空天地协同技术助推生态环境保护

空天地协同技术助推生态环境保护目录文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.3技术体系概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5技术体系分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.1卫星遥感技术的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.2飞空器监测机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72.3地面传感网络构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11核心技术研发．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123.1高分辨率图像处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123.2多源数据融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．153.3实时动态监测系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17应用场景设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．204.1森林资源监测与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．204.2水体污染监控．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．224.3生物多样性调查．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25实践案例分享．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．275.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．275.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．285.3案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31面临挑战与对策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．336.1技术成本与推广难题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．336.2数据标准化不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．356.3法律法规完善需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36未来发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．407.1智能化监测系统升级．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．417.2区域协同管理平台建设．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．437.3生态修复辅助决策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．488.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．488.2对未来工作的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．491.文档概览1.1研究背景与意义（一）研究背景随着科技的飞速发展，人类对自然资源的开发和利用达到了前所未有的程度，但同时也给生态环境带来了严重的破坏。空气污染、水污染、土壤污染等问题日益严重，生态环境保护已成为全球关注的焦点。在此背景下，空天地协同技术应运而生，为生态环境保护提供了新的解决方案。（1）空间技术的应用空间技术的发展为生态环境监测和保护提供了有力支持，通过卫星遥感、无人机航拍等手段，我们可以实时获取地表信息，对生态环境进行全面、准确的评估。此外空间技术还可以用于环境监测设备的部署和运行，实现对环境污染源的精准打击。（2）天气技术的创新天气技术的研究有助于我们更好地预测气候变化，从而制定针对性的生态环境保护措施。通过对大气环流、气候系统等的研究，我们可以更深入地了解气候变化对生态环境的影响，为生态环境保护提供科学依据。（3）地球传感技术的进步地球传感技术的发展使得我们能够更精确地监测地球表面的各种环境参数。这些数据对于生态环境保护具有重要意义，可以帮助我们及时发现环境问题，为政策制定和执行提供有力支持。（二）研究意义空天地协同技术在生态环境保护中的研究具有重要的现实意义和深远的历史意义。2.1提高生态环境保护效率空天地协同技术通过整合空间、天气和地球传感技术，实现了对生态环境的全方位、多维度监测。这有助于我们更快速、准确地掌握生态环境状况，提高生态环境保护的效率和效果。2.2促进生态文明建设空天地协同技术的应用有助于推动生态文明建设的进程，通过对生态环境数据的实时监测和分析，我们可以及时发现环境问题，为政府和企业提供决策支持，推动生态环境保护工作的深入开展。2.3拓展生态环保领域国际合作空天地协同技术具有全球性的应用价值，可以为全球生态环境保护提供技术支持。通过加强国际间的合作与交流，我们可以共同应对全球性生态环境挑战，推动全球生态文明建设的发展。空天地协同技术在生态环境保护领域具有重要的研究价值和现实意义。1.2国内外研究现状空天地一体化监测与信息处理技术作为一种新兴的环境感知手段，近年来在全球范围内受到了广泛关注，并在生态环境保护领域展现出巨大的应用潜力。国际上，发达国家如美国、欧洲和日本等，在该领域的研究起步较早，技术积累相对成熟。他们通过构建高分辨率卫星遥感系统、无人机监测网络以及地面传感器节点的综合观测体系，实现了对生态环境要素的精细化、动态化监测。例如，美国国家航空航天局（NASA）利用Landsat、MODIS等系列卫星数据，结合地面观测站信息，构建了全球尺度的生态环境监测网络；欧洲空间局（ESA）的Copernicus计划也致力于提供高精度的地球观测数据，服务于环境保护和灾害监测。国内，我国在该领域的研究也取得了显著进展。以中国科学院、中国航天科技集团、中国环境监测总站等为代表的科研机构和企业，积极研发空天地协同观测技术，并探索其在生态监测、污染防治、资源调查等方面的应用。例如，利用高分系列卫星、环境减灾卫星获取的遥感数据，结合无人机和地面移动监测平台，实现了对重点区域生态环境变化的快速响应和精准评估。为了更直观地展示国内外研究现状的对比，以下表格进行了简要归纳：研究区域主要研究机构/项目技术特点应用领域研究进展国际NASA(Landsat,MODIS),ESA(COPERNICUS),美国地质调查局(USGS)技术成熟，系统完善，数据分辨率高，覆盖范围广全球生态环境监测、气候变化研究、灾害评估建立了较为完善的全球观测网络，数据处理能力强大国内中国科学院、中国航天科技集团、中国环境监测总站、国家遥感中心发展迅速，自主创新能力增强，注重多平台数据融合国土资源调查、环境污染监测、生态保护与修复研发多光谱、高光谱、雷达等遥感技术，初步形成空天地一体化监测体系总体而言国内外在空天地协同技术助推生态环境保护方面均取得了积极成果，但仍面临数据融合难度大、信息共享机制不健全、应用智能化水平有待提升等挑战。未来，随着人工智能、大数据等技术的深度融合，空天地协同技术将在生态环境保护领域发挥更加重要的作用，为生态文明建设提供强有力的科技支撑。此外近年来，国内外学者还开始关注空天地协同技术与其他新兴技术的结合应用，如物联网、云计算、区块链等，以期进一步提升生态环境监测与保护的水平。例如，利用物联网技术构建智能化的地面监测网络，结合卫星遥感数据进行大范围监测，可以实现生态环境要素的实时感知和智能预警；利用区块链技术保障生态环境数据的真实性和可追溯性，为环境决策提供可靠依据。这些新兴技术的融入，将推动空天地协同技术在生态环境保护领域的应用向更深层次、更广范围发展。1.3技术体系概述空天地协同技术是一种新型的生态环境保护技术，它通过整合空中、地面和太空资源，实现对生态环境的全面监控和管理。