[发明专利]一种量化气溶胶光学厚度与景观指数关系的方法及系统

说明书

本发明涉及一种量化气溶胶光学厚度与景观指数之间相互关系的方法及系统，其方法包括获取目标区域的气溶胶光学厚度和土地覆盖类型数据信息，并进行预处理；计算预先选定的目标景观指数；分别计算目标景观指数与气溶胶光学厚度的空间自相关性，并在二者均具有显著的空间自相关特征时采用空间回归模型进行分析，得到气溶胶光学厚度与景观指数之间的相互关系。通过在目标景观指数与气溶胶光学厚度均具有显著的空间自相关特征时采用空间回归模型进行分析，克服了传统OLS线性回归模型在量化气溶胶光学厚度与景观指数之间相互关系对样本独立性的限制，将空间自相关性考虑到回归模型中，更加准确地量化气溶胶光学厚度与景观指数之间的相互关系。

技术领域

本发明涉及环境技术领域，尤其涉及一种量化气溶胶光学厚度与景观指数关系的方法及系统。

背景技术

随着世界范围内城市化进程的不断发展，城市土地覆盖从自然表面向不透水表面的转换引起了诸多环境问题，颗粒污染物(PM2.5和PM10等)是典型的环境问题之一。大气污染监测站点有限的密度极大地限制了分析颗粒污染物与景观指数之间的相互关系。随着遥感技术发展，为大范围和连续监测提供了可能，大量研究证明气溶胶光学厚度与颗粒污染物(PM2.5和PM10)之间存在极显著的正相关关系，因此遥感技术为气溶胶光学厚度(AOD)连续监测极大地促进了颗粒污染物研究。

普通最小二乘(OLS)线性回归模型是最常见用来量化景观指数与AOD之间的相互关系的方法，然而AOD和景观指数具有显著空间自相关的空间特征，这不符合传统OLS对样本独立性的假设。因此，为了进一步更好地分析景观指数与AOD之间的相互关系，识别影响AOD主导的景观指数，需要提出一个基于空间回归模型来分析它们相互关系，以期通过优化景观格局来削减颗粒污染物提供基础，推动城市和社会的可持续发展。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种量化气溶胶光学厚度与景观指数之间相互关系的方法及系统。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种量化气溶胶光学厚度与景观指数之间相互关系的方法，包括如下步骤：

获取目标区域的气溶胶光学厚度和土地覆盖类型数据信息，并对所述气溶胶光学厚度进行预处理；

根据预处理后的所述溶胶光学厚度数据信息计算出预先选定的目标景观指数；

分别计算所述目标景观指数与气溶胶光学厚度的空间自相关性，并判断所述目标景观指数与气溶胶光学厚度是否具有显著的空间自相关特征；

在所述目标景观指数与气溶胶光学厚度均具有显著的空间自相关特征时采用空间回归模型进行分析，得到气溶胶光学厚度与景观指数之间的相互关系。

本发明的有益效果是：本发明的量化气溶胶光学厚度与景观指数关系的方法，通过目标区域的气溶胶光学厚度计算出所述目标景观指数，在判断所述目标景观指数与气溶胶光学厚度的空间自相关性，并在所述目标景观指数与气溶胶光学厚度均具有显著的空间自相关特征时采用空间回归模型进行分析，克服了传统OLS线性回归模型在量化气溶胶光学厚度与景观指数之间相互关系对样本独立性的限制，将空间自相关性考虑到回归模型中，更加准确地量化气溶胶光学厚度与景观指数之间的相互关系，以期通过优化不同土地覆盖类型的景观格局来缓解颗粒物污染，推动城市的可持续发展，促进环境友好型社会的构建，为制定缓解策略和提升城市环境健康提供基础。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步：所述目标景观指数至少包括景观百分比PLAND、最大斑块指数LPI、平均斑块面积AREA_MN、斑块密度PD、边界密度ED、平均形状指数SHAPE_MN、聚集度指数AI和景观形状指数LSI，所述根据预处理后的所述溶胶光学厚度数据信息计算出预先选定的目标景观指数的具体方法包括：