一种自然遗产保护监测方法和系统

1.本发明涉及自然遗产领域，尤其涉及一种自然遗产保护监测方法和系统。


背景技术：

2.遗产监测是维持与提升自然遗产地ouv(outstanding universal value of heritage，突出的普遍价值)的前提保障。遗产监测作为重要的保护管理方式，是遗产管理者评估保护成效和明确管理措施的重要前提。
3.目前，国内外针对世界文化遗产都有一套完整的监测技术体系，而针对世界自然遗产，却缺乏具有针对性与应用性的监测体系。相关技术中，根据遗产监测对象选择合适的监测传感器设备，然后设定监测频率，通过无线通信网络或互联网将采集数据安全传输到监测中心的服务器数据库中；其次根据监测规范建立世界遗产监测业务模型并编写相应的监测软件功能模块，监测软件将数据库中的监测采集数据和监测预警指标进行自动比对，如在预警范围内，系统正常，如超出预警范围，监测系统软件将进行报警，督促监测人员采取后续预警处理行动；对于高级别预警信息，还需要进行方案审批、修复施工、验收、重新监测等一系列的规范的业务活动，直至监测值回落到预警范围内；实现对人类宝贵文化遗产的科学化、规范化监测和保护。
4.但是，本技术发明人在实现本技术实施例中技术方案的过程中，发现上述技术方案至少存在如下技术问题：
5.1、无法对自然遗产景观进行实时监测；
6.2、现有的监测体系不够完善、监测工作缺乏系统性的架构，零散的局部的监测无法为管理者提供准确的遗产价值动态。


技术实现要素：

7.本发明旨在将世界自然遗产景观监测数据实时处理，并对世界自然遗产健康状态进行动态监测。解决了现有技术中无法对世界自然遗产进行实时保护监测及监测体系不完善的技术问题。
8.主要通过以下技术方案实现上述发明目的：
9.第一方面，一种自然遗产保护监测方法，包括：对自然遗产ouv进行解构，确定自然遗产价值监测指标；实时获取所述自然遗产价值监测指标对应的生态监测数据和信息化监测数据；根据所述生态监测数据和/或所述信息化监测数据对所述自然遗产健康状态实现动态监测。
10.第二方面，一种自然遗产保护监测系统，包括：
11.监测指标模块，用于对自然遗产ouv进行解构，确定自然遗产价值监测指标；
12.数据监测模块，用于实时获取所述自然遗产价值监测指标对应的生态监测数据和信息化监测数据；
13.保护监测模块，用于根据所述生态监测数据和/或所述信息化监测数据对所述自
然遗产健康状态实现动态监测。
14.第三方面，一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的一种自然遗产保护监测方法的步骤。
15.第四方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的一种自然遗产保护监测方法的步骤。
16.第五方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的一种自然遗产保护监测方法的步骤。
17.本技术相较于现有技术的有益效果：
18.基于不同的自然遗产的ouv进行解构，从而确定自然遗产价值监测指标，有利于完善现有的自然遗产监测体系，提供准确的自然遗产价值动态监测。基于价值监测指标实时获取自然遗产景观生态监测数据以及信息化监测数据，从而实现自动对自然遗产健康状态进行动态监测，提高自然遗产保护监测的智能化程度，提升自然遗产保护监测技术的科学性和现代化水平。
附图说明
19.图1示出了本发明一种自然遗产保护监测方法的流程示意图；
20.图2示出了本发明一种自然遗产保护监测系统的结构示意图；
21.图3示出了本发明中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
22.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
23.实施例一
24.本发明实施例提供了一种自然遗产保护监测方法，所述方法的执行主体为基于大数据的自然遗产保护监测平台，是运用大数据、云计算、人工智能等先进技术构建的，该平台以世界自然遗产的ouv保护监测为根本，自然遗产监测为核心，信息化监测手段为引擎，建设的世界自然遗产大数据保护监测平台(下称大数据平台)。下面以九寨沟自然遗产保护监测为例进行说明，所述大数据平台部署在九寨沟信息中心的统一机房；如图1所示，所述方法具体包括以下步骤：
25.步骤1，对自然遗产ouv进行解构，确定自然遗产价值监测指标。
26.在对九寨沟自然遗产的ouv进行解构之前，需先对监测范围进行界定：根据《实施〈世界遗产公约〉操作指南》，世界自然遗产ouv和完整性是确定遗产地边界范围最重要的因素，也是遗产地管理和保护最重要的目标。因此，世界自然遗产ouv保护监测的空间范围以世界遗产委员会审核确定的遗产地范围加缓冲区范围。
27.在一个可行的实施方式中，根据九寨沟自然遗产所属世界自然遗产标准、完整性
评估及保护管理标准，对九寨沟自然遗产的ouv进行解构。
28.所述世界自然遗产标准包括：世界自然遗产标准vii：绝妙的自然现象或具有罕见自然美和美学价值的地区；世界自然遗产
ⅷ