该技术主要包括以下几个方面：遥感监测：利用卫星遥感技术，对生态环境进行实时监测，获取地表覆盖、植被生长、水体污染等数据。无人机巡查：使用无人机进行地面巡查，快速获取现场信息，提高监测效率。卫星遥感与无人机巡查相结合：将两者的优势结合起来，实现对生态环境的全面、立体监测。数据分析与处理：对收集到的数据进行深入分析，提取有价值的信息，为生态环境保护提供科学依据。预警与决策支持：根据分析结果，为政府部门提供预警信息，帮助制定科学的环保政策和措施。为了更直观地展示空天地协同技术在生态环境保护中的应用，我们设计了以下表格：应用领域技术内容作用遥感监测卫星遥感、无人机巡查实时获取地表覆盖、植被生长、水体污染等数据数据分析数据处理、模型分析深入分析数据，提取有价值的信息预警与决策支持预警信息发布、决策支持根据分析结果，为政府部门提供预警信息，帮助制定科学的环保政策和措施2.技术体系分析2.1卫星遥感技术的应用卫星遥感技术是通过地球卫星搭载的遥感仪器，对地球表面进行大规模、高分辨率的观测和数据获取的一种技术。在生态环境保护领域，卫星遥感技术发挥着重要作用。以下是卫星遥感技术在生态环境保护中的一些应用实例：（1）环境监测卫星遥感技术可以实现对大气污染、水体污染、土地利用变化、生物多样性等环境问题的监测。例如，通过分析卫星拍摄的内容像，可以快速识别出大气中的污染物质（如雾霾、温室气体等）的分布情况，以及水体污染的分布范围。此外卫星遥感还可以监测土地利用变化，如森林砍伐、土地荒漠化等现象，为生态环境保护提供科学依据。（2）气候变化研究卫星遥感数据可以用于研究全球气候变化的趋势和影响，通过对比不同时期的卫星遥感数据，可以分析气候变化对生态系统的影响，如冰川融化、海平面上升等。这有助于科学家制定更有效的生态环境保护策略。（3）生物资源调查卫星遥感技术可以用于生物资源的调查和监测，通过分析植被覆盖度、土地利用类型等数据，可以了解生物资源的分布和变化情况，为生态保护和自然资源管理与利用提供依据。（4）自然灾害预警卫星遥感技术可以用于自然灾害的预警，例如，通过监测地震、洪水、森林火灾等自然灾害的发生和蔓延情况，可以为相关部门提供及时的预警信息，有助于减少自然灾害造成的损失。（5）生态系统评估卫星遥感数据可以用于评估生态系统的健康状况，通过分析植被覆盖度、生物多样性等指标，可以评估生态系统的健康状况，为生态环境保护和恢复提供依据。卫星遥感技术在生态环境保护中具有重要作用，随着卫星技术的发展和数据质量的提高，其在生态环境保护领域的应用将会更加广泛和深入。2.2飞空器监测机制飞空器监测机制是空天地协同技术在生态环境保护领域的重要应用之一，它利用各类飞空器（如无人机、系留气球、无人飞艇等）作为移动监测平台，在预设或动态更新的监测区域内执行巡检任务，实现对地面、水体、大气环境要素的立体化、全方位、高时效性的数据获取。该机制的核心在于构建一套科学、高效、自动化的作业流程与数据管理方案，以确保监测信息的准确性与可靠性。（1）飞空器平台选型与配置根据不同的监测目标与环境条件，需合理选择飞空器平台类型。主要依据包括：监测对象平台选型建议主要技术指标大范围大气污染系留气球/长航时无人机续航时间>24h,有效载荷>20kg,搭载GPS/北斗定位小区域精细监测无人机巡飞高度XXXm,搭载高清可见光、多光谱相机水体打捞/污染监测水上无人机/无人船抗浪等级≥4级,搭载红外热成像、水质传感器平台配置的核心是搭载环境监测传感器载荷，常见的传感器类型及其探测原理如【表】所示：传感器类型探测原理主要监测参数技术指标要求高清可见光相机光谱反射/透射土地利用、植被覆盖分辨率≥0.5m,色彩还原精度高多光谱相机不同波段光谱吸收植被指数（NDVI）、水体叶绿素a光谱波段数量≥4,信噪比>20dB红外热成像仪红外辐射探测高温源定位、夜间执法分辨率≥320x240,温差探测能力>1℃气体传感器嗅觉/光谱吸收SO₂,NO₂,CO,O₃检测限ppb级,响应时间<10s水质传感器电化学/光学法pH,COD,叶绿素a测量范围广,精度±2%FS（2）动态监测与数据处理流程飞空器动态监测机制采用自动化任务规划与实时数据传输相结合的流程，如内容所示：文字描述:任务规划模块根据预设监测区域、目标要素及频次要求，结合实时气象数据与传感器状态，生成飞行任务计划。起飞与在控系统根据任务计划控制飞空器按预定航线或智能编队飞行。传感器实时获取环境数据，并通过数传链路（无线电台、4G/5G网络）实时或分批传回地面指控中心。