一种基于种养结合的生态资源利用效率测算方法

本发明涉及生态，尤其涉及一种基于种养结合的生态资源利用效率测算方法。

背景技术：

1、种养结合是指在农业生态中，种植业和养殖业的相互结合，得到生态资料利用的平衡。例如，在种养区域中养殖鸡、猪等家禽，同时种植多种绿植树木，令家禽产生的粪便为树木提供营养便利，而绿植树木也可以为家禽提供部分绿色食用原料。这种养殖和种植相互结合的模式，可以令到资源利用达到一个平衡状态，更好地节省生态资源，提供资源利用效率。

2、现有技术中存在着对小规模养殖或者单一种类下的种植模式，在范围比较小的情况下探讨种养结合。但现有技术的种养结合模式均是在小范围养殖区域进行，没有考虑到超大面积区域涉及多个土地类型，以及不同种类家禽由于生活习惯不同，对于不同土地类型栖息地的不同，产生的养殖资源也不同；现有技术中由于以往面对的都是小规模种养结合模式，所以没有考虑过超大面积种养模式下的生态资源利用效率。然而，随着大规模养殖的情况越来越多，在超大面积的圈养区域中，存在着多种不同种类的家禽，以及不同种类的绿植树木在不同的土地类型中进行混合种养。面对超大面积的圈养区域，如何准确地测算当前生态资源的利用效率，以使后续可以提高该区域的生态资源利用效率是目前市面上针对超大面积的圈养区域进行种养结合过程中亟需解决的技术问题。

3、因此，目前市面上亟需一种针对超大面积圈养区域的种养结合的生态资源利用效率测算策略，以解决目前现有技术中无法对超大面积种养模式下的生态资源利用效率进行测算的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于种养结合的生态资源利用效率测算方法，可以准确地测算出超大面积圈养区域内种植业和养殖业相结合的生态资源利用效率，从而为后续提高生态资源利用效率提供有力的数据支撑。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于种养结合的生态资源利用效率测算方法，包括：

3、获取种养区域的遥感图像，对所述遥感图像进行预处理后，得到预处理图像；

4、将所述预处理图像进行动植物特征识别，对所述预处理图像中的动植物进行标记提取，并将所述预处理图像划分为土地遥感图像和动植物遥感图像；其中，所述土地遥感图像记载了所述种养区域上的土地特征，所述动植物遥感图像记载了所述种养区域上的动植物特征；

5、对所述土地遥感图像中的土地类型进行识别，并对不同类型的土地边缘进行划分，得到多个土地区域；同时，确定各个土地区域的中心点，根据所述中心点确定各个土地区域之间的空间距离；

6、对所述动植物遥感图像中的动物类型和各个动物类型的数量进行识别，根据所述动物类型和各个动物类型的数量，计算出第一消耗量和第一生产量；

7、对所述动植物遥感图像中的植物类型和各个植物类型的面积进行识别，根据所述植物类型和各个植物类型的面积，计算出第二消耗量和第二生产量；

8、根据各个植物类型和动物类型在不同的土地区域中的占比，对所述第一消耗量和所述第二生产量进行调整，得到动物消耗量和植物生产量；

9、根据各个土地区域之间的空间距离，对所述第二消耗量和所述第一生产量进行调整，得到植物消耗量和动物生产量；

10、根据所述动物消耗量、动物生产量、植物生产量和植物消耗量，计算出种养区域的生态资源利用效率值，当确定所述生态资源利用效率值低于预设阈值时，发出警报信号。

11、作为优选方案，所述将所述预处理图像进行动植物特征识别，对所述预处理图像中的动植物进行标记提取，并将所述预处理图像划分为土地遥感图像和动植物遥感图像的步骤，具体包括：

12、分别对预处理图像中的动物特征和植物特征进行识别，对所述动物特征和植物特征在种养区域的土地上的边缘进行标记并提取；

13、沿着标记的边缘将动物特征和植物特征在所述预处理图像中进行分割，得到土地初始图像和动植物初始图像；

14、根据所述土地初始图像中空白处相邻的土地类型，对所述土地初始图像中的空白处进行填充，得到土地遥感图像；同时，对所述动植物初始图像中空白处进行网格填充，得到动植物遥感图像。

15、作为优选方案，所述对所述土地遥感图像中的土地类型进行识别，并对不同类型的土地边缘进行划分，得到多个土地区域的步骤，具体包括：

16、对所述土地遥感图像中各处土地的地势情况进行识别，并设置不同数值范围的土地经纬度范围；

17、根据各个土地经纬度范围以及土地经纬度范围所对应的面积，对所述土地遥感图像中的各处土地进行区域划分，得到多个土地区域；其中，所述土地区域的类型包括平原、台地、丘陵、起伏山地。