：是地球演化史中重要阶段的突出例证，包括生命记载和地貌演变中的重要地质过程或显著的地质或地貌特征；世界自然遗产ix：突出代表了陆地、淡水、海岸和海洋生态系统及动植物群落演变、发展的生态和生理过程；世界自然遗产x：是生物多样性原址保护的最重要的自然栖息地，包括从科学和保护角度看，具有突出的普遍价值的濒危物种栖息地。
29.而九寨沟自然遗产地符合世界自然遗产标准ⅶ。根据iucn(international union for conservation of nature，世界自然保护联盟)2017年的评估报告，九寨沟自然遗产ouv概括为：这里有迷人的、清澈的、富含矿物质的水域，拥有众多艳丽典雅的高山湖泊、飞珠溅玉的瀑布、流光溢彩的钙华滩流、奔泻湍急的溪流等仙境景观。此外，还有具有重要景观价值的保存完好的第四纪冰川遗迹。众多美景掩映在壮观的高山山脉和高山积雪带、高山草甸、高山灌丛、针叶林、针阔混交林、阔叶林、湿地等高度多样化的生态系统类型中，构成了丰富多彩的自然生物生态景观，展现了非凡的自然美。因此，水、湖泊、瀑布、钙华、溪流、高山自然生物生态景观均是九寨沟世界自然遗产价值，亦即是九寨沟世界自然遗产价值的表征要素。具体可以归为如下三类：水体景观、生物生态景观、钙华景观。同时造就和孕育上述表征要素离不开气候、水文水质、生物多样性、特殊地貌等维持要素的稳定与持续存在。
30.九寨沟自然遗产完整性评估指自然和/或文化遗产及其特征的整体性和无缺憾性。对九寨沟自然遗产完整性的评估包括：所有表现其突出的普遍价值的必要因素；面积足够大，确保能完整的代表体现遗产价值的特色和过程；开发建设项目(自然遗产保护监测)对完整性及其维持的影响程度。
31.自然遗产保护管理包括立法、规范和契约性的保护措施、确保有效保护的边界、缓冲区、管理机制和可持续使用五方面，确保九寨沟自然遗产在列入《世界遗产名录》时所具有的ouv以及完整性和/或真实性在之后得到保持或加强。为此所有自然遗产必须有长期、充分的立法、规范、机构的和/或传统的保护及管理，以确保自然遗产得到保护。
32.依据上述对九寨沟自然遗产的ouv进行解构的方式，识别九寨沟自然遗产具体的表征要素和维持要素，提取对九寨沟自然遗产价值监测有高解释度的指标。
33.因此，综上，九寨沟自然遗产价值监测按照遗产ouv的表征要素与维持要素两方面开展，包括：水体景观：与水相关的美景(表征要素)和水文水质条件(维持要素)；生物生态景观：与生物多样性(维持要素)相关的美景(表征要素)；钙华景观：与钙华相关的美景(表征要素)与水文条件(维持要素)。
34.在一种可行的实施方式中，九寨沟以水体景观美闻名天下，水色景观是凸显九寨沟水体ouv价值的重要表征要素，因此，对水色景观的监测是水体景观的监测重点。水中悬浮颗粒物、生物含量等会影响水体对自然光线的折射，水中钙华体形成，因此将浊度、藻细胞密度和叶绿素浓度作为水质监测的指标。
35.在一个可行的实施方式中，而水文监测指标，具体包括水位、流速和水流饱和度。
36.在一个可行的实施方式中，九寨沟自然遗产生物生态景观表征与维持要素体现为生物景观与水体色彩交相辉演绎出的绚丽多彩多彩的画卷，因此色彩度是九寨沟自然遗产
极其炫目的表征特征，同时预支对应的生物多样性丰富度及其植被类型与覆盖特征是维持其表征特征的关键要素。因此，指标解构如下：九寨沟自然遗产生物生态景观监测指标分为生物生态景观、生物多样性指标和标志性植物状态指标。具体包括：
37.生物生态景观指标：色彩度作为生物生态景观监测指标。色彩度是指该图像中有色像元与该位点纯色图像中所有像元的比值，用于定量分析九寨沟美景形态美的指标，表征九寨沟景观图像的色彩特征。这些是与保护区的监测和林业监测是有主要区别的，突出了对生物生态景观对价值的支撑。同时相较于主观指标，对于美景的专家打分，这些也是更为客观的指标。
38.生物多样性指标：动植物物种丰富度和多样性、植被覆盖度。
39.在一个可行的实施方式中，九寨沟自然遗产钙华景观的持久稳定性是九寨沟世界自然遗产ouv的重要表征指标，因此维持钙华景观稳定度的条件要素作为其维持要素进行监测，主要指标解构如下：
40.ph、电导率，钙离子浓度、碳酸根离子浓度和钙华沉积速率。
41.ph和电导率是影响水中钙离子的重要因素。水中酸碱度变化可以改变水中离子溶解/沉淀状态，而电导率是用数字来表示水溶液传导电流的能力，用于监测水中溶解性矿物质浓度的变化，是估算水体阴阳离子盐含量的指标之一，其大小与水体中的阴阳离子的浓度呈正比，与水中的溶解性固体有密切关系。钙华沉积速率能够反映钙华稳定状况。遗产点稳定性要是指重要钙华景观稳定性，比如火花海等，反映构成遗产ouv的遗产点的状态。
42.在一个可行的实施方式中，九寨沟自然遗产价值监测指标还包括：气象监测指标：气候、地貌、降水和温度。需要说明的是，监测内容只有水体景观、生物生态景观、钙华景观三类，而监测指标中增加气象监测指标，主要是考虑到气象因素是影响上述三类表征要素的重要构成要素，动态监测气候有利于分析景观动态变化的原因。
43.步骤2，实时获取所述自然遗产价值监测指标对应的生态监测数据和信息化监测数据。