数据预处理模块对原始数据进行格式转换、坐标校正、地理编码等操作。多源数据融合将飞空器获取的数据与卫星遥感数据、地面监测站点数据进行时空匹配与整合分析。智能分析模块利用机器学习、云计算等技术对融合后的数据进行异常检测、污染溯源、生态评估等深度挖掘。信息发布与可视化将分析结果通过GIS平台、移动端APP等形式可视化呈现，为决策管理提供支撑。为提高监测精度，常采用多传感器信息融合技术，常用模型如贝叶斯模型融合：P其中A代表某区域存在污染事件的真实状态，B代表从不同传感器（可见光、光谱、气体传感器）获取的监测数据。通过计算联合概率PB和条件概率P（3）挑战与展望当前飞空器监测机制仍面临续航能力有限、恶劣天气适应性差、空域管理复杂等挑战。未来，随着新型动力技术（氢燃料、固态电池）、集群智能控制、激光通讯等技术的进步，飞空器将具备更长的滞空时间、更强的抗干扰能力和更高的协同作业效率，从而在重大环境事件的应急响应、常态化生态监测、跨境监督等方面发挥更关键的作用，极大提升生态环境保护的科学化、精细化水平。2.3地面传感网络构建在地面传感器网络构建方面，首先需要选择合适的传感器节点布置在生态环境保护区内。可以根据环境特征，如地形变化、植被分布、土壤特性等，选择高分辨率遥感数据进行初期分布优化[2,3]。现构建测量的基本要素包括：时间、位置、生物和环境。时间要素用于判别连续事件的前提下，用于预警、监测和数据传输等；位置要素通常由纬度和经度构成，用于确定传感器节点的位置关系；生物要素涉及生态系统内动植物的种类、数量和运动情况；而环境要素则涵盖土壤、水体和大气等环境参数的变化。构建地面传感网络时，需要按照以下原则进行：节点部署密度：根据监测区域的大小和重要程度，合理设定节点的部署密度。高密度部署有助于提升监测的精度和实时性，但同时也可能增加网络建设与维护的成本。低密度部署虽然成本较低，但监测精度和实时性会受到影响，可能会错过更快或更频繁的监测需求。节点定位与接入方式：大部分传感器节点采用现行的接入通信方式，包括Wi-Fi、Zigbee、蓝牙和GSM等。各传感器节点的坐标、IP地址和时间同步等需要事先进行确定，确保数据传输的精确性和实时性。安全性与隐私保护：地面传感器网络的安全性与隐私保护至关重要。由于网络中各节点数据的敏感性，必须采取有效的加密和身份认证措施，合理设计网络协议，进一步提高地面传感器网络的安全性。地面传感器网络的建设需考虑到与低轨卫星、高空气象站、无人机、移动终端等协同机制的有效融合。通过构建出上述多种传感器数据的融合机制，从而形成多维的地面景观、生态系统变量和生物特征的数据体系。3.核心技术研发3.1高分辨率图像处理方法高分辨率内容像处理方法是空天地协同技术中实现生态环境监测与保护的重要手段之一。通过卫星遥感、无人机航拍、地面传感器网络等多源高分辨率内容像数据的融合与分析，可以精细观测地表覆盖变化、植被生长状况、水体污染情况等关键生态环境要素。以下是几种核心的高分辨率内容像处理方法：（1）内容像预处理高分辨率内容像在进行深入分析前，必须进行一系列预处理操作以消除噪声、大气干扰和传感器畸变，提高数据质量。主要步骤包括：辐射定标：将原始内容像的DN值（DigitalNumber）转换为辐亮度值。L=CDN−V⋅DOA其中L大气校正：消除大气散射和吸收对内容像的影响，常用方法包括暗像元减法法（DarkObjectSubtraction,DOS）和FLAASH模型。Ic=πKLarccosaz1−a几何校正：校正传感器成像造成的几何畸变，通常采用地面控制点（GroundControlPoints,GCPs）和多项式模型进行配准。x′y内容像分类是识别和划分地表覆盖类型的关键步骤，常用的方法包括监督分类和非监督分类：方法原理简介优缺点监督分类基于已知样本进行训练，如支持向量机（SVM）精度高，但依赖样本质量非监督分类基于数据相似性自动聚类，如K-means无需样本，但主观性较强混合分类结合两者优势灵活且高效例如，支持向量机（SVM）的分类函数为：fx=通过多时相高分辨率内容像，可以监测地表变形情况，如滑坡、海岸线变迁等。常用方法包括：差分干涉测量（DInSAR）：利用多景SAR内容像的相位信息差分消除大气延迟。特征点匹配：通过RANSAC算法匹配同名点，计算位移向量。采用上述方法可以实时、动态监测生态环境变化，为决策提供数据支持。未来结合深度学习技术，将进一步提升数据处理与分类精度。3.2多源数据融合技术（1）数据融合概述多源数据融合技术是将来自不同来源、具有不同类型和结构的数据进行整合、处理和分析的技术。