查，将土地利用、森林郁闭度、坡度、海拔、道路、河流、居民点和有蹄类距离作为阻力因子。
在确定阻力因子后，分析模块，具体还用于对阻力因子分级、进行相关性分析，结合研究区域实际情况，将阻力因子中的道路、河流和有蹄类距离作为缓冲区。
进一步地，对阻力因子分级包括：
将阻力因子中的土地利用划分为针叶林、阔叶林、针阔混交林、水体、耕地、建设用地、草本沼泽级别。其中，针叶林的阻力值设定为10、阔叶林的阻力值设定为5、针阔混交林的阻力值设定为5、水体的阻力值设定为80、耕地的阻力值设定为60、建设用地的阻力值设定为90、草本沼泽的阻力值设定为30。
将森林郁闭度划分为小于0.2，大于等于0.2小于0.4，大于等于0.4小于0.6，大于等于0.6小于0.8，以及大于等于0.8的部分，其中，小于0.2的阻力值设定为50，大于等于0.2小于0.4的阻力值设定为20，大于等于0.4小于0.6的阻力值设定为5，大于等于0.6小于0.8的阻力值设定为20，以及大于等于0.8的阻力值设定为30。
将坡度按照平、缓、斜、陡、急、险以及其他区域进行分级，其中，将平的阻力值设定为7，缓的阻力值设定为5，斜的阻力值设定为20，陡的阻力值设定为50，急的阻力值设定为80，险的阻力值设定为80，其他区域的阻力值设定为10。
将海拔按照中、低、丘陵进行分级，其中，级别为中的阻力值设定为5，低的阻力值设定为40，丘陵的阻力值设定为50。
将道路按照林间土路、一般硬化路面、主要公路、国道进行分级，其中，林间土路的阻力值设定为5，一般硬化路面的阻力值设定为20，主要公路的阻力值设定为30，国道的阻力值设定为30。
将河流按照山涧溪流、村边河流、支流、主要河流进行分级，其中，山涧溪流的阻力值设定为10，村边河流的阻力值设定为60，支流的阻力值设定为30，主要河流的阻力值设定为50。
将居民点的分级主要为生活生产区，生活生产区的阻力值设定为60。
将有蹄类距离按照近、较近、较远进行分级，其中，级别为近的阻力值设定为-50，级别为较近的阻力值设定为-10，级别为较远的阻力值设定为-5。更进一步地，将小于预设第一数值的蹄类距离划分为近。将大于等于第一预设数值，并且小于第二预设数值的蹄类距离划分为较近。将大于等于第二预设数值的蹄类距离划分为较远。
在本发明中，将道路中林间土路、一般硬化路面、主要公路和国道的缓冲区距离分别设定为10m、15m、25m和25m，将河流中山涧溪流、村边河流、支流和主要河流缓冲区距离分别设定为3m、10m、30m和50m，将有蹄类距离中的近、较近和较远缓冲区距离分别设定为500m、1000m和2000m，根据设定的缓冲区距离划分缓冲区。
分析模块，具体还用于参照预先存储的研究结果设定阻力因子的分级标准和各级别对应的阻力值。
进一步地，将栖息地因子中各阻力值限定在预设阈值范围内，预设阈值可以为大于等于1小于等于100，其中1代表最适宜、100代表不适宜。将食源因子有蹄类缓冲区距离设定为大于等于-100小于等于-1，其中-100代表最适宜、-1代表不适宜。利用波段集统计分析工具，对8类阻力因子进行相关性分析，有效避免各阻力因子之间高度的自相关对模型的分析产生的干扰。
分析模块，具体还用于根据生境调查结果生成各阻力因子权重，对阻力因子的阻力面加权叠加，构建综合阻力面，输出各阻力基面栅格数据。
进一步地，根据生境调查结果生成各阻力因子权重，具体可以按照专家打分法，通过东北虎豹专家、保护管理人员的评分，确定各阻力因子权重。利用“地图代数”分析工具对8类阻力因子的阻力面加权叠加构建综合阻力面，输出各阻力基面栅格数据。对各阻力基面栅格数据的输出中，各栅格数据的波段数为1、像素深度为8位，道路中林间土路、一般硬化路面和主要公路栅格数据像元大小为10×10m，其余阻力因子栅格数据像元大小均为30×30m。
更进一步地，阻力因子中土地利用的权重可以设定为0.20，森林郁闭度的权重可以设定为0.15，坡度的权重可以设定为0.15，海拔的权重可以设定为0.05，道路的权重可以设定为0.10，河流的权重可以设定为0.10，居民点的权重可以设定为0.10，有蹄类距离的权重可以设定为0.15。
识别模块，用于根据生态源地和综合阻力面计算野生动物在源地间迁徙过各阻力基层面所克服的累积阻力值，识别迁移扩散的生态廊道路径；
在本发明中，识别模块，具体用于识别迁移扩散的最小成本路径作为生态廊道路径。
进一步地，识别模块可以根据东北虎豹生态源地和综合阻力面，计算东北虎豹在源地间迁徙经过各阻力基层面所克服的累积阻力值。识别迁移扩散的最小成本路径即为生态廊道路径，可以将截断生态走廊的成本加权距离阈值设置为200000。
检测模块，用于检测生态廊道路径中的夹点和障碍点，以确定核心区域和走廊。
本发明中，检测模块，具体用于利用电路理论和障碍分析的方式检测最小成本路径即生态廊道路径中的夹点和障碍点，以确定重要的核心区域和走廊。具体可以基于电路理论对不同景观进行连接建模，将电路理论与运动生态学相联系，识别生态夹点，在对综合阻力基栅格数据的输出中，要求栅格数据的波段数位1、像素深度为32位、像元大小为10m×10m，选择迭代运算模式，将23个东北虎豹生态源地斑块之间的电流进行组合，识别廊道内生态夹点位置，设置廊道宽度加权成本距离为300，以电流值评估夹点对于维持整个景观连接性的重要性，提取高电流强度区域即为夹点区域。
