具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始 至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下 面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对 本发明的限制。

本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义 理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在 本发明中的具体含义。

首先，对本申请中涉及的若干名词进行解析：

1、DEM高程数据：DEM高程数据包括两个部分：ASTER GDEM30米分辨 率高程数据和SRTM90米分辨率高程数据。ASTER GDEM数据来源于NASA， 数据覆盖范围为北纬83°到南纬83°之间的所有陆地区域，时间范围为2000 年前后；SRTM数据来源于CIAT，数据覆盖范围为北纬60°至南纬60°之间的 所有陆地区域，时间范围为2000年前后。

2、Habitat Quality(InVEST)生境质量模型：生境质量模型(Habitat Quality)是InVEST其中的一个模型，INVEST模型是进行生态系统服务和权衡的综合评 估模型。生境质量的评估主要是运用到INVEST模型中的生境质量模型(Habitat Quality)，该模型主要是确定威胁因子、敏感性因子等一系列数据，然后在GIS 里进行数据处理即可。

3、GIS：Geographic Information System或Geo-Information system，GIS， 地理信息系统，有时又称为"地学信息系统"。它是一种特定的十分重要的空间信 息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气 层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描 述的技术系统。

4、CSV：Comma-Separated Values，CSV，逗号分隔值文件格式。有时也 称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号。其文件以纯文本形式存储表格 数据(数字和文本)

参照图1，根据本发明第一方面实施例的自然保护区划定方法，包括：

步骤S100，获取待分析土地数据。

其中，待分析土地数据可以包括研究区域的土地利用数据和DEM高程数据， 数据类型为栅格数据。土地利用数据可以包括研究区域的土地覆盖类型或土地利 用类型等数据。可选的，可以获取土地利用数据与DEM高程数据，并对两项数 据进行数据关联与预处理，作为分析基础数据，即得到待分析土地数据。

步骤S110，从待分析土地数据中提取出土地物种分布数据，从待分析土地 数据中提取出威胁源数据。

其中，土地物种分布数据可以是研究区域土地上的生物(包括动物和植物) 分布的具体信息。物种分布是生物多样性数据的重要组成部分，对生物多样性格 局研究及生物地理学研究有重要意义，同时也是发现和评估生物多样性热点地区 的重要数据，对热点地区保护、自然保护区规划等起到决策支持作用，因此需要 对待分析土地数据进行物种分布提取，得到土地物种分布数据，作为分析基础数 据。威胁源数据可以根据拟定的威胁因子类型确定，例如，根据路网、人口、 GDP等数据和待分析土地数据拟定威胁因子数据，并拟定的威胁因子类型，将 具有威胁的类型数据处理得到威胁源数据。

步骤S120，利用预设生境质量模型、土体物种分布数据和威胁源数据计算 出生境质量评价数据。

其中，预设生境质量模型可以是预先设置的生境质量评价的数学模型；生境 质量评价数据可以是评价区域内生物栖息地质量的数据，包括生境退化指数和生 境质量评价指数等。可选的，设预设生境质量模型为Habitat Quality(InVEST) 生境质量模型，能够根据研究区的土地覆盖/利用类型定量评估该区域的生境质 量。可以使用上述步骤S110提取的土地物种分布数据和威胁源数据，基于Habitat Quality(InVEST)生境质量模型，计算获取生境退化指数、生境质量评价指数， 数据表示土地利用变化的生境质量变化趋势，由此得到生境质量评价数据。

