CN117314705A - 一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法 - Google Patents

一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，包括以下步骤：获取到某环境区域中的环境数据，环境数据包括水域环境系数XHs、陆地环境系数XHl；计算得到水陆环境系数Xsl；获取到数据分析模块的水陆环境系数XSl，并与水陆环境系数阈值进行比较；生成环境合格信号或环境不合格信号；获取到该环境区域中的污染源数据，并根据污染源数据，计算得到污染影响值；获取到污染追溯模块的污染影响值ZYw，并基于环境修复值，将得到的污染影响值ZYw，计算得到修复能力值Ty，对污染修复进行预测，本发明环境综合评估预测***可以基于遥感影像图片快速对区域环境进行整体分析判断，从而提高评估预测及时性。

Description

一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法
技术领域
本发明涉及环境综合评估预测技术领域，具体涉及一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法。
背景技术
中国专利CN101726568A公开了一种水环境安全预警预测方法，其包括以下步骤：将从水环境采集的监测信息进行时空多维分析；根据所述模型分析得出的数据建立危害分级阈值预警指标，形成水环境安全预警分级及警情综合评估数据；建立水环境安全预警基础数据库以及水环境安全的渐变式和突变式预警预测体系模型以及建立水环境安全预警基础数据库与预警预测体系模型之间的数据适配器，以可视化表达模型预测结果，实现水环境安全预警演变的全过程监控；
现有技术中，在对某区域环境进行评估预测时，其通常采用人工将某小范围进行检测得到测量数据，进行类比得到整体区域环境的情况，此方法存在着较大误差，以及需要花费较大时间进行采集，存在评估效率低且不准确的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，解决以下技术问题：现有评估存在着较大误差，以及需要花费较大时间进行采集，存在评估效率低且不准确的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，包括以下步骤：
步骤1、获取到某环境区域中的环境数据，环境数据包括水域环境系数XHs、陆地环境系数XH l；
步骤2、将得到的水域环境系数XHs、陆地环境系数XH l，代入到公式中，计算得到水陆环境系数Xs l；其中，α为误差修正因子，a1、a2均为比例系数；
步骤3：获取到数据分析模块的水陆环境系数XS l，并与水陆环境系数阈值进行比较；生成环境合格信号或环境不合格信号；
步骤4、获取到该环境区域中的污染源数据，并根据污染源数据，计算得到污染影响值；
步骤5、获取到污染追溯模块的污染影响值ZYw，并基于环境修复值，将得到的污染影响值ZYw，代入到公式中，计算得到修复能力值Ty，对污染修复进行预测。
作为本发明进一步的方案：在步骤1中，水域环境值通过以下方式获取得到的：
获取到该环境区域的水域图像，根据水域图像获取到该环境区域的水域面积值、水域色度值，并标记为ZMy和ZSy；
将水域面积值ZMy与水域面积预设值相比，得到水域面积比ZMyb；
将水域色度值ZSy与水域色度预设值相比，得到水域色度比ZSyb；
将得到水域面积比ZMyb和水域色度比ZSyb相加求和，得到水域环境系数XHs。
作为本发明进一步的方案：在步骤1中，陆地环境系数通过以下方式获取得到的：
通过遥感卫星获取到该环境区域的陆地图像，根据陆地图像获取到该环境区域的植被面积值、植被色度值，并标记为ZSb和ZDb；
将植被面积值ZSb与植被面积预设值相比，得到植被面积比ZSbb；
将植被色度值ZDb与植被色度预设值相比，得到植被色度比ZDbb；
将得到植被面积比ZSbb和植被色度比ZDbb相加求和，得到水陆地环境系数XH l。
作为本发明进一步的方案：在步骤2中，若水陆环境系数XS l≥水陆环境系数阈值时，生成环境合格信号。
作为本发明进一步的方案：在步骤2中，若水陆环境系数XS l<水陆环境系数阈值时，生成环境不合格信号。
