[发明专利]一种扇贝养殖区适宜性遥感评估系统

说明书

本发明属于遥感数据处理技术领域，公开了一种扇贝养殖区适宜性遥感评估方法，基于GIS技术建立了扇贝的最适宜养殖区域选址模型，通过对海水表面温度、叶绿素浓度、海水悬浮物浓度和海水深度的海洋环境因子进行分析，结合城镇、码头和加工厂位置信息，以及港口、河口及工业区等限制因素，综合扇贝的生态适应性系数，构建扇贝养殖区选址适宜性指数模型，对扇贝养殖区域进行分级评估，生成扇贝养殖区适应性空间分布结果。本发明通过分析多年历史数据，可以得到每年各个时期海水环境信息变化趋势，结合扇贝的栖息地适应性指数，能够预测未来扇贝养殖适宜区域，在一定程度上避免极端气候对养殖的危害。

技术领域

本发明属于遥感数据处理技术领域，尤其涉及一种扇贝养殖区适宜性遥感评估系统。

背景技术

目前，水产养殖业是我国农业的重要支柱产业，贝类养殖是水产养殖的一个重要分支。其中，扇贝养殖是贝类产品的重要来源之一。然而，我国扇贝养殖业在飞速发展的同时，由于缺乏有效的科学管理，许多养殖区养殖密度过大，空间规划不合理。确定合适的养殖区域，可以有效解决自然环境退化和海域使用冲突的问题，可以有效降低贝类的死亡率，并提高水产养殖效益。

当前，我国养殖区域选址主要靠经验法和模型法。经验法仅依靠渔民经验对养殖区域进行选择，不结合科学有效的数据来判断，不准确且缺乏科学依据。而模型法仅靠数学模型计算推测，推算结果与真实值存在一定差距；且稳定性不高，细微的环境变化就会造成环境因子数值的巨大变化。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)现有经验法仅依靠渔民经验对养殖区域进行选择，不结合科学有效的数据来判断，不准确且缺乏科学依据。

(2)当现有模型法仅靠数学模型计算推测，推算结果与真实值存在一定差距；且稳定性不高，细微的环境变化就会造成环境因子数值的巨大变化。

解决以上问题及缺陷的难度为：

经验法主要依据渔民经验。近年来，极端气候越来越多，仅靠渔民经验难以应对高频变化的天气状况。同时，某些海域由于洋流的变化等的影响，可能会在某些年份水温适宜且具有丰富的养料，有利于扇贝养殖，渔民无法凭经验进行判断。

模型法是根据海上某些点的环境数据，建立数学模型对整片海域的环境信息进行求解，绝大部分区域的数据都是模型计算结果而并非真实值。数学模型建模需要极高的严谨性，细微的数据变动可能会产生完全相反的结果。同时，数学模型只能对现有数据进行处理，对反常的极端天气变动难以预测，无法提前进行预警。

解决以上问题及缺陷的意义为：

遥感数据空间覆盖范围广，且呈现的所有值都是卫星观测所得的实地真实值，可靠性更高。通过将扇贝养殖与遥感和GIS技术的结合，可以有效应对极端天气变化对养殖造成的影响，大幅度降低损失，同时可以更高效快捷开发寻找到更多有利于养殖的区域。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种扇贝养殖区适宜性遥感评估方法。

本发明是这样实现的，一种扇贝养殖区适宜性遥感评估方法，所述扇贝养殖区适宜性遥感评估方法基于GIS技术建立了扇贝的最适宜养殖区域选址模型，通过对海水表面温度、叶绿素浓度、海水悬浮物浓度和海水深度的海洋环境因子进行分析，结合城镇、码头和加工厂位置信息，以及港口、河口及工业区等限制因素，综合扇贝的生态适应性系数，构建扇贝养殖区选址适宜性指数模型，对扇贝养殖区域进行分级评估，生成扇贝养殖适应性空间分布结果。

进一步，所述扇贝养殖区适宜性遥感评估方法包括：

第一步，基于海表温度、叶绿素a浓度、水体浊度和水深的水体特征，建立长时间序列的水体环境特征数据集，利用层次分析法，计算出适宜权重，结合扇贝生长适应性指数，建立海水环境信息模型；