本发明属于生态环境监测的，具体涉及一种用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法。
背景技术：
1、城市群作为城市化发展进程中高度成熟的空间组织形式，是生态环境问题较为突出的区域，衡量城市群发展中生态系统的优劣往往采用生态系统健康这一科学手段，为了更好的实现城市群生态文明建设及可持续发展，对城市群过往阶段的生态系统健康评价分析就显得尤为重要。
2、国内外以往的研究中，针对具体城市的生态系统健康评价开展较为广泛，如苏美蓉等(2009年)根据城市物质能量代谢与生命体特征现状，构建了城市能值-生命力指数综合评价模型，并结合集对分析方法对北京、上海、武汉等16个城市的生态系统相对健康状况进行了比较。陈克龙等(2010年)通过生态系统活力、组织力、恢复力、生态服务功能和人群健康状况构建评价指标体系，采用模糊数学评价方法对西宁市生态系统健康进行评价分析。在模型的构建和评价指标的选取上，oecd(联合国经济合作开发署)提出的psr(压力-状态-响应)模型，spiegel等(2001)提出的驱动力-压力-状态-暴露-影响-响应(dpseea)模型，idrc(加拿大国际发展研究中心)探讨了城市生态系统健康的概念及评价指标体系建立的理论、方法等。但在实际探究过程中，城市群生态系统健康评价的研究有别于单一城市，一方面是空间范围的大大增加使得传统研究中利用行政边界为单元的模式显得过于单薄，另一方面需要我们更多的关注生态系统内部的变化，不再是单纯使用年鉴统计等社会数据针对固定时期点对点的计算，应更多的考虑建立一套可以发现生态系统外在表现形式与内部健康层级演变规律的联动模式。
3、综上所述，如何借助遥感技术快速、高效获取较大空间范围数据的优势，以景观生态学为理论基础，构建一套包括模型选择、指标计算、精度验证等在内的城市群生态系统健康评价方法与体系成为迫切需要解决的技术难题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，该方法通过隐马尔科夫模型和无迹卡尔曼滤波的方法对生态环境评价进行建模的方法，可以快速准确地对城市群生态系统健康状况进行评估和分析。
2、为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
3、一种用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
4、步骤1、确定生态环境建模所选择的生态健康指标体系，包含显性指标以及隐性指标，其中，隐性指标包括生态系统健康指数ehi；
5、步骤2、获取研究区多个已知年的遥感影像数据，根据遥感影像数据计算研究区多个已知年的显性指标；
6、步骤3、根据步骤2的显性指标计算多个已知年的vor指标，并根据多个已知年的vor指标计算研究区的生态系统健康指数ehi，再结合研究区的vor指标和生态系统健康指数ehi构建隐马尔可夫hmm评价体系；
7、步骤4，将多个已知年的vor指标根据其在hmm评价体系中对应的层级进行编码并串联得到显式状态序列，并根据显式状态序列采用hmm算法对预测年的生态系统健康指数ehi进行解码，得到hmm算法下预测年份的生态系统健康指数ehi序列；
8、步骤5，根据已知年土地利用数据对预测年的土地分类数据进行预测，通过预测结果提取生态健康评价体系中的指标，并结合显性指标数据，得到预测年的vor指标；
9、步骤6，根据步骤5种得到的预测年vor指标，对研究区域的生态系统健康指数ehi进行计算得到土地利用模拟下的生态系统健康指数ehi；
10、步骤7，对步骤4和步骤6中的隐性指标采用可扩展序列法构建已知年份-预测年份的隐性指标序列，得到已知年-预测年的hmm算法下ehi序列和土地利用模拟下的ehi序列；
11、步骤8，利用无迹卡尔曼滤波ukf对步骤7中两个ehi序列的误差进行迭代校正，最后输出校正后的生态系统健康指数ehi。
12、进一步地，步骤1中显性指标包括归一化植被指数ndvi、景观格局指数、景观多样性、景观破碎度以及土地利用类型占比。
13、进一步地，vor指标包括活力指数iv、组织力指数io和恢复力指数ir。
14、进一步地，活力指数iv以归一化植被指数作为具体指标，其计算公式为：
15、
16、组织力指数io通过景观格局指数衡量，公式为：
17、io＝wxlh+wylc+wzcc
18、＝wx1lsi+wx2shdi+wy1fd1+wy2contag+wz1fd2+wz2cohesion
19、式中：lh表示景观异质性，wx表示景观异质性的权重，lc为景观连通性，wy为景观连通性的权重，cc为重要斑块连通性，wz为重要斑块连通性的权重，lsi为景观形态指数，shdi为香农多样性指数，fd1为景观分割度指数，contag为景观蔓延度指数，fd2为林地斑块分割度指数，cohesion为林地斑块内聚力指数，wxi、wyi、wzi分别表示各指数对应的权重；
20、恢复力指数ir通过各研究单位土地利用类型占比及恢复力指数衡量，具体可定义为：
21、
22、式中：ai为第i种土地利用类型的占比，rci为第i种土地利用类型对应的恢复力因子指数。
23、进一步地，步骤3中根据vor指标计算生态系统健康指数ehi的方法为：
24、
25、进一步地，在步骤3的hmm评价体系中将iv划分为v1、v2和v3三个层级，分别代表生态系统活力处于差、中、优三种状态，io与ir同理，则每个样本点必然具备v1、v2、v3、o1、o2、o3、r1、r2、r3所组合的27种状态量的某一种可能，vor指标作为hmm评价体系中的显状态；
26、将生态系统健康指数ehi划分为五个层级，并作为hmm评价体系中的隐状态。
27、进一步地，步骤4中采用hmm算法对预测年的生态系统健康指数ehi进行解码的方法包括：