作为本发明进一步的方案：在步骤3中，将得到的污水排放值ZSP、污水排放率值KSP、污染物排放值ZWP、污染物排放率值KWP，代入到公式中，计算得到污染影响值ZYw；其中，b1、b2均为比例系数。
作为本发明进一步的方案：污染源数据包括水域污染源值；
水域污染源值包括污水排放值和污水排放率值；污水排放值包括在历史时间内生活废水排放的总量、工业废水排放的总量，将生活废水排放的总量与工业废水排放的总量相加求和，计算得到污水排放值，标记为ZSP；
获取到污水排放线段的斜率值，并将排放曲线中所有的污水排放线段的斜率值相加求和，得到污水排放率值KSP。
作为本发明进一步的方案：污染源数据还包括陆地污染源值；
陆地污染源值包括污染物排放值和污染物排放率值；污染物排放值包括在历史时间内有机污染物排放的总量、无机污染物排放的总量，将有机污染物排放的总量与无机污染物排放的总量相加求和，计算得到污染物排放值，标记为ZWP；
获取到污染物排放线段的斜率值，并将排放曲线中所有的污染物排放线段的斜率值相加求和，得到污染物排放率值KWP。
作为本发明进一步的方案：若修复能力值Ty≥修复能力阈值时，则生成修复正常信号。
作为本发明进一步的方案：若修复能力值Ty<修复能力阈值时，则生成修复异常信号。
本发明的有益效果：
本发明综合评估平台，通过数据采集模块获取到环境区域中的环境数据，并进行分析计算得到水陆环境系数XS l，然后根据水陆环境系数XS l进行分析判断，对环境区域进行分析判断，该环境区域污染情况，所以本发明环境综合评估预测***可以基于遥感影像图片快速对区域环境进行整体分析判断，从而提高评估预测及时性；
以及，本发明还当前环境区域内的修复情况，对存在修复异常信号情况下，预测修复情况是否符合要求，从而使得工作人员进行及时干预处理，保证该区域环境质量。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的流程框图；
图2是本发明中评估预测***的***框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图2所示，本发明为一种基于遥感影像的环境综合评估预测***，包括：
数据采集模块，获取到某环境区域中的环境数据，其中，环境数据包括水域环境系数、陆地环境系数，并分别标记为XHs和XH l；
具体地，水域环境值通过以下方式获取得到的：
通过遥感卫星获取到该环境区域的水域图像，根据水域图像获取到该环境区域的水域面积值、水域色度值，并标记为ZMy和ZSy；
将水域面积值ZMy与水域面积预设值相比，得到水域面积比ZMyb；
将水域色度值ZSy与水域色度预设值相比，得到水域色度比ZSyb；
将得到水域面积比ZMyb和水域色度比ZSyb相加求和，得到水域环境系数XHs；
陆地环境系数通过以下方式获取得到的：
通过遥感卫星获取到该环境区域的陆地图像，根据陆地图像获取到该环境区域的植被面积值、植被色度值，并标记为ZSb和ZDb；
将植被面积值ZSb与植被面积预设值相比，得到植被面积比ZSbb；
将植被色度值ZDb与植被色度预设值相比，得到植被色度比ZDbb；
将得到植被面积比ZSbb和植被色度比ZDbb相加求和，得到水陆地环境系数XH l；
数据分析模块，获取到数据采集模块的水域环境系数XHs、陆地环境系数XH l，并根据水域环境系数XHs、陆地环境系数XH l进行分析计算，得到水陆环境系数；
该数据分析模块具体工作过程如下：
将得到的水域环境系数XHs、陆地环境系数XH l，代入到公式中，计算得到水陆环境系数Xs l；其中，α为误差修正因子，a1、a2均为比例系数，a1取值为0.154，a2取值为0.658；
综合评估平台，获取到数据分析模块的水陆环境系数XS l，并与水陆环境系数阈值进行比较；
若水陆环境系数XS l≥水陆环境系数阈值时，生成环境合格信号；
若水陆环境系数XS l<水陆环境系数阈值时，生成环境不合格信号；
本发明综合评估平台，通过数据采集模块获取到环境区域中的环境数据，并进行分析计算得到水陆环境系数XS l，然后根据水陆环境系数XS l进行分析判断，对环境区域进行分析判断，该环境区域污染情况，所以本发明环境综合评估预测***可以基于遥感影像图片快速对区域环境进行整体分析判断，从而提高评估预测及时性；