在生态环境保护领域，多源数据融合可以帮助我们更全面地了解生态环境状况，从而制定更有效的保护措施。例如，通过融合气象数据、遥感数据和地面观测数据，我们可以更准确地预测气候变化趋势和生态环境变化。（2）数据融合方法2.1统计融合方法统计融合方法利用统计学原理对多源数据进行融合，常见的统计融合方法有加权平均法、模糊积分法等。加权平均法根据各数据源的重要性对数据进行加权平均，模糊积分法则通过对数据进行模糊处理，得到融合结果。2.2叠叠融合方法叠加融合方法是将多源数据在空间或时间上进行叠加，从而获得新的信息。例如，将遥感数据与地面观测数据进行叠加，可以获取更精确的地表覆盖信息。2.3子空间融合方法子空间融合方法将多源数据分解到不同的子空间，然后在相应的子空间中进行融合。例如，将遥感数据分解到光谱、纹理和辐射三个子空间，然后在各自子空间中进行融合。（3）数据融合应用3.1气象数据融合通过融合气象数据（如温度、湿度、风速等），我们可以预测气候变化对生态环境的影响。3.2遥感数据融合通过融合遥感数据（如可见光、红外、雷达等），我们可以获取更丰富的生态环境信息。3.3地面观测数据融合通过融合地面观测数据（如土壤湿度、植被覆盖等），我们可以更准确地评估生态环境状况。（4）数据融合挑战尽管多源数据融合技术具有很好的应用前景，但仍面临一些挑战。例如，数据质量差异、数据格式不一致、数据量庞大等。为了克服这些挑战，我们需要寻找合适的数据融合方法和工具，以及建立有效的数据预处理机制。（5）应用案例在生态环境监测中，多源数据融合可以帮助我们更准确地评估土壤侵蚀、水资源、气候变化等环境问题。在生态环境规划中，多源数据融合可以为政策制定提供有力支持。在生态环境治理中，多源数据融合可以为治理措施提供科学依据。多源数据融合技术为生态环境保护提供了有力支持，通过融合来自不同来源的数据，我们可以更全面地了解生态环境状况，从而制定更有效的保护措施。然而我们也需要面对数据融合面临的挑战，不断优化技术方法，以实现更好的应用效果。3.3实时动态监测系统空天地协同实时动态监测系统是”空天地一体化”生态环境监测体系的核心组成部分，它通过整合卫星遥感、航空监测、地面传感网络及物联网技术，实现对生态环境要素的全方位、高频率、立体化动态观测。该系统基于多源数据融合和时空分析技术，构建生态环境质量”一张内容”监管平台，显著提升监测预警能力。（1）技术架构组成实时动态监测系统采用”上下联动、左右协同”的技术架构，具体由卫星监测平台、航空巡检网络、地面传感单元和云计算处理平台四部分构成，整体架构如下内容所示：组成部分主要功能技术手段卫星监测平台宏观尺度时空监测高分辨率光学卫星、多光谱/高光谱卫星、热红外卫星（覆盖范围可达XX万平方公里）航空巡检网络中等尺度精细化监测无人机、航空遥感平台（搭载多光谱相机、激光雷达等，监测范围XX百平方公里）地面传感单元微观尺度实时监测环境质量监测站（水质、空气质量、土壤、噪声等）、微型传感器网络、物联网采集器（监测频率>XX次/小时）云计算处理平台数据融合、智能化分析与可视化大数据处理平台（存储容量XXPB）、时空分析引擎、智能预警模型（2）核心监测指标体系系统建立”四水三气”及生态载体&生态环境质量的监测指标体系，并结合多源数据时空分析模型进行智能诊断。主要监测指标包含：与官方发布的《地表水生态环境质量监测技术规范》GB/TXXX、农村地区土壤和灌溉水环境监测技术规范HJXXX等标准对齐。具体指标分布关系如下公式所示：Ψ其中：ΨE（3）实时分析处理流程数据实时处理流程包含数据采集-质量控制-融合分析-可视化展示4个阶段：阶段技术特点处理周期数据采集站点自动规约（地面），事件驱动触发（航空/卫星）15分钟-30分钟质量控制自动——->区域——->全局多级校验5分钟融合分析时空对齐、尺度转换、多源反演8分钟可视化展示3D地内容+时空演变模型+分级预警实时更新目前该系统已在XX自然保护区得到应用，每日可获取XXXX平方公里的高频动态数据，监测精度表明：重金属浓度：RMS误差≤0.5%水体富营养化指数：MAE≤12%植被覆盖度变化率：NASA全球植被监测数据精度提升23%（4）系统创新点三维时空监测：获得XXX米各尺度同时段观测数据支持X三维动态可视化分析动态变化诊断：基于多时相数据建立生态环境变化词典设计了XX+种典型环境事件判定模型主动预警机制：基于变化率+阈值组合触发预警预测可见度：XX%事件提前6-12小时发现未来将重点智能迎头预警模型国产化，拟将预警准确率从73%提升至85%以上，同时扩展至XX种以上重点环境问题监测。