【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生态环境修复，更具体地说，本专利技术涉及基于红树林的滨海湿地生态修复系统及方法。
技术介绍
1、随着社会经济的快速发展，滨海湿地生态系统面临着土地利用方式改变、环境污染加剧等多重威胁，导致湿地面积锐减、生物多样性下降、生态系统服务功能退化。针对滨海湿地生态退化问题，学者们开展了大量研究。
2、如现有公开号为cn114386816a的中国专利公开了一种国土空间生态修复关键区识别系统，该系统基于国土空间“要素－格局－过程－服务”级联框架，并强调山水林田湖草要素一体化测算评价，布局生态安全网络、维护生态安全，进而实现多尺度、多层级的生态修复关键区的识别。该系统可广泛应用于国土空间生态修复方案制定、规划编制中，特别是针对区域社会－生态耦合关系与互馈机制分析，生态环境状况、生态功能重要性、脆弱性评价研究，以及生态修复重点地域的识别等方面具有较强的参考意义与借鉴价值。
3、如现有公开号为cn1808480a的中国专利公开了一种生态系统服务功能的最优评估方法，该方法在将生态系统划分为不同的生态子系统的基础上，根据对生态系统及其生态子系统的合理保护要求，来建立相关的约束条件和与此条件有关的最优规划模型，求出整个生态系统服务价值的最大值以及此时相关生态子系统的面积和服务价值，作为对整个生态系统服务功能进行评估的标准。最后再将计算的实际整个生态系统和相关生态子系统的面积和服务价值与最优规划得出的标准生态系统的面积和服务价值进行比较，实现对生态系统服务功能的最优评估。该评估方法具有合理、简单、易于应用等特点。p>
4、然而，现有的滨海湿地生态修复方法在评估与修复过程中主要集中于单一生态因子，缺乏对多源异构数据的融合分析，且较少考虑区域重要性和可达性等社会经济因素对生态修复优先级的影响。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供基于红树林的滨海湿地生态修复系统及方法，融合多源异构监测数据，细化生态退化评估指标，创新性地引入区域重要性指数、可达性指数、生态退化指数等指标，开展湿地修复优先级排序和规划，并针对重点修复区提出基于红树林种植的“适地适树”修复方案，以期为滨海湿地生态保护修复提供系统解决方案。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于红树林的滨海湿地生态修复方法，包括：
4、步骤s1000，收集滨海湿地的多源监测数据，对滨海湿地进行区域划分，基于多源监测数据，提取滨海湿地关键生态指标，根据关键生态指标计算生态退化指数；
5、步骤s2000，识别滨海湿地中的重要生态区域，对滨海湿地的不同区域设置区域重要性指数；获取道路网络数据，基于道路网络数据，计算可达性指数；根据可达性指数、区域重要性指数和生态退化指数，计算每个区域的湿地修复优先级指数；根据湿地修复优先级指数生成湿地修复优先级排序图；
6、步骤s3000，根据湿地修复优先级排序图获得红树林备选种植区，在备选种植区内，开展生境适宜性评价，识别红树林适宜生长区域；收集待种植红树林树种的生长特征数据，根据生长特征数据构建红树林适宜生长区域的红树林种植优化模型，根据红树林种植优化模型，得到各红树林适宜生长区域内不同树种的最优种植方案；
7、步骤s4000，基于最优种植方案，制定红树林湿地修复的实施方案，实施方案包括制定近期、中期、远期的阶段性目标，细化各阶段的保护修复任务、时间进度、资金预算、技术路线和管护措施。
8、进一步地，所述步骤s1000包括：
9、步骤s1100，收集滨海湿地的多源监测数据，基于多源监测数据建立时空数据库；多源监测数据包括卫星遥感影像数据、无人机航拍图像数据和实地调查数据；
10、步骤s1200，对多源监测数据进行预处理，所述预处理包括对卫星遥感影像数据和无人机航拍图像数据进行几何校正、辐射校正和图像增强，对实地调查数据进行异常值检测和剔除；
11、步骤s1300，根据预处理后的多源监测数据，基于自然地理特征、生态功能区和行政管理区对滨海湿地进行区域划分；
12、步骤s1400，根据预处理后的多源监测数据，构建滨海湿地关键生态指标提取模型，提取滨海湿地每个区域的关键生态指标，所述关键生态指标包括植被覆盖度、植物生物量、水质参数和土壤理化性质；
13、步骤s1500，根据关键生态指标，计算生态退化指数。
14、进一步地，所述步骤s1400包括：
15、步骤s1410，收集关键生态指标的实测数据，作为滨海湿地关键生态指标提取模型的标签数据；
16、步骤s1420，将预处理后的多源监测数据与实测数据进行配对，构建滨海湿地关键生态指标提取模型的训练数据集和验证数据集；对训练数据集进行标注；
17、步骤s1430，设计基于cnn网络的端到端生态指标提取网络，将预处理后的多源监测数据输入到cnn模型中，提取滨海湿地生态的多尺度、多层次时空特征；在cnn模型的末端添加回归层，同时输出多个关键生态指标；使用标注好的训练数据集对cnn模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数，最小化预测值与实测值之间的误差；
18、步骤s1440，使用验证数据集对cnn模型进行验证，根据验证结果对模型进行调优，得到最终的滨海湿地关键生态指标提取模型；
19、步骤s1450，将滨海湿地关键生态指标提取模型应用于整个滨海湿地的时空数据库，提取每个区域的关键生态指标。
20、进一步地，所述步骤s1500包括：
21、步骤s1510，对各关键生态指标的重要性进行两两比较打分，构建判断矩阵；
22、步骤s1520，计算判断矩阵的特征向量，并进行归一化处理，得到各关键生态指标的权重；
23、步骤s1530，对判断矩阵进行一致性检验，如果一致性检验通过，则权重有效；如果不通过，则需要调整判断矩阵重新计算关键生态指标的权重；
24、步骤s1540，对关键生态指标进行标准化处理，根据标准化处理后的关键生态指标和各关键生态指标的权重，计算生态退化指数；
25、所述根据标准化处理后的关键生态指标和各关键生态指标的权重，计算生态退化指数的方法包括：
26、
27、其中，edi为生态退化指数，为标准化后的植被覆盖度，为标准化后的植物生物量，为标准化后的水质参数，为标准化后的土壤理化性质，wv为植被覆盖度的权重，wb为植物生物量的权重，wq为水质参数的权重，ws为土壤理化性质的权重，α为植被覆盖度与水质参数的交互作用参数，β为植物生物量与土壤理化性质的交互作用参数。
28、进一步地，所述步骤s2000包括：
29、步骤s2100，识别滨海湿地中的重要生态区域，根据区域重要性对滨海湿地的不同区域设置区域重要性指数；
30、步骤s2200，获取道路网络数据，基于道路网络数据，计算每个区域到最近城镇或交通干线的成本距本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤S1000包括：
3.根据权利要求2所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤S1400包括：
4.根据权利要求2所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤S1500包括：
5.根据权利要求1所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤S2000包括：
6.根据权利要求1所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤S3000包括：
7.根据权利要求6所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤S3200包括：
8.根据权利要求7所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤S3230包括：
9.根据权利要求6所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤S3400包括：
10.基于红树林的滨海湿地生态修复系统，其用于实现权利要求1
...【技术特征摘要】
1.基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤s1000包括：
3.根据权利要求2所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤s1400包括：
4.根据权利要求2所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤s1500包括：
5.根据权利要求1所述的基于红树林的滨海湿地生态修复方法，其特征在于，所述步骤s2000包括：
6.根据权利要求1所述的基于红...
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