污染追溯模块，获取到该环境区域中的污染源数据，并根据污染源数据，计算得到污染影响值；其中，污染源数据包括水域污染源值、陆地污染源值；
水域污染源值包括污水排放值和污水排放率值；污水排放值包括在历史时间内生活废水排放的总量、工业废水排放的总量，将生活废水排放的总量与工业废水排放的总量相加求和，计算得到污水排放值，标记为ZSP；
再以时间为横坐标，污水排放值为纵坐标构建二维坐标系，将得到的历史时间内的污水排放值代入到二维坐标系，得到坐标点并绘制得到污水排放曲线，根据排放曲线标记出曲线中的所有波峰点和波谷点，将相邻的波峰点和波谷点通过线段相连，并将该线段标记为污水排放线段，获取到污水排放线段的斜率值，并将排放曲线中所有的污水排放线段的斜率值相加求和，得到污水排放率值KSP；
陆地污染源值包括污染物排放值和污染物排放率值；污染物排放值包括在历史时间内有机污染物排放的总量、无机污染物排放的总量，将有机污染物排放的总量与无机污染物排放的总量相加求和，计算得到污染物排放值，标记为ZWP；
再以时间为横坐标，污染物排放值为纵坐标构建二维坐标系，将得到的历史时间内的污染物排放值代入到二维坐标系，得到坐标点并绘制得到污染物排放曲线，根据排放曲线标记出曲线中的所有波峰点和波谷点，将相邻的波峰点和波谷点通过线段相连，并将该线段标记为污染物排放线段，获取到污染物排放线段的斜率值，并将排放曲线中所有的污染物排放线段的斜率值相加求和，得到污染物排放率值KWP；
将得到的污水排放值ZSP、污水排放率值KSP、污染物排放值ZWP、污染物排放率值KWP，代入到公式中，计算得到污染影响值ZYw；其中，b1、b2均为比例系数，b1取值为0.651，b2取值为0.125；
综合评估平台，获取到污染追溯模块的污染影响值ZYw，并基于环境修复值，对污染修复进行预测；
其中，环境修复值ZHX的获取方式为：
获取到环境区域中的生态总值，生态总值包括植物总量和生物总量，将植物总量与生物总量相加求和，植物总量和生物总量通过在某个环境区域内进行抽样获取，并与该环境区域内面积进行乘积计算得到的；
该综合评估平台具体工作过程如下：
步骤一、将得到的污染影响值ZYw，代入到公式中，计算得到修复能力值Ty；
步骤二、将得到的修复能力值Ty，并与修复能力阈值进行比较：
若修复能力值Ty≥修复能力阈值时，则生成修复正常信号；
若修复能力值Ty<修复能力阈值时，则生成修复异常信号；
其中，修复正常信号表示为按照环境修复情况可以克服当前污染情况，其可以对该区域环境进行治理，改善满足要求；修复异常信号表示为按照环境修复情况不可以克服当前污染情况，其不可以对该区域环境进行治理，不满足要求，需要进行人为干涉，干涉方式安排在区域环境中对其土壤和水域进行处理。
实施例2
请参阅图1所示，基于上述实施例1，本发明为一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，包括以下步骤：
步骤1、获取到某环境区域中的环境数据；
步骤2、获取到数据采集模块的水域环境系数XHs、陆地环境系数XH l，并根据水域环境系数XHs、陆地环境系数XH l进行分析计算，得到水陆环境系数；
步骤3：获取到数据分析模块的水陆环境系数XS l，并与水陆环境系数阈值进行比较；生成环境合格信号或环境不合格信号；
步骤4、获取到该环境区域中的污染源数据，并根据污染源数据，计算得到污染影响值；
步骤5、获取到污染追溯模块的污染影响值ZYw，并基于环境修复值，对污染修复进行预测。
本发明的工作原理：本发明综合评估平台，通过数据采集模块获取到环境区域中的环境数据，并进行分析计算得到水陆环境系数XS l，然后根据水陆环境系数XS l进行分析判断，对环境区域进行分析判断，该环境区域污染情况，所以本发明环境综合评估预测***可以基于遥感影像图片快速对区域环境进行整体分析判断，从而提高评估预测及时性；
以及，本发明还当前环境区域内的修复情况，对存在修复异常信号情况下，预测修复情况是否符合要求，从而使得工作人员进行及时干预处理，保证该区域环境质量。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (10)

1.一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、获取到某环境区域中的环境数据，环境数据包括水域环境系数XHs、陆地环境系数XH l；