44.数据采集管理是大数据平台的一个重要组成部分，将遗产地的生态监测数据和信息化监测数据汇聚至大数据中心，通过数据的有效汇聚，实现各类基础数据的采集、加工、存储、交换功能，为整个遗产保护提供数据支持，为整个系统提供空间分析、统计分析的数据基础；为日常遗产监测保护、发生应急事件后的应急管理联动指挥及有效信息发布提供数据支撑。
45.大数据集成的数据源从产生方式上可分为两类，即业务信息(即信息化监测数据)和感知数据。业务信息指由遗产地当地的公安、工商、税务、经济统计、环保和应急管理中各业务管理系统产生的业务信息，具体包括例如人口户籍信息、工商业务信息、税务业务信息、经济统计信息、地理测绘信息、安监业务信息、环保业务信息和应急管理信息等。感知数据是指由各种探测仪、检测仪器、视频探头和卫星航空遥感设备等感知设备采集的数据，具体包括例如环保视频监控数据、安监视频监控数据、环境感知数据、污染源感知数据和安监感知数据。
46.通过前端部署的各监测子系统，采集九寨沟世界自然遗产地的生态监测数据及信息化监测数据；所述生态监测数据例如包括大气、水文、植被及地质等自然资源的监测数据；所述信息化监测数据例如包括客流、车联网、废弃污染物、无人机、指挥调度、智能照明
等监测数据。需要说明的是，通过前端部署的各种探测仪、检测仪器、视频探头、无人机和卫星航空遥感设备等感知设备，建立“高空－低空－地面”三位一体的自然遗产探测感知，实现对自然遗产全方位深度立体的监测，全方位掌握自然遗产地的实时情况；从技术方面划分包括高空卫星遥感、低空航空遥测、地面定点监测，全方位实时采集自然遗产状态展示、自然遗产压力分析、自然遗产响应管理所需数据。需要说明的是，前端部署的各感知设备可采用物联网传感器，例如包括水温监测设备、植被监测设备、地质监测设备、交通摄像头及遗产保护区域内摄像头等。
47.在一个可行的实施方式中，目前，针对获取水质监测数据，常规研究方法是在水体典型断面采集水样就地检测或带回实验室检测，采样间隔时间较长，对污染过程的监控非常薄弱，同时也耗费人力物力巨大。由于点源和非点源污染物排放时间、排放强度都具有很大随机性，进入水体的过程和量也具有很大不确定性，因此，实现多点、实时及多参数同步监测水质主要参数显得非常必要和重要。因此，本发明采用原位光谱水质监测系统可及时获得连续在线水质监测数据(水温、电导率、溶解氧、ph、浊度)，同时可实现远程在线监控，有利于全面、科学、真实的反映监测点的水质情况，及时、准确地掌握水质状况和动态变化趋势，为九寨沟遗产保护与管理提供科学依据。与传统污水监测方法相比，原位光谱水质分析测量不仅测量稳定，测量周期短而且测量过程不使用化学试剂，无二次污染。原位光谱的原理是利用光谱原理根据不同指标设置光谱系统。九寨沟浊度探头的参数为：850nm散射光，0-100fnu测量范围。利用藻细胞密度传感器和叶绿素浓度传感器采集九寨沟相应水域的藻细胞密度和叶绿素浓度，藻细胞密度传感器和叶绿素浓度传感器的采集频率为2小时/次。
48.在一个可行的实施方式中，利用自动化水文监测仪器采集水位和流速监测数据，自动化水文监测仪器布设在靠近水体边界。而采用相机固定拍照的方式采集水流饱和度监测数据，相机的安装位置也应靠近水体边界，便于与九寨沟现有监测设备集中供电。水流饱和度是指九寨沟自然遗产瀑布或滩流景观中，水流占整个景观体或河道宽度的比例，作为表征重要景观体(主要为瀑布和滩流景观)景观状态的指标，相较于专家打分等较为主观的景观美学监测评估方法，该方法能够定量衡量该类型景观体的动态变化。
49.在一个可行的实施方式中，目前，现有监测平台中缺乏对生物生态景观监测(色彩度、标志性植物状态)，因此，针对生物生态景观指标对应的监测数据的获取，采用高清相机拍照进行采集，采集频率为2小时/次。
50.在一个可行的实施方式中，利用九寨沟管理局在九寨沟设计的27条固定巡护样线，定期对样线的动植物物种状况开展监测工作。同时增加了采用遥感技术或无人机手段对九寨沟全域植被覆盖度状况的动态监测，从整体上把握九寨沟植被状况。具体的，针对植被覆盖，利用多光谱高清遥感影像获取九寨沟全域ndvi和植被覆盖度动态变化。数据采集手段为收集高分遥感卫星数据，采集频率一年一次。
51.在一个可行的实施方式中，利用热成像技术对动植物丰富度和多样性采集相应的监测数据。红外热成像云台可以体现温差，透过烟雾、伪装，发现隐蔽的生物，可用于目标的夜间搜索。此外，热成像云台自带测温功能，可以远距离探测、识别生物。监测频率可为持续监测。
52.在一个可行的实施方式中，现有钙华稳定度监测中的ph、电导率指标主要是通过
人工采集实验室分析。本发明中，采用原位光谱水质监测系统，结合ph传感器、电导率传感器、温度传感器(用于自动温度补偿，确保测量准确性)和，钙离子碳酸根离子探测仪，采集ph、电导率，钙离子浓度、碳酸根离子浓度和钙华沉积速率相应的监测数据。
53.在一个可行的实施方式中，采用智能变频水平位移计监测钙华景观稳定度数据，智能变频水平位移计自适应变频采集，针对具有突发性的变形，能在变形急剧增大时自动加密采集频率，确保监测数据的完整性。配合太阳能板和耐低温电池，可在极端气候环境条件下长期工作。
54.在一个可行的实施方式中，从现有九寨沟地质灾害防治监测系统中获取地貌监测数据；并通过九寨沟气象站获取气候、降水和温度等气象监测数据。另外，还利用人工智能ai技术，将采集到的水位、温度、湿度等数据进行整合分析，从数据中学习特征和规律，并基于专业知识，综合分析形成自然遗产健康状态监测与预警。