步骤S130，利用预设智能体演化模型和生境质量评价数据计算出自然保护 区数据。

其中，预设智能体演化模型可以是预先编写的改进的群智能体演化的数学模 型，群智能体的基本思想是通过模拟生物群体捕食迁移过程，即探寻获取食物、 迁徙的最短路径而进行优化求解；自然保护区数据可以包括：保护区的总面积、 生境质量和空间的紧凑度指数、生态适宜度等数据。可选的，在实施例提出的预 设智能体演化模型中，可以是通过构建群智能体来模拟区域物种的生物习性，用 于在研究区栅格影像中寻找优化路径，其中构建群智能体模型的关键是建立寻优 的信息素机制进行空间布局优化。通过上述编写的预设智能体演化模型，使用步 骤S120的生境质量评价数据，考虑生态适宜性、紧凑性等因素，确立生态保护 目标参数，引入效用函数，完成区域优化计算，得到最终的自然保护区数据。

步骤S140，根据自然保护区数据和生境质量评价数据生成自然保护区。

可选的，可以根据自然保护区数据和生境质量评价数据生成自然保护区划定 数据，得到最终的分析结果，并加载到地图中浏览，形成最终的自然保护区。

上述自然保护区划定方法，首先，获取待分析土地数据，然后从待分析土地 数据中提取出土地物种分布数据，从待分析土地数据中提取出威胁源数据，再利 用预设生境质量模型对所述土体物种分布数据和威胁源数据计算出生境质量评 价数据，利用预设智能体演化模型和生境质量评价数据计算出自然保护区数据， 最后根据自然保护区数据和生境质量评价数据生成自然保护区，能够基于生态适 宜性评价结果模拟、预测、优化及显示指示物种在空间聚集过程，在地图中快速 显示指示物种的聚集区域，实现自然保护区划定，弥补常规元胞自动机建模在对 复杂地理时空过程进行模拟与优化时存在的功能不足。

在本发明的一些实施例中，获取待分析土地数据，包括：

获取土地利用数据和DEM高程数据。

对土地利用数据和DEM高程数据进行关联预处理，得到待分析土地数据。

可选的，可以获取研区域的土地覆盖/利用类型，得到土地利用数据；DEM 高程数据做为GIS中的常用数据，数据的分辨率和来源多种多样，可以从国内 和国外的各个平台中获取DEM数据，例如从国家地球系统科学数据共享平台、 地理空间数据云等平台获取DEM高程数据。土地利用数据和DEM高程数据的 数据类型为栅格数据。

可选的，可以将土地利用数据和DEM高程数据进行关联预处理，例如对土 地利用数据和DEM高程数据进行GIS分析，包括缓冲区分析、相交分析、地形 分析、距离分析、地统计分析等，从而得到待分析土地数据。通过获取土地利用 数据和DEM高程数据，并对土地利用数据和DEM高程数据进行关联预处理， 可以得到作为分析基础的待分析土地数据，提高自然保护区的划定精度。

在本发明的一些实施例中，从待分析土地数据中提取出土地物种分布数据， 包括：

对待分析土地数据进行物种分布提取，得到土地物种分布数据。

可选的，可以对待分析土地数据进行分析，例如：可以根据物种分布的GPS 点快速提取出土地物种分布数据，或根据物种分布的算法模型对待分析数据进行 分析提取出土地物种分布数据，从而获取土地物种分布数据，作为分析基础数据。

在本发明的一些实施例中，从所分析土地数据中提取出威胁源数据，包括：

根据待分析土地数据拟定威胁因子数据；

获取威胁因子数据对应的威胁因子类型；

根据威胁因子类型对威胁因子数据进行赋值处理，得到威胁源数据。

其中，威胁因子数据可以包括：区域人类活动数据(包括人口分布、GDP 产业分布等)、交通路网矢量数据(包括铁路、高速公路和城市交通道路)等威 胁生境质量的数据。可选的，威胁因子数据可以根据需求设定，例如：结合待分 析土地与路网、人口、GDP等数据，拟定威胁因子数据，数据格式为CSV，每 一项数据通过文献整理或获取专家打分，确定威胁因子影响距离、权重、衰减线 性等参数。

其中，威胁因子类型可以是对威胁因子数据的类别。可选的，可以根据威胁 因子数据拟定的威胁因子类型，例如，将人口分布数据拟定为区域人类活动数据 类型、将铁路交通道路数据拟定为交通路网矢量数据类型等。