检测模块还可以识别生态障碍点，在对综合阻力基栅格数据的输出中，要求栅格数据的波段数位1、像素深度为32位、像元大小为10m×10m，此时最小检测半径为20m、最大检测半径为80m、半径步长值为20m，不进行“改进得分相对于最小成本路径百分比选项”操作，得到最大改进分数，以改进分数评估修复障碍点对于提升整个景观连通性的重要性，提取高改进分数区域即为障碍点区域。
宽度识别模块，用于识别廊道宽度。
本发明中，宽度识别模块具体包括：国道上的廊道宽度表现为有一定障碍但处于较好的景观连通性。在检测半径20m、40m、60m和80m下计算耗费累计阻力值越小类间的廊道宽度，对4类检测半径下12个廊道宽度进行成对样本T检验，进而识别出廊道宽度。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
应当理解，以上借助优选实施例对本发明的技术方案进行的详细说明是示意性的而非限制性的。本领域的普通技术人员在阅读本发明说明书的基础上可以对各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种生境廊道的识别方法，其特征在于，包括：
根据生境类型和面积进行森林资源斑块化处理，整合生态源地；
对野生动物的生态源地进行分析，确定阻力因子，根据阻力因子构建综合阻力面；
根据生态源地和综合阻力面计算野生动物在源地间迁徙过各阻力基层面所克服的累积阻力值，识别迁移扩散的生态廊道路径；
检测生态廊道路径中的夹点和障碍点，以确定核心区域和走廊；
识别廊道宽度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据生境类型和面积进行森林资源斑块化处理，整合生态源地，包括：
根据野生动物生存活动适宜生境选择针叶林、阔叶林和针阔混交林三种生境类型进行森林资源斑块化处理；
选取国道单侧生态源地，根据研究目的结合居民点、道路和河流对源地的影响，筛选细碎斑块、独立斑块，删除临近市区且相隔距离大于等于预设距离的独立斑块，组合相隔距离小于预设距离，并且适宜野生动物迁徙的细碎斑块。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述对野生动物的生态源地进行分析，确定阻力因子，根据阻力因子构建综合阻力面，包括：
根据野生动物的种类以及生境调查结果分析确立阻力因子；
对阻力因子分级、进行相关性分析，结合研究区域实际情况，将阻力因子中的道路、河流和有蹄类距离作为缓冲区；
根据预先存储的研究结果设定阻力因子的分级标准和各级别对应的阻力值；
根据生境调查结果生成各阻力因子权重，对阻力因子的阻力面加权叠加，构建综合阻力面，输出各阻力基面栅格数据。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述根据野生动物的种类以及生境调查结果分析确立阻力因子，包括：
根据自然资源状况、人为主导的景观分布情况，通过考察野生动物适宜生境，进行生境调查，根据生境调查结果将土地利用、森林郁闭度、坡度、海拔、道路、河流、居民点和有蹄类距离作为阻力因子。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述对阻力因子分级，包括：
将阻力因子中的土地利用按照针叶林、阔叶林、针阔混交林、水体、耕地、建设用地、草本沼泽进行分级；
将森林郁闭度按照小于0.2，大于等于0.2小于0.4，大于等于0.4小于0.6，大于等于0.6小于0.8，以及大于等于0.8的部分进行分级；
将坡度按照平、缓、斜、陡、急、险以及其他区域进行分级；
将海拔按照中、低、丘陵进行分级；
将道路按照林间土路、一般硬化路面、主要公路、国道进行分级；
将河流按照山涧溪流、村边河流、支流、主要河流进行分级；
将居民点的分级主要为生活生产区；
将有蹄类距离按照近、较近、较远进行分级。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述检测生态廊道路径中的夹点和障碍点，包括：
基于电路理论对不同景观进行连接建模，将电路理论与运动生态学相联系，识别生态夹点，在对综合阻力基栅格数据的输出中，要求栅格数据的波段数位1、像素深度为32位、像元大小为10m×10m，选择迭代运算模式，将生态源地斑块之间的电流进行组合，识别廊道内生态夹点位置，设置廊道宽度加权成本距离为300，以电流值评估夹点对于维持整个景观连接性的重要性，提取高电流强度区域即为夹点区域。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述野生动物为东北虎豹时，依据生境类型及斑块分布，将研究区域内的针叶林、阔叶林和针阔混交林划分为若干个生态源地；选定土地利用、森林郁闭度、坡度、海拔、道路、河流、居民点和有蹄类距离作为阻力因子；
对阻力因子赋阻力值，设置权重，对全部因子进行相关性分析，分析得到相关系数均小于0.553，确定各因子之间不存在相关性；计算综合阻力面，栅格颜色越深表示阻力越大，即东北虎豹种群扩散消耗的能量越多，越不利于种群扩散；
东北虎豹潜在通道主要由在国道G331上廊道宽度和最短路径长度两部分标识，识别廊道、夹点、障碍点。
8.一种生境廊道的识别装置，其特征在于，包括：
处理模块，用于根据生境类型和面积进行森林资源斑块化处理，整合生态源地；
分析模块，用于对野生动物的生态源地进行分析，确定阻力因子，根据阻力因子构建综合阻力面；
识别模块，用于根据生态源地和综合阻力面计算野生动物在源地间迁徙过各阻力基层面所克服的累积阻力值，识别迁移扩散的生态廊道路径；