55.需要说明的，获取的生态监测数据和信息化监测数据，需前端部署的各监测设备将采集的监测数据传输至大数据平台。为确保信息安全，相关行业专网与九寨沟大数据平台是物理隔离，在这样的部署模式下，要实现大数据平台的信息资源共享与交换，必然涉及不同网络和不同地域之间的数据交换，因此在传输方式上，不仅需要网络连通条件下的在线数据传输，还要实现物理隔离条件下跨网的离线数据传输。因此，针对各物联网传感器采集的监测数据及接入的第三方数据(包括汇聚的互联网数据及运营商数据)，遵循ipso(ip for smart objects，智能物体联盟)标准，统一数据传输模型。对各种iot(internet of things，物联网)设备感知的数据做归一化处理，保障数据通用，根据不同设备的特性，选择适合的传输协议，如coap，mqtt，tcp，udp等。具体的，定义统一的数据传输模型：首先需要定义iot设备的数据传输模型，该模型包含设备的所有属性和相关数据；数据传输模型使用ipso提供的标准模型，以确保各iot设备之间的数据交换标准化。将数据传输模型映射到具体的传输协议：根据iot设备和大数据平台之间使用的传输协议，将数据传输模型映射到具体的协议，例如coap、mqtt、http等。这个过程中需要定义数据的格式、编码和解码规则，以确保数据可以被各iot设备和大数据平台所理解和解析。实现数据的归一化处理：在将数据发送到云端或者其他设备之前，需要将数据进行归一化处理，以确保各iot设备发送的数据格式一致。这个过程中需要将不同设备发送的数据转换成标准格式，例如json、xml、cbor等。添加标识符：在数据传输过程中，需要为每个数据添加标识符，以便其他设备或平台可以识别和处理这些数据。标识符是唯一的，例如uri、oid等。实现安全机制：在数据传输和储存中，还可实现安全机制，以确保数据的保密性、完整性和可靠性。这个过程中需要使用标准的安全机制，例如tls、dtls、oauth2等。测试和验证：在实现以上步骤之后，需要对系统进行测试和验证，以确保数据传输和储存的安全性和可靠性，及各iot设备之间的数据交换标准化。
56.综上所述，遵循ipso标准的数据储存和传输过程需要实现数据模型定义、数据格式映射、归一化处理、标识符添加、安全机制实现和测试验证等步骤，以确保各iot设备之间的数据交换标准化，并确保数据在传输和储存中的安全性和可靠性。
57.现有传输手段多为各个传感器采集数据之后，人工对各传感器数据进行统计汇总。在此基础上，对于新增传感器和定位设备的数据传输是通过无线通信节点设备传输通道，经避雷处理后输入到单元内数据采集器，采集器将采集的数据经过无线数据传输终端
通过网络传入到数据接收系统，数据接收系统将接收到的数据进行解析、存储及上传等处理。本发明中获取生态监测数据和信息化监测数据的传输通道分为两种，一种是常规情况主通道数据传输，另一种是灾害情况备用通道数据传输。
58.1、常规情况主通道数据传输：
59.主通道数据通过现场低功耗广域网技术(low power wide areanetwork，lpwan)的nb-iot(narrow band internet of things，窄带物联网)进行传输。nb-iot是一种符合3gpp(3rd generation partnership project，第三代合作伙伴计划)标准的新型无线接入技术，能提供广域覆盖。nb-iot使用licence频段，可直接部署于4g、5g网络，以降低部署成本、实现网络平滑升级。是符合lpwan要求的最有前途的技术之一。相比较传统的zigbee(zigbee technology，紫蜂技术，一种应用于短距离和低速率下的无线通信技术)等传输方式具备覆盖范围广、稳定可靠、成本低等优点。在日常情况，将采集站的传输终端和各大气传感器通过nb-iot方式自组成网络进行通讯，并通过运营商4g/5g网络，将数据传输到大数据平台。
60.2、灾害情况备用通道数据传输：
61.备用通道使用北斗卫星通信技术将数据传送至大数据平台的数据处理及应用层服务器。在主通道传输数据中断时或现场条件不具备4g/5g网络条件时，启动备用通道，使用小型基站和小型核心网组建通信网络，使监测站的传输终端能够接入到该网络中，再通过北斗卫星通讯技术，将数据发送到远端的大数据平台。
62.另外，在发生地质灾害时，原有的4g基站被破坏或缺乏电力而无法继续使用时，可通过应急车辆将具备卫星通讯能力的小型基站运送到距离监测站一定距离(例如2-5公里)的地方，采取卫星通讯方式，实现从监测站到远端大数据平台之间的数据传输。具体的，通过车载小型基站，监测站的传输终端可以与小型基站建立无线联结，将该监测站中各个传感器的数据，发送到无线基站上。无线基站将接收到的数据经通讯卫星发送到卫星站，再发送到远端的大数据平台。从而实现大数据平台采集和产生的大数据存储，包括结构化数据存储、半结构化数据和非结构化数据存储。其中具有高价值密度的结构化数据使用mpp(massively parallel processing，大规模并行处理)数据库集群以数据仓库的方式来负责存储管理，低价值密度的音视频、互联网等半结构化和非结构化大数据以hadoop(apachehadoop，分布式系统基础架构)的hbase(hadoop database，分布式的、面向列的开源数据库)、hdfs(hadoop distributed file system，hadoop分布式文件系统)、ceph分布式存储系统负责存储管理。大数据存储管理层对mpp数据库集群和hadoop平台实现了融合，整合了列存储、智能索引、多副本、mapreduce、hive等大数据处理技术对信息资源服务的大数据进行统一的存储管理。