可选的，可以根据拟定的威胁因子类型，获取各个威胁源数据，具体的：将 具有威胁的类型数据赋值为1，其它赋值为0，从而可以处理得到威胁源数据。 通过威胁因子数据和威胁因子类型处理得到威胁源数据，可以提高统计的威胁源 数据的真实性和有效性，增强自然保护区划分的科学性。

在本发明的一些实施例中，利用预设生境质量模型、土体物种分布数据和威 胁源数据计算出生境质量评价数据，包括：

将土体物种分布数据和所述威胁源数据代入预设生境质量模型中，计算出生 境退化指数和生境质量评价指数。

根据生境退化指数和生境质量评价指数得到生境质量评价数据。

可选的，设预设生境质量模型为Habitat Quality(InVEST)生境质量模型，Habitat Quality(InVEST)生境质量模型能够根据研究区的土地覆盖/利用类型定 量评估该区域的生境质量。设土地物种分布数据包括土地覆盖/利用生境类型， 威胁源数据包括生态胁迫因子、生境类型对胁迫因子敏感度、胁迫因子最大影响 距离等参数，通过向预设生境质量模型输入研究区的土地覆盖/利用生境类型、 生态胁迫因子、生境类型对胁迫因子敏感度、胁迫因子最大影响距离等参数，可 得到归一化(取值范围为0～1)的生境退化度和生境质量的栅格影像，即生境退 化指数和生境质量评价指数。其中，生境退化度是胁迫因子对生境的干扰强度， 生境质量为生境的适宜性程度，计算公式如下式①所示：

其中，S_xj为土地覆盖/利用类型j中栅格单元x的生境质量得分，取值范围 为[0，1]，生境适宜性最高时生境质量得分为1，最低时得分为0；H_j为土地覆 盖/利用类型j未受胁迫因子扰动时初始生境适宜度赋值，表示该土地覆被类型 作为生境的支持能力，取值[0，1]；D_xj为土地覆盖/利用类型j中栅格单元x受 胁迫因子扰动后的生境退化度；k为半饱和常数，一般设置为生境退化度最大值 的1/2；z是常量为2.5的归一化模型默认参数。上面公式①中，生境退化度的 计算公式如下式②所示：

式中：r为胁迫因子；R为胁迫因子的个数；y为威胁因子r栅格图层中的 单个栅格单元；Y_r为威胁因子r图层的栅格总数；w_r代表胁迫因子r的权重；r_y用于判断栅格单元y是否为胁迫因子r的来源地；i_rxy生境与威胁因子之间的距离 函数；β_x为胁迫因子到栅格单元x的可达性水平；S_jr为土地覆盖/利用类型j对 胁迫因子r的相对敏感性。r_y、i_rxy、β_x、S_jr的取值范围均为[0，1]。此外，i_rxy距离函数反映了胁迫因子对生境栅格单元x扰动其随距离的变化情况，一般来 说，生境栅格单元x距离胁迫因子距离越远，其受扰动的影响越小。针对不同的 胁迫因子，根据实际情况可分别使用如下两个距离衰减公式③、④进行计算：

其中，式③为线性衰减，式④为指数衰减，式中：d_xy为生境栅格单元x与 胁迫因子栅格单元y的直线距离，d_rmax为胁迫因子r的最大胁迫距离。根据上述 式①至④计算出生境退化指数和生境质量评价指数，从而得到生境质量评价数 据，数据表示土地利用变化的生境质量变化趋势。通过使用土地利用数据、威胁 因子、威胁源数据等数据代入预设生境质量模型中进行栅格计算，计算土地利用 栅格数据各像元的质量指数，得到生境质量评价数据，能够基于区域指示物种的 生境适宜性进行评估。