28、步骤4.1，将各网格每个年份尺度的vor指标表达为hmm显状态所要求的形式序列o，根据vor指标计算对应网格样本点每个年份尺度的生态系统健康指数ehi，并按照其在hmm评价体系中的层级进行编码得到隐状态序列s；对所有网格显隐状态进行记录，在获取网格样点显隐状态的基础上，即获取隐状态初始转移矩阵a＝{am,n}，am,n表示为某一时刻为m等级ehi的网格在下一状态转移为n等级所占的比例，以及获取发射矩阵b＝{bm,n}，bm,n表示显状态vor为m排列时隐状态ehi等级对应为n的网格所占所有网格的比例；
29、步骤4.2，假设每个独立网格具有间隔多年的观测和状态组合量，在已有的组合量下，将会出现样本网格a的末状态组合量与样本网格b的初状态组合量一致，则根据基本前提假设将样本网格a进行扩展与样本网格b串联，在此过程中会出现多个样本网格初状态与样本网格a的末状态组合量一致，采取样本搜寻最大概率的方式，根据可扩展网格序列最长为目标，逐个搜寻样本网格点，获取最佳的多年vor的序列o和ehi等级的序列s；
30、步骤4.3，将上述步骤4.1获得的隐状态初始转移矩阵和发射矩阵以及步骤4.2获得的网格显隐状态vor的序列o以及隐状态ehi的序列s作为参数，输入到hmm程序代码中，经过训练程序得到输出的状态转移矩阵p_east和发射矩阵e_east；然后以上述得到的状态转移矩阵p_east、发射矩阵e_east和观测序列o作为输入，hmm程序输出观测序列的联合概率p(o|λ)，并以此作为预测输入，输入到hmm程序中，预测得到预测年份的生态系统健康指数ehi。
31、进一步地，步骤5中获取预期年土地利用预测结果的方法为：
32、以已知年土地利用现状为基础数据，在arcgis运行后得到一份距离道路远近的栅格数据，每个栅格的属性代表该栅格所处的位置到达最近道路的距离，距离水系、行政中心、铁路的距离数据，再将该栅格数据与高程栅格数据、坡度栅格数据、人口密度栅格数据作为神经网络ann中的输入因子数据，将土地利用现状数据作为基期年份的土地利用数据，导入到flus模型中的ann中，输出各种土地利用类型在整个空间上的适宜性数据；最后利用flus模型中的土地利用模拟模块，根据各种土地利用类型的适宜性数据，模拟区域内土地利用的变化，最后生成土地利用的变化模拟预测结果。
33、进一步地，步骤8中利用无迹卡尔曼滤波ukf校正的方法包括：
34、首先，向ukf程序中输入ehi序列初始值x以及x的协方差矩阵p，然后将x进行ut变换得到x(k)，然后根据上一时刻估计值计算x下一时刻的预测值再更新状态得到新的序列，在新的序列基础上再进行上述滤波操作，迭代循环计算健康指数预测值，当滤波器迭代到卡尔曼增益k收敛到0附近即预测序列的均方误差pk最小时，输出校正后的生态健康指数。
35、与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明基于滤波优化-隐马尔可夫模型的城市群生态系统健康模拟框架，通过建立生态活力-组织力-恢复力(vor)框架、引入隐马尔可夫模型(hmm)构建从v、o、r组合状态量到生态系统健康层级的映射关系，根据映射关系利用hmm模型结合vor指标进行解码预测，获取区域生态系统内部健康指数；另外利用flus等土地利用模拟模型进行土地利用模拟，根据土地利用模拟结果获取生态健康指标，计算生态健康指数；最后采用ukf对两个预测结果分别构建的生态系统健康指数时间序列进行校正，获取更为准确的生态系统健康指数的预测结果，从而可以快速准确地对城市群生态系统健康状况进行评估和分析；本发明将hmm算法引入传统生态健康指标体系，实现了城市群尺度下的生态系统健康模拟，同时利用ukf进行生态系统健康指数输出的校正，结果可靠，精度较高，从而为城市群尺度下的生态系统健康评价提供了有效的方法和定量化结果参考。
1.一种用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，其特征在于，步骤1中显性指标包括归一化植被指数ndvi、景观格局指数、景观多样性、景观破碎度以及土地利用类型占比。
3.根据权利要求1所述的用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，其特征在于，vor指标包括活力指数iv、组织力指数io和恢复力指数ir。
4.根据权利要求3所述的用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，其特征在于，活力指数iv以归一化植被指数作为具体指标，其计算公式为：
5.根据权利要求3所述的用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，其特征在于，步骤3中根据vor指标计算生态系统健康指数ehi的方法为：
6.根据权利要求3所述的用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，其特征在于，在步骤3的hmm评价体系中将iv划分为v1、v2和v3三个层级，分别代表生态系统活力处于差、中、优三种状态，io与ir同理，则每个样本点必然具备v1、v2、v3、o1、o2、o3、r1、r2、r3所组合的27种状态量的某一种可能，vor指标作为hmm评价体系中的显状态；
7.根据权利要求6所述的用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，其特征在于，步骤4中采用hmm算法对预测年的生态系统健康指数ehi进行解码的方法包括：
8.根据权利要求1所述的用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，其特征在于，步骤5中获取预期年土地利用预测结果的方法为：
9.根据权利要求1所述的用于对城市群生态系统健康进行评价的建模方法，其特征在于，步骤8中利用无迹卡尔曼滤波ukf校正的方法包括：