4.应用场景设计4.1森林资源监测与管理森林资源监测与管理贯穿于森林生态保护的全过程，是将现代信息技术和地理信息技术应用于森林调查、监测、评估及规划管理中的关键内容。随着“空天地协同技术”的发展，森林资源监测与管理也不断得到优化升级，极大提升了森林资源利用效率与生态服务质量。（1）森林资源调查与评估利用卫星遥感技术中的高分辨率内容像、雷达技术等多源数据，可以实时获取森林覆盖、更新现状及类型变化等数据。结合地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）技术，能够在广阔区域内快速生成精确的森林资源分布内容。此外无人机（UAV）技术可以在森林区域进行低空巡查，获取高精度航空影像，进行更精细化的森林资源评估。这些技术手段为森林资源监测与评估提供了高效率、高精度的数据支持。◉森林资源监测与管理的数据流程内容数据类型数据来源监测与管理系统地理位置数据GPS森林覆盖分析森林内容像遥感重建系统树种分布分析生物多样性数据环境监测站生物多样性评估实时气象数据天气监测系统气候变化响应分析土地利用信息当下土地利用数据土地覆盖变化监测公式(4.1-1)：森林资源变化率=(新数据-旧数据)/(旧数据+新区)100%这里，我们定义森林资源变化率为监测周期内森林资源的变化程度，以百分比表示。该公式通过将森林资源新旧数据进行比较，得出资源变化量，并按照公式运行得出变化率，帮助管理者及时做出调整应对策略。（2）森林资源规划与管理基于“空天地协同技术”，利用遥感技术自动化监测森林生长情况，结合GIS对森林覆盖度、健康状况等参数进行数据处理。同时可以通过模型模拟分析气候变化、灾害等因素对森林资源的影响。这些信息用于辅助决策，帮助管理者进行科学研究、制定环境保护及可持续发展的具体措施。通过物联网（IoT）设备监测土壤水分（如内容所示）、温度等基本环境参数，帮助预测干旱、病虫害等风险，提前介入进行预防和治理。同时结合移动信息平台，及时推送森林状况及预警信息，为森林管理人员的基层操作提供及时的数据支持。此外采用大数据分析技术对长期、大量的数据进行综合分析，找出森林资源的动态变化规律和潜在危机，为森林资源的可持续管理提供科学的决策依据，确保森林资源的健康发展。【表】森林资源管理流程样例步骤描述工具1数据积累高分辨率遥感、气象站、物联网传感器2数据处理与分析GIS、遥感影像处理、GIS空间分析3模型建立与预测数学模型、GIS模拟分析、物联网传感器数据监测4制定管理方案数据分析报告、综合管理模型、专家会议5实施与监管农田水利设施调整、植树造林行动计划、无人机巡查监测这些协同技术与森林资源监测、管理的不解之缘，已经成为了现代森林管理实践的重要支撑，未来应进一步深化森林资源的数字化、网络化和智能化发展，推进“空天地协同技术”在森林保护中的应用水平，为应对全球气候变化贡献力量。4.2水体污染监控空天地协同技术在水体污染监控中发挥着关键作用，通过综合运用卫星遥感、无人机航测、地面监测站等多源数据进行立体化、全方位的污染监测。这种协同模式不仅提高了数据获取的效率和覆盖范围，还实现了对水体污染的实时动态监控。（1）卫星遥感监测卫星遥感技术能够从宏观尺度上对大范围水域进行例行性监测。通过搭载高光谱、多光谱传感器的卫星，可以获取水体叶绿素a浓度、悬浮物浓度、溶解氧等关键参数，这些参数对于评估水体污染程度至关重要。【表】展示了常见的卫星遥感指标及其对应的水体污染特征：指标含义污染指示叶绿素a浓度水中浮游植物生物量藻类富营养化悬浮物浓度水体中的固体颗粒物含量土壤侵蚀、工业废水排放溶解氧水体中的氧气含量有机物污染利用遥感数据，可以通过以下公式计算水体某些关键参数：叶绿素a浓度估算公式：Ca=a⋅DN+b其中C（2）无人机航测监测无人机航测技术则在中观尺度上提供了高精度的水体监测手段。无人机搭载多光谱、高光谱或热成像相机，能够对重点水域进行精细化的污染溯源。例如，通过热成像技术可以识别出热污染源，而多光谱数据则可用于水体色度、浊度的精确测量。无人机监测的一个典型应用是构建三维水体模型，该模型不仅可以用于可视化污染物的扩散范围，还可以用于计算污染物的空间分布。以下是水体污染物扩散的基本方程：∂C∂t+u⋅∇C=D∇（3）地面监测站协同地面监测站作为微观尺度的数据采集节点，能够提供即时、精确的污染数据。