在本发明的一些实施例中，利用预设智能体演化模型和生境质量评价数据进 行计算，得到自然保护区数据，包括：

获取生态保护目标参数和效用函数；

根据预设智能体演化模型、生态保护目标参数和效用函数进行区域优化计 算，得到自然保护区数据。

可选的，如图2所示，图2为本发明实施例的预设智能体演化模型的算法优 化示意图。在本实施例的群智能体算法中，通过构建群智能体来模拟区域物种的 生物习性，用于在研究区栅格影像中寻找优化路径。构建群智能体模型的关键是 建立寻优的信息素机制进行空间布局优化。详细步骤说明如下：

首先，t时刻第k个智能体选择一个栅格单元形成自然保护区的概率可以定 义如下：

式⑤中：表示智能体k于时刻t对栅格单元i的选择概率；allowed_k表 示智能体k下次游历可以造访的栅格单元集合；α为信息素启发因子，反映智能 体在运动过程中受信息素浓度τ_i(t)的作用；β为期望信息启发因子，用以表征智 能体在运动过程中受启发式函数η_i(t)的作用。启发式函数η_i(t)通过纳入栅格单 元i的生境质量来指导智能体的移动，智能体倾向选择向生境质量得分高的栅格 单元移动聚集，这一特性基本符合一般物种的生物习性，从而形成相对合理的生 物保护格局。启发式函数η_i(t)可以用下式⑥表示：

式⑥中：S_ei为栅格单元i的生境质量得分；为研究区所有栅格单元的 生境质量得分之和，以上均在步骤120中计算得出。

其次，引入紧凑度指数，使保护区布局保持形态合理、利于管控，避免了土 地利用格局的破碎化。通过权重来综合生境质量和紧凑性目标，构建效益目标函 数，将其确定为空间布局方案的总效益值。紧凑度指数是根据由所有所选单元组 成的受保护场景的总面积及其周长计算的。该指标根据以下比值函数⑦、⑧定义：

U_utility＝w_eS+w_cP ⑧

式⑦、⑧中，A是保护区的总面积，L是受保护场景保护区的周长；U_utility表示效益目标函数，S和P分别为生境质量和空间的紧凑性指数值，w_e和w_c分 别为对应的权重。预计最佳保护模式U_utility应在平均总生态适宜性和紧凑性指数 产生最高值。

最后，将效益目标函数引入信息素浓度τ_i(t)计算中，公式如下：

式中，d(x)是保护区单元x到中心细胞i的距离。距离变量d(x)反映保护区 栅格单元的邻域影响，如果某一栅格单元的邻域单元已经被列入保护区，那么该 栅格单元纳入保护区的可能性就会更高。邻域窗口大小根据实际情况通常选择 3×3、5×5或7×7窗口。通过如图2所示的预设智能体演化模型，考虑生态适宜 性、紧凑性等因素，确立生态保护目标参数，引入效用函数，完成区域优化计算， 得到最终的自然保护区数据，可以有效模拟主体与区域生态环境的交互，更进一 步丰富了空间模拟关于地理过程演变的解释方式，基于生态适宜性评价结果模 拟、预测、优化及显示指示物种在空间聚集过程，让数据自动进行迭代聚集。

在本发明的一些实施例中，根据自然保护区数据和生境质量评价数据生成自 然保护区，包括：

根据自然保护区数据和生境质量评价数据生成自然保护区划定数据；

根据自然保护区划定数据加载得到自然保护区。

可选的，自然保护区划定数据包括生境质量评价数据(包括生境退化指数、 生境质量评价指数)和最终的自然保护区数据。研究区域的生境质量评价、生境 退化度评价的栅格影像为中间生成数据，自然保护区划定为最终分析成果。如图 3所示，通过生境退化指数、生境质量评价指数和自然保护区数据生成自然保护 区划定数据，可能包括但不限于图3所示的空间数据集，如图3中的研究区土地 覆盖/利用数据，区域人类活动数据(包括人口分布、GDP产业分布)，DEM数 字高程数据，交通路网矢量数据(包括铁路、高速公路和城市交通道路)等数据。 在生成自然保护区划定数据之后，可以加载到地图上面浏览。基于生态适宜性评 价结果模拟、预测、优化及显示指示物种在空间聚集过程，在地图中快速显示指 示物种的聚集区域，形成物种保护区划定，可以作为国土空间模拟与优化平台， 弥补常规元胞自动机建模在对复杂地理时空过程进行模拟与优化时存在的功能 不足。

