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申请/专利权人：四川省自然资源科学研究院(四川省生产力促进中心)

摘要：本发明公开了一种基于大数据的高寒沙化治理效果评估方法及系统，包括采集待测区域土壤参数和遥感图像，对所述遥感图像进行图像信息，计算得到土壤干缝等级指数和植被覆盖等级指数，对遥感图像基于植被覆盖等级指数进行第一次聚类，再基于土壤干缝等级指数进行第二次聚类，得到第二聚类区域，对第一聚类区域和第二聚类区域进行重叠区域的识别，获得多个重叠区域，基于重叠区域构建地理回归评估模型，将土壤参数通过所述地理回归评估模型进行评估，得到治理效果评估等级。该方法不仅可以提高高寒沙化治理效果评估的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于高寒沙化治理效果评估系统中。

主权项：1.一种基于大数据的高寒沙化治理效果评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1采集待测区域土壤参数和遥感图像；S2对所述遥感图像进行图像信息提取，计算得到土壤干缝等级指数和植被覆盖等级指数；所述计算得到土壤干缝等级指数的方法，包括：S11通过Frangi滤波对遥感图像去噪，利用图像海森矩阵的特征值来构建传递函数，使目标对象像素对传递函数形成响应，传递函数计算公式为： 其中，为条形区域敏感系数，c为整体平滑系数，和s为构造变量，=，s=，和为海森矩阵的特征值；S12引入二维Gabor变换提取土壤干缝纹理特征，二维Gabor变换函数的计算公式为： 其中，x,y为给定位置的图像坐标，为函数的波数幅度参数，=0.5为函数的空间参数，为给定位置x,y的复数相位因子为高斯包络函数，=为Gabor滤波器中心频率，最大中心频率=，v的取值为不同滤波的滤波器，表示为不同方向滤波器的相角，表示为不同方向滤波器的方向索引，为波数向量，为函数的方向参数；S13通过将遥感图像与Gabor滤波器卷积得到Gabor特征，设遥感图像灰度值为Iz，卷积定义公式为： 其中，*为卷积算子，为当尺度为v和方向为时Gabor卷积图像；S14将每幅卷积图像的幅值响应作为最终的Gabor特征，计算公式为： 其中，和分别为卷积图像的实部和虚部；S15得到干缝纹理Gabor特征的统计量，对统计量进行加权求和得到土壤干缝等级指数；S3根据所述植被覆盖等级指数，对所述遥感图像进行第一次聚类，得到第一聚类区域，根据所述土壤干缝等级指数进行第二次聚类，得到第二聚类区域；对所述第一聚类区域和所述第二聚类区域进行重叠区域的识别，获得多个重叠区域；S4将所述重叠区域作为空间位置信息，构建地理回归评估模型，并构建评估体系；所述构建地理回归评估模型的方法，包括：S51将土壤参数作为自变量、评估系数作为因变量、重叠区域作为空间位置信息，得到用于加权的空间权重系数，空间权重系数计算公式为： 其中，为是单元和单元之间的距离，为衰减参数；S52对每个区域空间计算得到局部参数，构建局部模型，局部模型算法公式为： 其中，为第个观测值的因变量，为自变量的数量，为空间变化的回归系数，为第个自变量，为自变量在空间位置处的空间权重系数，为误差项；S53将得到的空间权重系数与局部模型对数据进行拟合，得到地理回归评估模型；S5将所述土壤参数输入到所述地理回归评估模型，输出得到治理效果评估系数，基于评估系数，得到治理效果评估等级；所述基于评估系数，得到治理效果评估等级的方法，包括：当评估系数为[0,0.5时，治理效果等级为Ⅰ级，表示治理效果为差；当评估系数为[0.5,1.5时，治理效果等级为Ⅱ级，表示治理效果为较差；当评估系数为[1.5,3.5时，治理效果等级为Ⅲ级，表示治理效果为一般；当评估系数为[3.5,5.0时，治理效果等级为Ⅳ级，表示治理效果为较好；当评估系数为[5.0,6.0时，治理效果等级为Ⅴ级，表示治理效果为好。

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