18、作为优选方案，所述确定各个土地区域的中心点，根据所述中心点确定各个土地区域之间的空间距离的步骤，具体包括：

19、对各个土地区域的形状进行识别，当确定所述土地区域的形状为条形状时，确定所述土地区域的外接圆，将所述外接圆的圆心定义为中心点；当确定所述土地区域的形状为矩形状时，确定所述土地区域的内接圆，将所述内接圆的圆心定义为中心点；

20、分别计算任意两个土地区域中心点之间的距离，作为对应两个土地区域之间的空间距离。

21、作为优选方案，所述对所述动植物遥感图像中的动物类型和各个动物类型的数量进行识别，根据所述动物类型和各个动物类型的数量，计算出第一消耗量和第一生产量的步骤，具体包括：

22、将所述动植物遥感图像输入到动物识别模型中进行识别，输出所述动植物遥感图像中的动物类型和各个动物类型的数量；

23、根据各个动物类型及其对应的数量，确定该动物类型平均每天的食物重量排便重量；

24、根据各个动物类型及其数量计算出所述动植物遥感图像中的动物每天消耗的食物总重量和排便总重量，作为第一消耗量和第一生产量；

25、所述对所述动植物遥感图像中的植物类型和各个植物类型的面积进行识别，根据所述植物类型和各个植物类型的面积，计算出第二消耗量和第二生产量的步骤，具体包括：

26、将所述动植物遥感图像输入到植物识别模型中进行识别，输出所述动植物遥感图像中的植物类型和各个植物类型在所述动植物遥感图像中所占面积；

27、根据各个植物类型及其对应的面积，确定该植物类型在单位面积内平均每天的施肥重量和生长重量；

28、根据各个植物类型及其面积计算出所述动植物遥感图像中的植物每天消耗的施肥总重量和生长总重量，作为第二消耗量和第二生产量。

29、作为优选方案，所述根据各个植物类型和动物类型在不同的土地区域中的占比，对所述第一消耗量和所述第二生产量进行调整，得到动物消耗量和植物生产量的步骤，具体包括：

30、对同一个土地区域中存在的植物类型和动物类型进行判断，当确定所述植物类型属于所述动物类型的食物时，确定所述动物类型将所述植物类型作为食物的消耗量，计算出总调整量；

31、将所述第一消耗量和所述第二生产量的值进行减少所述总调整量的值，得到动物消耗量和植物生产量；

32、所述根据各个土地区域之间的空间距离，对所述第二消耗量和所述第一生产量进行调整，得到植物消耗量和动物生产量的步骤，具体包括：

33、对各个土地区域之间的空间距离进行判断，当确定所述空间距离大于预设距离值时，确定所述空间距离所对应的两个土地区域之间为不流通区域；否则，确认为流通区域；

34、分别计算不流通区域和流通区域中动物每天消耗的排便总重量之和，以及植物每天消耗的施肥总重量之和，作为植物消耗量和动物生产量。

35、作为优选方案，所述生态资源利用效率值的计算公式为：

36、

37、其中，h为生态资源利用效率值；a为动物消耗量；d为动物生产量；c为植物消耗量；d为植物生产量；k1和k2均为常数。

38、相应地，本发明另一实施例还提供了一种基于种养结合的生态资源利用效率测算系统，包括：预处理模块、图像划分模块、区域划分模块、第一计算模块、第二计算模块、第一调整模块、第二调整模块和效率值预警模块；

39、所述预处理模块，用于获取种养区域的遥感图像，对所述遥感图像进行预处理后，得到预处理图像；

40、所述图像划分模块，用于将所述预处理图像进行动植物特征识别，对所述预处理图像中的动植物进行标记提取，并将所述预处理图像划分为土地遥感图像和动植物遥感图像；其中，所述土地遥感图像记载了所述种养区域上的土地特征，所述动植物遥感图像记载了所述种养区域上的动植物特征；

41、所述区域划分模块，用于对所述土地遥感图像中的土地类型进行识别，并对不同类型的土地边缘进行划分，得到多个土地区域；同时，确定各个土地区域的中心点，根据所述中心点确定各个土地区域之间的空间距离；

42、所述第一计算模块，用于对所述动植物遥感图像中的动物类型和各个动物类型的数量进行识别，根据所述动物类型和各个动物类型的数量，计算出第一消耗量和第一生产量；

43、所述第二计算模块，用于对所述动植物遥感图像中的植物类型和各个植物类型的面积进行识别，根据所述植物类型和各个植物类型的面积，计算出第二消耗量和第二生产量；

44、所述第一调整模块，用于根据各个植物类型和动物类型在不同的土地区域中的占比，对所述第一消耗量和所述第二生产量进行调整，得到动物消耗量和植物生产量；

45、所述第二调整模块，用于根据各个土地区域之间的空间距离，对所述第二消耗量和所述第一生产量进行调整，得到植物消耗量和动物生产量；

46、所述效率值预警模块，用于根据所述动物消耗量、动物生产量、植物生产量和植物消耗量，计算出种养区域的生态资源利用效率值，当确定所述生态资源利用效率值低于预设阈值时，发出警报信号。