63.步骤3，对所述生态监测数据和信息化监测数据进行预处理。
64.利用etl、数据仓库、olap等数据处理和加工工具，对各数据源单位采集的原始数据信息进行整理、清洗、加工、转换、比对、匹配、校验、整合和分析等，并按照统一的标准对各个遗产地数据进行串联和汇集，形成完整的遗产监测保护数据库。实现数据的共享和综合利用。
65.1、数据清洗
66.数据清洗主要是针对各数据源单位数据可能出现的数据二义性、重复、不完整及
违反业务规则等问题，允许通过试抽取，将有问题的记录先剔除出来，根据实际情况调整相应的清洗操作。
67.2、数据审核
68.数据审核主要是对各类数据源单位上报的采集数据的正确性和准确性进行审核，审核通过后才可进行数据存储和数据交换。
69.3、审核日志
70.审核日志主要是对各类审核数据的过程进行记录，包括审核内容、操作者、审核时间、是否通过等要素，通过日志记录，帮助系统管理人员查询审核操作过程，确保审核过程合法合规，保障系统数据的准确无误。
71.需要说明的是，关于数据存储，针对不同的应用开放给不同的用户群体，例如游客的宣传教育内容通过公有云架构开放给公共用户；而水体景观、生物生态景观等多维度监测数据，通过私有云架构开放给科研处等部门。通过分权分域的权限设置，以便针对不同的用户群体提供不同的服务能力；以及针对管理部门，通过大屏或者pc端、手机客户端、短信彩信开放；针对公众，通过app、短信彩信开放。
72.步骤4，根据所述生态监测数据和/或所述信息化监测数据对所述自然遗产健康状态实现动态监测。
73.在一个可行的实施方式中，利用预先建立的自然遗产ouv评估模型和所述生态监测数据评估所述自然遗产保护区域的ouv。所述生态监测数据包括生物生态景观监测数据、水体景观监测数据、钙化景观监测数据、气象监测数据和森林可燃物数据。所述自然遗产价值监测指标包括第一级指标和第二级指标；所述第一级指标包括生物生态景观指标、水体景观指标和钙化景观指标；所述生物生态景观指标对应的第二级指标包括：色彩度、生物多样性和标志性植物状态；所述水体景观指标对应的第二级指标包括：水文、水质和水流饱和度；所述钙化景观指标对应的第二级指标包括：稳定度和水质。
74.所述自然遗产ouv评估模型的计算式为：
[0075][0076]
其中，s为所述目标自然遗产的健康状态指数；ai为第i个第一级指标监测数据的分值；bi为第i个第一级指标监测数据的权重；cj为第j个第二级指标监测数据的权重；n为第一级指标个数；m为第二级指标个数。
[0077]
所述第一级指标监测数据的分值包括所述自然遗产的生物生态健康指数、水体景观健康指数和钙化景观稳定指数。具体的，根据水色透明度、水色藻细胞度、叶绿素度、水量、水深、水流饱和度指标综合分析，针对不同的指标赋予不同的权重，赋权原则使用层次分析法，通过设置每个指标的监测阈值，结合分区比高法，计算得出九寨沟自然遗产地不同区域水体的水体景观健康指数。采集九寨沟自然遗产地色彩度、自然带谱边界位置与数量，确定指标在生物生态景观权重和单项生态质量权重，通过动态因子变化确定生物生态健康指数。以影响九寨沟自然遗产钙华稳定度的水文条件，包括水体ph值、钙离子浓度、碳酸氢根离子浓度等，作为钙华稳定度测量参数，通过综合分析确定九寨沟自然遗产钙化景观稳定指数。因此，根据所述自然遗产的生物生态健康指数、水体景观健康指数和钙化景观稳定指数，360度全景构建九寨沟遗产地大数据画像，全面把握九寨沟遗产地的外部环境与生态健康度，深刻洞察遗产地干扰源基本属性与行为特征，实时监控遗产地各种动态。
[0078]
采用动态加权综合评价方法，每项指标设置不同的权重，如下表所示：
[0079]
表征要素权重维持要素权重水体景观0.36地貌0.15钙华景观0.42水文水质0.35生物生态景观0.22生物多样性0.25
ꢀꢀ
气候0.25
[0080]
从而利用上述自然遗产ouv评估模型计算得到九寨沟自然遗产的健康状态指数。根据健康状态指数的具体分值评估九寨沟自然遗产ouv，如下表所示：
[0081]
健康状态指数ouv等级100-96极佳ⅰ95-90较佳ⅱ89-85优ⅲ84-80健康ⅳ79以下不良
ⅴ
[0082]
在一个可行的实施方式中，根据气象监测数据和森林可燃物数据，预测所述自然遗产所属区域内的森林火险等级；并基于所述森林火险等级实现相应的预警。通过自动气象站或网络实时气象数据获取实时和未来的气象数据，依据所在区域森林火险等级预报模型、森林可燃物数据、气象数据等，进行森林火险等级计算、预报和发布，以做到提前预警和处置，减少损失。