检测模块，用于检测生态廊道路径中的夹点和障碍点，以确定核心区域和走廊；
宽度识别模块，用于识别廊道宽度。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，
所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序，所述程序被执行时，能够实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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| Clauzel | Evaluating and mitigating the impact of a high-speed railway on connectivity: a case study with an amphibian species in France | |
| Jiayu et al. | Balancing urban expansion with ecological integrity: An ESP framework for rapidly urbanizing small and medium-sized cities, with insights from Suizhou, China | |
| Hasmadi et al. | Geographic information system-allocation model for forest path: a case study in Ayer Hitam Forest Reserve, Malaysia | |
| Sudhishri et al. | Erosion tolerance index under different land use units for sustainable resource conservation in a Himalayan watershed using remote sensing and geographic information system (GIS) | |
| Contreras et al. | Developing a computerized approach for optimizing individual tree removal to efficiently reduce crown fire potential | |
| Yang et al. | Forest pattern dynamics and landscape connectivity changes in the Manwan Basin after dam construction in the Lancang River, China | |
| Sykes et al. | Automated Avalanche Terrain Exposure Scale (ATES) mapping–Local validation and optimization in Western Canada | |
| Kool et al. | Simulated larval connectivity among Australia’s southwest submarine canyons | |
| Timm et al. | Drones, hydraulics, and climate change: Inferring barriers to steelhead spawning migrations | |
| Kuiper et al. | Enhanced watershed status evaluation: Towards an integrated framework to assess fish habitat in forested watersheds using airborne laser scanning data | |
| Sriyana | Developed watershed classification index determining management priority level based on watershed carrying capacity |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
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Address after: 130033 No. 3528 Linhe street, Changchun economic and Technological Development Zone, Jilin Applicant after: Jilin Academy of Forestry Sciences (Jilin forestry biological control center station) Address before: 130033 No. 3528 Linhe street, Changchun economic and Technological Development Zone, Jilin Applicant before: JILIN CITY ACADEMY OF FORESTRY |