47、作为优选方案，所述图像划分模块具体用于：分别对预处理图像中的动物特征和植物特征进行识别，对所述动物特征和植物特征在种养区域的土地上的边缘进行标记并提取；沿着标记的边缘将动物特征和植物特征在所述预处理图像中进行分割，得到土地初始图像和动植物初始图像；根据所述土地初始图像中空白处相邻的土地类型，对所述土地初始图像中的空白处进行填充，得到土地遥感图像；同时，对所述动植物初始图像中空白处进行网格填充，得到动植物遥感图像。

48、作为优选方案，所述区域划分模块用于对所述土地遥感图像中的土地类型进行识别，并对不同类型的土地边缘进行划分，得到多个土地区域的步骤，具体包括：对所述土地遥感图像中各处土地的地势情况进行识别，并设置不同数值范围的土地经纬度范围；根据各个土地经纬度范围以及土地经纬度范围所对应的面积，对所述土地遥感图像中的各处土地进行区域划分，得到多个土地区域；其中，所述土地区域的类型包括平原、台地、丘陵、起伏山地。

49、作为优选方案，所述区域划分模块用于确定各个土地区域的中心点，根据所述中心点确定各个土地区域之间的空间距离的步骤，具体包括：对各个土地区域的形状进行识别，当确定所述土地区域的形状为条形状时，确定所述土地区域的外接圆，将所述外接圆的圆心定义为中心点；当确定所述土地区域的形状为矩形状时，确定所述土地区域的内接圆，将所述内接圆的圆心定义为中心点；分别计算任意两个土地区域中心点之间的距离，作为对应两个土地区域之间的空间距离。

50、作为优选方案，所述第一计算模块具体用于：将所述动植物遥感图像输入到动物识别模型中进行识别，输出所述动植物遥感图像中的动物类型和各个动物类型的数量；根据各个动物类型及其对应的数量，确定该动物类型平均每天的食物重量排便重量；根据各个动物类型及其数量计算出所述动植物遥感图像中的动物每天消耗的食物总重量和排便总重量，作为第一消耗量和第一生产量。

51、所述第二计算模块具体用于：将所述动植物遥感图像输入到植物识别模型中进行识别，输出所述动植物遥感图像中的植物类型和各个植物类型在所述动植物遥感图像中所占面积；根据各个植物类型及其对应的面积，确定该植物类型在单位面积内平均每天的施肥重量和生长重量；根据各个植物类型及其面积计算出所述动植物遥感图像中的植物每天消耗的施肥总重量和生长总重量，作为第二消耗量和第二生产量。

52、作为优选方案，所述第一调整模块具体用于：对同一个土地区域中存在的植物类型和动物类型进行判断，当确定所述植物类型属于所述动物类型的食物时，确定所述动物类型将所述植物类型作为食物的消耗量，计算出总调整量；将所述第一消耗量和所述第二生产量的值进行减少所述总调整量的值，得到动物消耗量和植物生产量。

53、所述第二调整模块具体用于：对各个土地区域之间的空间距离进行判断，当确定所述空间距离大于预设距离值时，确定所述空间距离所对应的两个土地区域之间为不流通区域；否则，确认为流通区域；分别计算不流通区域和流通区域中动物每天消耗的排便总重量之和，以及植物每天消耗的施肥总重量之和，作为植物消耗量和动物生产量。

54、作为优选方案，所述生态资源利用效率值的计算公式为：

55、

56、其中，h为生态资源利用效率值；a为动物消耗量；b为动物生产量；c为植物消耗量；d为植物生产量；k1和k2均为常数。

57、本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如上述任一项所述的基于种养结合的生态资源利用效率测算方法。

58、本发明实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的基于种养结合的生态资源利用效率测算方法。

59、相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：

60、本技术方案通过直接获取遥感图像，无需其他复杂操作，即可针对遥感图像进行种养区域上动植物情况进行识别，计算出动植物分别在种养区域上的消耗和生产情况；结合不同类型的动植物在土地区域上的占比，考虑到动物本身对所在区域的绿植进行食用而减少消耗量的影响，以及各个土地区域之间距离过远，动物不进行跨区域活动而致使动物产生的粪便作为所在区域绿植的肥料利用而带来对植物消耗量的影响，可以准确地测算出动物消耗量、动物生产量、植物生产量和植物消耗量，从而得出超大面积圈养区域内种植业和养殖业相结合的生态资源利用效率，从而为后续提高生态资源利用效率提供有力的数据支撑。