参照图4，根据本发明第二方面实施例的自然保护区划定装置，包括：

获取模块400，用于获取待分析土地数据；

提取模块410，用于从待分析土地数据中提取出土地物种分布数据，从待分 析土地数据中提取出威胁源数据；

生境质量评价模块420，用于利用预设生境质量模型、土体物种分布数据和 威胁源数据计算出生境质量评价数据；

智能体演化模块430，用于利用预设智能体演化模型和生境质量评价数据计 算出自然保护区数据；

划定模块440，用于根据自然保护区数据和生境质量评价数据生成自然保护 区。

上述自然保护区划定装置，通过执行本发明第一方面实施例的自然保护区划 定方法，能够基于生态适宜性评价结果模拟、预测、优化及显示指示物种在空间 聚集过程，在地图中快速显示指示物种的聚集区域，实现自然保护区划定，弥补 常规元胞自动机建模在对复杂地理时空过程进行模拟与优化时存在的功能不足。

参照图5，本发明第三方面实施例还提供了一种电子设备的功能模块图，包 括：至少一个处理器500，以及与至少一个处理器500通信连接的存储器510； 还可以包括数据传输模块520、摄像头530、显示屏540。

其中，处理器500通过调用存储器510中存储的计算机程序，用于执行第一 方面实施例中的自然保护区划定方法。

数据传输模块520通过与处理器500连接，用于实现数据传输模块520与处 理器500之间的数据交互。

摄像头530可以包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终 端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至 少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种， 以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融 合实现全景拍摄以及VR(VirtualReality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄 功能。在一些实施例中，摄像头530还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪 光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组 合，可以用于不同色温下的光线补偿。

显示屏540可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示屏540 可包括显示面板，可选的，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，简称 LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，简称OLED)等形式来配置 显示面板。进一步的，触控面板可覆盖显示面板，当触控面板检测到在其上或附 近的触摸操作后，传送给处理器500以确定触摸事件的类型，随后处理器500 根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。在某些实施例中，可以 将触控面板与显示面板集成而实现输入和输出功能。

存储器作为一种非暂态存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性 计算机可执行程序，如本发明第一方面实施例中的自然保护区划定方法。处理器 通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序以及指令，从而实现上述第一方面实 施例中的自然保护区划定方法。

存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系 统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储执行上述第一方面实施 例中的自然保护区划定方法。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可 以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固 态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储 器，这些远程存储器可以通过网络连接至该终端。上述网络的实例包括但不限于 互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

实现上述第一方面实施例中的自然保护区划定方法所需的非暂态软件程序 以及指令存储在存储器中，当被一个或者多个处理器执行时，执行上述第一方面 实施例中的自然保护区划定方法。

本发明第四方面实施例还提供了计算机可读存储介质，存储有计算机可执行 指令，该计算机可执行指令用于：执行第一方面实施例中的自然保护区划定方法。

在一些实施例中，该存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指 令被一个或多个控制处理器执行，例如，被第三方面实施例的电子设备中的一个 处理器执行，可使得上述一个或多个处理器执行上述第一方面实施例中的自然保 护区划定方法。

上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施 例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明 宗旨的前提下作出各种变化。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可 以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多 个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施 例方案的目的。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系 统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组 件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软 件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件 可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非 暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术 语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序 模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可 移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他 存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、 磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访 问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含 计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制 数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意 性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实 施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施 例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施 例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多 个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解： 在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、 替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。