步骤2、将得到的水域环境系数XHs、陆地环境系数XH l，代入到公式中，计算得到水陆环境系数Xsl；其中，α为误差修正因子，a1、a2均为比例系数；
步骤3：获取到数据分析模块的水陆环境系数XS l，并与水陆环境系数阈值进行比较；生成环境合格信号或环境不合格信号；
步骤4、获取到该环境区域中的污染源数据，并根据污染源数据，计算得到污染影响值；
步骤5、获取到污染追溯模块的污染影响值ZYw，并基于环境修复值，将得到的污染影响值ZYw，代入到公式中，计算得到修复能力值Ty，对污染修复进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，其特征在于，在步骤1中，水域环境值通过以下方式获取得到的：
获取到该环境区域的水域图像，根据水域图像获取到该环境区域的水域面积值、水域色度值，并标记为ZMy和ZSy；
将水域面积值ZMy与水域面积预设值相比，得到水域面积比ZMyb；
将水域色度值ZSy与水域色度预设值相比，得到水域色度比ZSyb；
将得到水域面积比ZMyb和水域色度比ZSyb相加求和，得到水域环境系数XHs。
3.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，其特征在于，在步骤1中，陆地环境系数通过以下方式获取得到的：
通过遥感卫星获取到该环境区域的陆地图像，根据陆地图像获取到该环境区域的植被面积值、植被色度值，并标记为ZSb和ZDb；
将植被面积值ZSb与植被面积预设值相比，得到植被面积比ZSbb；
将植被色度值ZDb与植被色度预设值相比，得到植被色度比ZDbb；
将得到植被面积比ZSbb和植被色度比ZDbb相加求和，得到水陆地环境系数XH l。
4.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，其特征在于，在步骤2中，若水陆环境系数XS l≥水陆环境系数阈值时，生成环境合格信号。
5.根据权利要求4所述的一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，其特征在于，在步骤2中，若水陆环境系数XS l<水陆环境系数阈值时，生成环境不合格信号。
6.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，其特征在于，在步骤3中，将得到的污水排放值ZSP、污水排放率值KSP、污染物排放值ZWP、污染物排放率值KWP，代入到公式中，计算得到污染影响值ZYw；其中，b1、b2均为比例系数。
7.根据权利要求6所述的一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，其特征在于，污染源数据包括水域污染源值；
水域污染源值包括污水排放值和污水排放率值；污水排放值包括在历史时间内生活废水排放的总量、工业废水排放的总量，将生活废水排放的总量与工业废水排放的总量相加求和，计算得到污水排放值，标记为ZSP；
获取到污水排放线段的斜率值，并将排放曲线中所有的污水排放线段的斜率值相加求和，得到污水排放率值KSP。
8.根据权利要求7所述的一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，其特征在于，污染源数据还包括陆地污染源值；
陆地污染源值包括污染物排放值和污染物排放率值；污染物排放值包括在历史时间内有机污染物排放的总量、无机污染物排放的总量，将有机污染物排放的总量与无机污染物排放的总量相加求和，计算得到污染物排放值，标记为ZWP；
获取到污染物排放线段的斜率值，并将排放曲线中所有的污染物排放线段的斜率值相加求和，得到污染物排放率值KWP。
9.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，其特征在于，若修复能力值Ty≥修复能力阈值时，则生成修复正常信号。
10.根据权利要求1所述的一种基于遥感影像的环境综合评估预测方法，其特征在于，若修复能力值Ty<修复能力阈值时，则生成修复异常信号。
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