[发明专利]一种基于PSR模型的稀土矿区环境压力量化评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于PSR模型的稀土矿区环境压力量化评估方法，其特征在于，包括以下步骤，

步骤S101：数据获取，通过数据获取单元获取所需评估区域原始遥感影像、降雨量数据、地形数据、土壤数据、人口密度数据；

步骤S102：数据预处理，将步骤S101获得的遥感影像通过几何校正模块校正影像，大气校正后再掩膜裁剪处理获取研究区遥感影像；

步骤S103：遥感影像信息提取，通过遥感信息提取单元解析评估区域地物类别信息，并统计其面积；

步骤S104：PSR模型分析，确定PSR模型指标，并根据PSR模型指标构建PSR模型；通过构建的PSR模型计算稀土矿区环境压力并进行环境压力分级；最后根据稀土矿区环境压力空间分布情况进行分析。

2.按照权利要求1所述的一种基于PSR模型的稀土矿区环境压力量化评估方法，其特征在于，所述步骤S104具体包括以下步骤，

步骤S41：PSR模型确定，确定PSR模型的10个指标，然后分别计算出研究区该10个PSR模型的指标，并对其标准化处理；

步骤S42：PSR模型指标加权，加权PSR模型指标，通过综合指数方法构建PSR模型；

步骤S43：评估区域环境压力计算，通过构建的PSR模型计算出稀土矿区环境压力，并依据环境压力等级对研究区的环境压力分级；

步骤S44：评估区域环境压力分析，依据步骤S43得到的稀土矿区环境压力空间分布情况对其进行分析。

3.按照权利要求1所述的一种基于PSR模型的稀土矿区环境压力量化评估方法，其特征在于：步骤S01中所述原始遥感影像为Landsat8影像，其中包括波段2-7和波段10，所述地形数据为分辨率为30米的DEM数据。

4.按照权利要求3所述的一种基于PSR模型的稀土矿区环境压力量化评估方法，其特征在于：步骤S102中所述DEM数据需通过镶嵌地形数据，再通过裁剪处理获得。

5.按照权利要求1所述的一种基于PSR模型的稀土矿区环境压力量化评估方法，其特征在于：所述步骤S102中几何校正模块选择地面控制点与影像同名点运用多项式模型几何校正，大气校正通过大气校正模块处理。

6.按照权利要求1所述的一种基于PSR模型的稀土矿区环境压力量化评估方法，其特征在于：所述步骤S104中PSR模型包括压力层、状态层和响应层3个准则层；其中压力层包括人口密度、荒漠化指数和土壤侵蚀模数3个指标因子；状态层包括植被指数、生态弹性度、生物丰度指数3个指标因子；响应层包括景观破碎度、分维数、香农多样性、稀土矿区地表温度4个指标因子。

7.一种基于PSR模型的稀土矿区环境压力量化评估系统，其特征在于：包括数据获取单元、数据处理单元、PSR模型构建单元、遥感信息提取单元和稀土矿区环境压力量化评估单元；所述数据获取单元与数据处理单元输入端相连接，所述数据处理单元输出端与PSR模型构建单元相连接；所述遥感信息提取单元分别与数据处理单元输入端、PSR模型构建单元输入端相连接；所述PSR模型构建单元输出端与稀土矿区环境压力量化评估单元输入端相连接。

8.按照权利要求7所述的一种基于PSR模型的稀土矿区环境压力量化评估系统，其特征在于：所述遥感信息提取单元包括依次连接的定义训练样本模块、神经网络监督分类模块、评价分类结果模块和分类后处理模块；所述定义训练样本模块与数据处理单元相连接，所述分类后处理模块与PSR模型构建单元相连接。

9.按照权利要求7所述的一种基于PSR模型的稀土矿区环境压力量化评估系统，其特征在于：所述定义训练样本模块用于创建稀土矿区不同地物类型的感兴趣区，作为训练样本；所述神经网络监督分类模块是指利用神经网络算法对定义训练的样本进行图像分类；所述评价分类结果模块用于比较分析分类结果和地表真实信息，可采用ENVI提供的混淆矩阵包含的要素：总体分类精度、Kappa系数、混淆概率、错分误差、漏分误差、制图精度以及用户精度来反映；所述分类后处理模块是指利用Majority/Minority分析对分类结果中不可避免产生的一些面积很小的图斑进行剔除或重新分类处理。