一种海洋底栖动物栖息地类型图制作方法及装置与流程
本发明涉及海洋生态领域，具体而言，涉及一种海洋底栖动物栖息地类型图制作方法及装置。
背景技术：
1、海洋底栖动物指生活在海底表面或沉积物中的各种动物，包括刺胞动物、环节动物、软体动物、节肢动物等多种类型。海洋底栖动物是海洋生态系统中的重要组成部分，对生态系统的物质循环和能量流动能够起到重要作用，也为人类社会提供了多样的生态服务功能。例如，珊瑚、软体动物、玻璃海绵、蠕虫等底栖动物可形成结构性的珊瑚礁、软体动物礁、玻璃海绵礁、蠕虫礁，为海底生物提供栖息区域；虾、蟹、贝等底栖动物是重要的生物资源，可供食用及工业用等；还有一些底栖动物，如头索动物，具有很高的生态、科学、遗传等价值。深入了解海洋底栖动物栖息地的分布，可为科学开展海洋生物资源保护与利用、优化海洋空间开发保护格局、制定管理措施和监测方案等提供重要的科学依据。
2、现有技术中，在对海洋底栖动物栖息地类型图进行制作时，主要是围绕特定底栖动物物种或类群的栖息地，通过神经网络模型进行分布模拟和栖息地类型图绘制。如杨青瑞等(“基于反馈性人工神经网络算法的大型底栖动物栖息地模拟”，《中国环境与生态力学学术研讨会》，2012年10月，第43-47页)利用matlab的人工神经网络模型模拟了典型底栖动物黑龙江短沟蜷在漓江的栖息地分布区域；班璇等(“长江中游典型河段底栖动物的物理栖息地模型构建与应用”，《水利学报》，2020年8月，第936-946页)基于dhimike软件的水动力模型分别模拟了寡毛纲、水生昆虫等类群的栖息地分布区域。
3、但是在研究中发现，现有技术主要存在以下不足：其一是仅针对单一物种或类群进行栖息地模拟，无法了解区域内底栖动物各类重要栖息地的分布情况，无法得到海底全覆盖的综合的海洋底栖动物栖息地类型图，对实际的管理决策支撑较为有限；其二是现有技术采用神经网络、水动力模型等进行模拟计算后制作海洋底栖动物栖息地类型图，而使用神经网络模型前需要大量的数据训练模型，且神经网络模型本身需要占用较大内存，其运行通常需要耗费大量算力，占用过多计算资源。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种海洋底栖动物栖息地类型图制作方法及装置，以得到综合的海洋底栖动物栖息地类型图，提高海洋底栖动物栖息地类型图的全面性和完整性，同时减少获得海洋底栖动物栖息地类型图过程中所需占用的内存和算力，避免计算资源的浪费。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种海洋底栖动物栖息地类型图制作方法，所述方法包括：
3、通过各采样站位对海洋底栖动物及环境数据进行采集，划分所述海洋底栖动物的栖息地类型，其中，所述海洋底栖动物栖息地类型包括造礁生物的栖息地、珍稀濒危物种的栖息地、重点保护物种的栖息地、重要经济物种的栖息地和优势物种的栖息地；
4、基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层；
5、基于各类海洋底栖动物的栖息地图层生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图。
6、可选地，在基于各类海洋底栖动物的栖息地图层生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图后，所述方法还包括：
7、基于各采样站位的位置将各采样站位映射至所述海洋底栖动物的栖息地的空间范围内；
8、基于所述海洋底栖动物的栖息地的空间范围内采用的所述声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据的分布情况确定所述海洋底栖动物栖息地类型图的置信度等级，生成所述海洋底栖动物栖息地的置信度图。
9、可选地，所述基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层，包括：
10、基于所述声学遥感数据以及所述海洋底栖动物以及环境数据，获取海底声呐图像和所述造礁生物的实际分布区域；
11、通过所述声呐图像和所述造礁生物的实际分布区域建立所述造礁生物的解译标志；
12、利用所述造礁生物的解译标志对所述造礁生物的实际分布区域进行解译得到所述造礁生物的栖息地图层。
13、可选地，所述基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层，包括：
14、基于所述海洋底栖动物和所述环境数据，获取所述珍稀濒危物种、所述重点保护物种、所述重要经济物种、所述优势物种的分布站位及与其分布相关的环境因子；
15、对所述珍稀濒危物种、所述重点保护物种、所述重要经济物种和所述优势物种的分布站位和环境因子进行分析，确定出所述珍稀濒危物种、所述重点保护物种、所述重要经济物种和所述优势物种适宜分布的各环境因子范围；
16、分别根据所述珍稀濒危物种、所述重点保护物种、所述重要经济物种和所述优势物种适宜分布的各环境因子范围生成各环境因子符合性判别栅格数据；
17、基于各环境因子符合性判别栅格数据生成综合的符合性指数，以得到所述珍稀濒危物种、所述重点保护物种、所述重要经济物种和所述优势物种的栖息地图层。
18、可选地，所述基于各类海洋底栖动物的栖息地图层生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图，包括：
19、将各类海洋底栖动物的栖息地图层进行整合得到联合图层；
20、以各类海洋底栖动物的栖息地优先级顺序，初步确定出所述联合图层中各斑块对应的海洋底栖动物栖息地类型；
21、基于各类海洋底栖动物的分布站位、环境因子及现场照片视频对各斑块对应的海洋底栖动物栖息地类型进行校正，生成所述海洋底栖动物栖息地类型图。
22、第二方面，本技术实施例提供了一种海洋底栖动物栖息地类型图制作装置，所述装置包括：
23、栖息地类型划分模块，用于通过各采样站位对海洋底栖动物及环境数据进行采集，划分所述海洋底栖动物的栖息地类型，其中，所述海洋底栖动物栖息地类型包括造礁生物的栖息地、珍稀濒危物种的栖息地、重点保护物种的栖息地、重要经济物种的栖息地和优势物种的栖息地；
24、栖息地图层生成模块，用于基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层；
25、栖息地类型图生成模块，用于基于各类海洋底栖动物的栖息地图层生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图。
