[发明专利]一种目标农作物的空间格局模拟模型获取方法

说明书

本发明属于空间规划技术领域，具体公开一种目标农作物的空间格局模拟模型获取方法，包括如下步骤：S1：根据现有资料获取目标农作物的主导环境变量；S2：根据主导环境变量，建立目标农作物在目标区域内的空间格局模拟模型，并得到目标农作物的模拟面积；S3：根据目标农作物在目标区域内的模拟面积进行模型精度检验，判断模型精度是否满足要求，若是，则输出当前空间格局模拟模型，并结束获取方法，否则返回步骤S2。本发明解决了现有技术存在的缺乏空间映射关系、在大尺度研究时存在成本高、时效滞后、易受人为因素干扰以及模型对某些作物的适用性存在局限的问题。

技术领域

本发明属于空间规划技术领域，具体涉及一种目标农作物的空间格局模拟模型获取方法。

背景技术

农作物空间格局的本质是农业土地利用变化在某一时刻的状态，它集中反映了人类对土地进行农业生产利用的过程，是作物种植类型、生产分布、种植结构、熟制方式等一系列信息在区域内的空间表达。空间格局获取是土地利用规划、国土空间规划、农业生产布局等工作前提，也是开展农作物空间格局动态变化、驱动机制等学科领域的研究基础。目前从获取途径来看，作物空间格局获取技术可分为统计数据、遥感技术、模拟模型三类。

基于统计数据方法的优势在于可以获取不同尺度行政单元的农作物面积产量，以及与农作物相关的农药、肥料、劳动力、灌溉等数据，丰富了不同尺度上的农作物空间格局信息。但是统计数据法仅反映行政单位的属性数量关系，缺乏空间映射关系，且在大尺度研究时存在成本高，时效滞后，易受人为因素干扰。随着空间观测技术的快速发展，根据作物在不同生长阶段特有的光谱特征对作物进行识别，获取不同时空尺度的作物类型、空间分布、种植结构等信息，为农作物空间格局信息获取提供了新方法。但是现阶段遥感技术也面临着混合象元、大气校正、同物异谱和异物同谱等问题，尤其是在土地覆被信息复杂、地块零碎，以及多云雨的条件，使得在长时序、大尺度上开展农作物空间格局研究面临极大挑战。空间模拟模型为农作物空间格局信息获取研究提供新的视角，目前已发展出AiC作物选择模型、SPAM模型、SPAM-China模型，但是上述模拟模型大多面向大尺度和粮食作物，对于经济作物尤其是西南地区水果作物的适用性存在局限。

发明内容

本发明旨在于至少在一定程度上解决上述技术问题之一。

为此，本发明目的在于提供一种目标农作物的空间格局模拟模型获取方法，用于解决现有技术存在的缺乏空间映射关系、在大尺度研究时存在成本高、时效滞后、易受人为因素干扰以及模型对某些作物的适用性存在局限的问题。

本发明所采用的技术方案为：

一种目标农作物的空间格局模拟模型获取方法，包括如下步骤：

S1：根据现有资料获取目标农作物的主导环境变量；

S2：根据主导环境变量，建立目标农作物在目标区域内的空间格局模拟模型，并得到目标农作物的模拟面积；

S3：根据目标农作物在目标区域内的模拟面积进行模型精度检验，判断模型精度是否满足要求，若是，则输出当前空间格局模拟模型，并结束获取方法，否则返回步骤S2。

进一步地，步骤S1中，现有资料包括：目标区域的地理数据以及对应的行政区数据、目标农作物在目标区域内的出现位置数据、所有潜在环境变量的环境变量数据以及目标农作物在目标区域内的统计面积。

进一步地，步骤S1的具体步骤为：

S1-1：根据现有资料中所有潜在环境变量的环境变量数据，获取所有潜在环境变量的贡献率；

S1-2：根据所有潜在环境变量的贡献率选择主导环境变量，即将贡献率超过贡献率阈值的潜在环境变量作为主导环境变量。

进一步地，步骤S1-2中，贡献率阈值为1％。

进一步地，步骤S2的具体步骤为：