[0083]
在一个可行的实施方式中，根据所述生物生态景观监测数据、水体景观监测数据、钙化景观监测数据、气象监测数据、客流监测数据、车联网监测数据、废弃污染物监测数据、无人机监测数据、指挥调度监测数据和智能照明监测数据，对所述自然遗产实现压力监测和保护管理，确保所述自然遗产的景观资源利用，不对自然生态造成负面影响，实现自然遗产的保护利用。通过对九寨沟的水文、生物、大气数据统计分析，采用智能分析技术和模型分析算法，在应用层对历史数据进行分析，对自然遗产压力未来趋势进行预测；采用动态加权综合评价方法，评价对象中的遗产状态、遗产压力、遗产响应，每项指标设置不同的评价指标，根据实际情况分析得出动态加权函数，计算确定健康分数。
[0084]
在一个可行的实施方式中，所述方法还包括：
[0085]
步骤5，将所述目标自然遗产的健康状态指数、森林火险等级或压力监测结果，进行可视化展示。
[0086]
通过对九寨沟自然遗产地采集的大数据进行统计分析、关联分析、趋势预测和决策支撑等，对于各类监测指标进行分析和可视化展示，实现“一张图”管理运行模式，360度全景构建世界自然遗产大数据画像，全面把握世界自然遗产地的外部环境与生态健康情况，深刻洞察遗产地干扰源基本属性与行为特征，实时监测世界自然遗产地的各种动态，有效提升自然遗产保护监测的可持续发展的效率。上述大数据平台具备数据统一呈现、实时同步响应、地图门户、直观多界面展示、决策选项提示等功能，将信息实时、直观、多维度和系统地分别呈现给管理机构、主管部门、游客、社会公众。另外，还可以实现“一张图”管理运行模式，360度全景构建世界自然遗产大数据画像，全面把握世界自然遗产地的外部环境与生态健康情况，深刻洞察遗产地干扰源基本属性与行为特征，实时监测世界自然遗产地的
各种动态。
[0087]
本发明实施例的一种自然遗产保护监测方法，打破信息碎片化壁垒，利用数据挖掘技术和信息化手段，实现数据全景化、可视化、智能化，具有以下技术效果：
[0088]
1、基于不同的自然遗产的ouv进行解构，从而确定自然遗产价值监测指标，有利于完善现有的自然遗产监测体系，提供准确的自然遗产价值动态监测。
[0089]
2、实现自动对自然遗产健康状态进行动态监测，提高自然遗产保护监测的智能化程度，提升自然遗产保护监测技术的科学性和现代化水平。
[0090]
3、ai技术的应用实现数据智能分析和精准预测，世界自然遗产大数据平台通过关联分析功能及聚类等ai技术把大量采集数据和业务信息系统结合起来，实现“一张图”管理运行模式，360度全景构建世界自然遗产大数据画像，全面把握世界自然遗产地的外部环境与生态健康情况，深刻洞察遗产地干扰源基本属性与行为特征，实时监测世界自然遗产地的各种动态。ai技术应用于多个监测子系统领域，在采集的视频和数据处理方面采用最为先进的前端结构化方案，承载深度学习的计算需求，ai技术基于深度学习模型，可不断根据预测结果进行自我学习及修正，使预测准确度不断提升，保障预测高精度；有效筛选复杂数据，提高数据质量和处理效率。
[0091]
4、云计算及窄带物联网等新技术构筑全新基础设施，充分发挥云计算资源灵活、安全可控的技术优势，以并行计算为核心，按需调度遗产监测保护的计算任务分配和计算资源，并提供从数据导入整合处理、计算模型设定到计算结果输出、多形式展现、应用能力提供等完整的数据处理服务，可为遗产监测服务、其它部门业务协同、游客公众了解自然遗产保护监测提供可靠灵活的解决方案。
[0092]
5、“高空－低空－地面”三位一体实现全方位深度立体监测，针对现有单一地面采集和人工采集为主的监测手段，本发明基于三位一体的监测理念，通过卫星遥感、无人机和地面传感器采集的技术手段，实现世界自然遗产更加深度立体的监测，从而能实时反映区域内水质情况、大气质量、植被覆盖等的参数影响，为水质、大气、植被等的灾害预警提供更准确、有效、全面的数据支撑。
[0093]
6、整合有关大气、水文、植被、森林防火、坡体、地震等生态监测数据，结合客流、车联网、废弃物污染、管理人员指挥等信息化监测数据，及时实现对自然遗产地的遗产监测和保护管理，确保景观资源的利用不对自然生态造成负面影响，更好地实现世界自然遗产的保护利用，确保自然遗产保护目标的实现。
[0094]
综上所述，本发明综合运用了物联网、大数据、人工智能等新技术，为世界自然遗产ouv监测提供有力支撑。同时，采用定制的人工智能(ai)方法，及时地将实时景观监测照片快速处理并自动评分，实时发布世界自然遗产ouv健康状态指数。以及，将采集到的水位、温度、湿度等数据进行整合分析，从数据中学习特征和规律，并基于专业知识，综合分析形成自然遗产健康状态监测与预警。
[0095]
实施例二
[0096]
本发明实施例还提供了一种2自然遗产保护监测系统，如图2所示，所述系统200包括：
[0097]
监测指标模块210，用于对自然遗产ouv进行解构，确定自然遗产价值监测指标；
[0098]
数据监测模块220，用于实时获取所述自然遗产价值监测指标对应的生态监测数
据和信息化监测数据；
[0099]
保护监测模块230，用于根据所述生态监测数据和/或所述信息化监测数据对所述自然遗产健康状态实现动态监测。