26、可选地，所述装置还包括：
27、置信度图生成模块，用于在基于各类海洋底栖动物的栖息地图层生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图后，基于所述海洋底栖动物的栖息地的空间范围内采用的所述声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据的分布情况确定所述海洋底栖动物栖息地类型图的置信度等级，生成所述海洋底栖动物栖息地的置信度图。
28、可选地，所述基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层，包括：
29、基于所述声学遥感数据以及所述海洋底栖动物以及环境数据，获取海底声呐图像和所述造礁生物的实际分布区域；
30、通过所述声呐图像和所述造礁生物的实际分布区域建立所述造礁生物的解译标志；
31、利用所述造礁生物的解译标志对所述造礁生物的实际分布区域进行解译得到所述造礁生物的栖息地图层。
32、可选地，所述基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层，包括：
33、基于所述海洋底栖动物和所述环境数据，获取所述珍稀濒危物种、所述重点保护物种、所述重要经济物种和所述优势物种的分布站位及与其分布相关的环境因子；
34、对所述珍稀濒危物种、所述重点保护物种、所述重要经济物种和所述优势物种的分布站位和环境因子进行分析，确定出所述珍稀濒危物种、所述重点保护物种、所述重要经济物种和所述优势物种适宜分布的各环境因子范围；
35、分别根据所述珍稀濒危物种、所述重点保护物种、所述重要经济物种和所述优势物种适宜分布的各环境因子范围生成各环境因子符合性判别栅格数据；
36、基于各环境因子符合性判别栅格数据生成综合的符合性指数，以得到所述珍稀濒危物种、所述重点保护物种、所述重要经济物种和所述优势物种的栖息地图层。
37、可选地，所述基于各类海洋底栖动物的栖息地图层生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图，包括：
38、将各类海洋底栖动物的栖息地图层进行整合得到联合图层；
39、以各类海洋底栖动物的栖息地优先级顺序，初步确定出所述联合图层中各斑块对应的海洋底栖动物栖息地类型；
40、基于各类海洋底栖动物的分布站位、环境因子及现场照片视频对各斑块对应的海洋底栖动物栖息地类型进行校正，生成所述海洋底栖动物栖息地类型图。
41、第三方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面中任一种可选地实施方式中所述的海洋底栖动物栖息地类型图制作方法的步骤。
42、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面中任一种可选地实施方式中所述的海洋底栖动物栖息地类型图制作方法的步骤。
43、本技术提供的技术方案包括但不限于以下有益效果：
44、本技术通过各采样站位对海洋底栖动物及环境数据进行采集，划分造礁生物、珍稀濒危物种、重点保护物种、重要经济物种、优势物种等不同的栖息地类型，能够更好地支撑生态保护与管理决策。然后基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层，基于各类海洋底栖动物的栖息地图层生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图，能够实现基于地理信息系统开展栖息地类型图数据处理与制作，使得制图方法更加简便和具备可操作性，直观展示数据空间分布特征，提高绘制得到的栖息地类型图的全面性和可靠性。除此之外，本技术还基于海洋底栖动物的栖息地的空间范围内采用的声学遥感数据与采样站位数据的分布情况确定海洋底栖动物栖息地类型图的置信度等级，生成海洋底栖动物栖息地的置信度图，更好地描述栖息地类型图的数据基础情况，为栖息地类型图的科学与准确应用提供参考。
45、本技术通过采用上述方案，在不需要使用神经网络模型的基础上，通过对海洋底栖动物以及环境数据的全面分析和采集生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图，能够通过占用较少的内存和算力的方式实现综合的海洋底栖动物栖息地类型图的绘制，以得到海底全覆盖的海洋底栖动物栖息地类型图，提高海洋底栖动物栖息地类型图的全面性和完整性，同时减少获得海洋底栖动物栖息地类型图过程中所需占用的内存和算力，避免计算资源的浪费。
46、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
技术特征：
1.一种海洋底栖动物栖息地类型图制作方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于各类海洋底栖动物的栖息地图层生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各类海洋底栖动物的栖息地图层生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图，包括：
6.一种海洋底栖动物栖息地类型图制作装置，其特征在于，所述装置包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至5中任一所述的海洋底栖动物栖息地类型图制作方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至5中任意一项所述的海洋底栖动物栖息地类型图制作方法的步骤。
技术总结
本申请提供了一种海洋底栖动物栖息地类型图制作方法及装置，其中，通过各采样站位对海洋底栖动物及环境数据进行采集，划分所述海洋底栖动物的栖息地类型；基于声学遥感数据、所述海洋底栖动物以及环境数据生成各类海洋底栖动物的栖息地图层；基于各类海洋底栖动物的栖息地图层生成综合的海洋底栖动物栖息地类型图。采用上述方法，以得到海底全覆盖的综合的海洋底栖动物栖息地类型图，提高海洋底栖动物栖息地类型图的全面性和完整性，同时减少获得海洋底栖动物栖息地类型图过程中所需占用的内存和算力，避免计算资源的浪费。
技术研发人员：路文海,杨璐,黄海燕,刘昭阳,许艳,张玉佳,李潇,左国成,艾洋漪,刘倡
受保护的技术使用者：国家海洋信息中心
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23