[0100]
在一个优选的实施例中，所述监测指标模块210具体用于：
[0101]
根据自然遗产所属世界自然遗产标准、完整性评估及保护管理标准，对所述自然遗产ouv进行解构；所述自然遗产完整性评估包括：所有表现所述自然遗产ouv的必要因素、确保完整体现所述自然遗产价值的特色和过程，以及，所述自然遗产保护监测对其完整性的影响程度。
[0102]
在一个优选的实施例中，所述自然遗产价值监测指标包括第一级指标和第二级指标；所述第一级指标包括生物生态景观指标、水体景观指标和钙化景观指标；所述生物生态景观指标对应的第二级指标包括：色彩度、生物多样性和标志性植物状态；所述水体景观指标对应的第二级指标包括：水文、水质和水流饱和度；所述钙化景观指标对应的第二级指标包括：稳定度和水质。
[0103]
在一个优选的实施例中，所述生态监测数据包括生物生态景观监测数据、水体景观监测数据、钙化景观监测数据、气象监测数据和森林可燃物数据。
[0104]
在一个优选的实施例中，所述信息化监测数据包括人口户籍信息、工商业务信息、税务业务信息、经济统计信息、地理测绘信息、安监业务信息、环保业务信息、应急管理信息，以及客流、车联网、废弃污染物、无人机、指挥调度和智能照明监测数据。
[0105]
在一个优选的实施例中，所述保护监测模块230包括：
[0106]
ouv评估单元2301，用于利用预先建立的自然遗产ouv评估模型和所述生态监测数据评估所述自然遗产保护区域的ouv。
[0107]
在一个优选的实施例中，所述自然遗产ouv评估模型的计算式为：
[0108][0109]
其中，s为所述目标自然遗产的健康状态指数；ai为第i个第一级指标监测数据的分值；bi为第i个第一级指标监测数据的权重；cj为第j个第二级指标监测数据的权重；n为第一级指标个数；m为第二级指标个数。
[0110]
在一个优选的实施例中，所述第一级指标监测数据的分值包括所述自然遗产的生物生态健康指数、水体景观健康指数和钙化景观稳定指数。
[0111]
在一个优选的实施例中，所述保护监测模块230包括：
[0112]
森林火险单元2302，用于根据气象监测数据和森林可燃物数据，预测所述自然遗产所属区域内的森林火险等级；并基于所述森林火险等级实现相应的预警。
[0113]
在一个优选的实施例中，所述保护监测模块230包括：
[0114]
压力监测单元2303，用于根据所述生物生态景观监测数据、水体景观监测数据、钙化景观监测数据、气象监测数据、客流监测数据、车联网监测数据、废弃污染物监测数据、无人机监测数据、指挥调度监测数据和智能照明监测数据，对所述自然遗产实现压力监测和保护管理，确保所述自然遗产的景观资源利用，不对自然生态造成负面影响，实现自然遗产的保护利用。
[0115]
在一个优选的实施例中，所述系统200还包括：
[0116]
可视化模块240，用于将所述目标自然遗产的健康状态指数、森林火险等级或压力
监测结果，进行可视化展示。
[0117]
本发明实施例一种自然遗产保护监测系统是对应上述实施例一种自然遗产保护监测方法，实现相应的功能。由于上述实施例中已经对一种自然遗产保护监测方法的实施方式进行了详细的说明，故在此不再赘述。
[0118]
实施例三
[0119]
本发明实施例还提供了一种电子设备3，如图3所示，包括存储器31、处理器32以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序33，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例一种自然遗产保护监测方法的步骤。
[0120]
实施例四
[0121]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例一种自然遗产保护监测方法的步骤。
[0122]
实施例五
[0123]
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例一种自然遗产保护监测方法的步骤。
[0124]
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种自然遗产保护监测方法，其特征在于，包括：对自然遗产ouv进行解构，确定自然遗产价值监测指标；实时获取所述自然遗产价值监测指标对应的生态监测数据和信息化监测数据；根据所述生态监测数据和/或所述信息化监测数据对所述自然遗产健康状态实现动态监测。2.如权利要求1所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，对自然遗产ouv进行解构，包括：根据自然遗产所属世界自然遗产标准、完整性评估及保护管理标准，对所述自然遗产ouv进行解构；所述自然遗产完整性评估包括：所有表现所述自然遗产ouv的必要因素、确保完整体现所述自然遗产价值的特色和过程，以及，所述自然遗产保护监测对其完整性的影响程度。3.如权利要求2所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，所述自然遗产价值监测指标包括第一级指标和第二级指标；所述第一级指标包括生物生态景观指标、水体景观指标和钙化景观指标；所述生物生态景观指标对应的第二级指标包括：色彩度、生物多样性和标志性植物状态；所述水体景观指标对应的第二级指标包括：水文、水质和水流饱和度；所述钙化景观指标对应的第二级指标包括：稳定度和水质。4.如权利要求3所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，所述生态监测数据包括生物生态景观监测数据、水体景观监测数据、钙化景观监测数据、气象监测数据和森林可燃物数据。5.如权利要求4所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，所述信息化监测数据包括人口户籍信息、工商业务信息、税务业务信息、经济统计信息、地理测绘信息、安监业务信息、环保业务信息、应急管理信息，以及客流、车联网、废弃污染物、无人机、指挥调度和智能照明监测数据。6.如权利要求4所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，根据所述生态监测数据和/或所述信息化监测数据对所述自然遗产健康状态实现动态监测，包括：利用预先建立的自然遗产ouv评估模型和所述生态监测数据评估所述自然遗产保护区域的ouv。7.如权利要求6所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，所述自然遗产ouv评估模型的计算式为：其中，s为所述目标自然遗产的健康状态指数；a
i
为第i个第一级指标监测数据的分值；b
i
为第i个第一级指标监测数据的权重；c
j
为第j个第二级指标监测数据的权重；n为第一级指标个数；m为第二级指标个数。8.如权利要求7所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，所述第一级指标监测数据的分值包括所述自然遗产的生物生态健康指数、水体景观健康指数和钙化景观稳定指数。9.如权利要求8所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，根据所述自然遗产的生物生态健康指数、水体景观健康指数和钙化景观稳定指数，建立所述自然遗产的大数据画像。10.如权利要求5所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，根据所述生态监测数据
和/或所述信息化监测数据对所述自然遗产健康状态实现动态监测，包括：根据气象监测数据和森林可燃物数据，预测所述自然遗产所属区域内的森林火险等级；并基于所述森林火险等级实现相应的预警。11.如权利要求5所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，根据所述生态监测数据和/或所述信息化监测数据对所述自然遗产健康状态实现动态监测，包括：根据所述生物生态景观监测数据、水体景观监测数据、钙化景观监测数据、气象监测数据、客流监测数据、车联网监测数据、废弃污染物监测数据、无人机监测数据、指挥调度监测数据和智能照明监测数据，对所述自然遗产实现压力监测和保护管理，确保所述自然遗产的景观资源利用，不对自然生态造成负面影响，实现自然遗产的保护利用。12.如权利要求7、10或11所述的自然遗产保护监测方法，其特征在于，将所述目标自然遗产的健康状态指数、森林火险等级或压力监测结果，进行可视化展示。13.一种自然遗产保护监测系统，其特征在于，包括：监测指标模块，用于对自然遗产ouv进行解构，确定自然遗产价值监测指标；数据监测模块，用于实时获取所述自然遗产价值监测指标对应的生态监测数据和信息化监测数据；保护监测模块，用于根据所述生态监测数据和/或所述信息化监测数据对所述自然遗产健康状态实现动态监测。14.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～12任一项所述的一种自然遗产保护监测方法的步骤。15.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～12任一项所述的一种自然遗产保护监测方法的步骤。16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～12任一项所述的一种自然遗产保护监测方法的步骤。

技术总结
本发明涉及自然遗产领域，公开了一种自然遗产保护监测方法和系统，通过对自然遗产OUV进行解构，确定自然遗产价值监测指标；实时获取所述自然遗产价值监测指标对应的生态监测数据和信息化监测数据；根据所述生态监测数据和/或所述信息化监测数据对所述自然遗产健康状态实现动态监测。本发明有利于完善现有的自然遗产监测体系，提供准确的自然遗产价值动态监测；实现自动对自然遗产健康状态进行动态监测，提高自然遗产保护监测的智能化程度，提升自然遗产保护监测技术的科学性和现代化水平。自然遗产保护监测技术的科学性和现代化水平。自然遗产保护监测技术的科学性和现代化水平。


技术研发人员：程悦 杨浩
受保护的技术使用者：中国科学院成都生物研究所
技术研发日：2023.04.24
技术公布日：2023/8/22