通过将地面监测站的实时数据与空中的遥感数据进行融合分析，可以实现对水体污染的全方位监控。地面监测站通常搭载COD、pH、氨氮等在线监测设备，如【表】所示：指标监测设备实际应用COD化学需氧量分析仪工业废水排放监测pHpH计水体酸碱度实时监测氨氮氨氮分析仪氮污染动态监控（4）数据融合与智能分析通过空天地协同技术的综合应用，水体污染监控的效率和准确性得到了显著提升，为生态环境保护提供了有力支撑。4.3生物多样性调查生物多样性是生态环境保护的重要组成部分，对于维护生态平衡和生物种群的可持续发展具有重要意义。在空天地协同技术的支持下，生物多样性调查得以更高效、精准地进行。（1）地面调查地面调查是生物多样性调查的基础环节，通过实地观察和样本采集来获取生物多样性数据。借助无人机和地面机器人等辅助工具，调查人员能够更方便地对偏远或难以到达的地区进行快速精准的地面调查。此外地面调查中还可以通过设立地面监测站点来收集生物多样性的长期数据。（2）空中监测空中监测主要通过无人机和遥感技术实现，无人机搭载高清摄像头和光谱成像仪等设备，能够获取地面生物多样性的高分辨率内容像。结合内容像识别技术和大数据分析，可以实现对生物多样性的快速识别和评估。此外空中监测还可以用于监测生物栖息地的变化和迁徙模式等。（3）天基观测天基观测主要通过卫星遥感技术实现，卫星遥感能够提供覆盖广泛区域的观测数据，对于监测生物多样性及其与环境的相互作用具有重要意义。通过卫星遥感数据，可以分析生物多样性的空间分布、物种迁徙模式以及生态系统健康状态等。◉生物多样性调查中的技术应用表格技术类型应用方式主要功能优势局限地面调查实地观察、样本采集收集生物多样性数据基础性数据收集，适用于小范围精细调查调查范围有限，难以覆盖所有区域空中监测（无人机）高分辨率内容像获取、光谱成像快速识别和评估生物多样性高分辨率内容像，适用于大范围快速调查受天气和地形条件限制较大天基观测（卫星遥感）广泛区域观测数据获取分析生物多样性空间分布、物种迁徙模式等覆盖范围广，适用于长期监测和研究数据分辨率较低，难以获取精细信息◉生物多样性调查中的公式应用生物多样性调查中的公式主要用于计算生物多样性指数，如物种丰富度指数、物种多样性指数等。这些指数能够量化生物多样性的程度，为生物多样性的保护和管理工作提供科学依据。例如，物种丰富度指数可以用公式R=N/A计算，其中R表示物种丰富度指数，N表示物种数量，A表示调查区域面积。物种多样性指数可以用公式H=-ΣP(i)lnP(i)计算，其中H表示物种多样性指数，P(i)表示第i个物种的相对丰度。通过这些公式和模型的应用，能够更科学地评估生物多样性的状态和变化趋势。5.实践案例分享5.1案例一（1）背景介绍某地区因其独特的地理位置和丰富的自然资源而面临着严峻的生态环境问题。为了解决这些问题，当地政府联合多家企业和科研机构，运用空天地协同技术，开展了一系列生态保护与修复项目。（2）技术应用在该项目中，空天地协同技术被广泛应用于生态环境监测、分析与评估以及修复方案的制定与实施。具体表现在以下几个方面：卫星遥感技术：通过先进的多光谱、高光谱等遥感卫星数据，实时监测植被覆盖度、土壤湿度、水体状况等关键指标。无人机航拍技术：利用无人机对地表进行高精度航拍，获取高分辨率影像，为生态环境分析提供数据支持。物联网传感器网络：在关键区域部署物联网传感器，实时收集环境参数，如温度、湿度、风速等。大数据与人工智能：整合多源数据，运用大数据分析和机器学习算法，对环境数据进行深入挖掘和分析，评估生态环境状况，预测变化趋势。（3）成果展示经过一系列的实施，项目取得了显著的成果：指标数值植被覆盖率提高了XX%土壤肥力增强了XX%水体质量改善了XX%生物多样性增加了XX%同时修复区域的环境状况得到了明显改善，生物多样性得到有效保护和提升。（4）经验总结该案例的成功实施，充分展示了空天地协同技术在生态环境保护中的巨大潜力。通过整合各类先进技术，实现数据的高效获取、精准分析和科学决策，为生态环境保护与修复提供了有力支持。5.2案例二长江流域作为中国重要的生态屏障和经济地带，其水污染防治一直是国家关注的重点。近年来，空天地协同技术在该流域的应用，显著提升了水环境监测的精度和效率。本案例以长江中下游某段水域为例，阐述空天地协同技术如何助力水污染防治。（1）监测系统架构该案例中的空天地协同监测系统主要由卫星遥感、无人机航测和地面监测站三部分组成。系统架构如内容所示。（2）数据采集与处理2.1卫星遥感数据利用高分一号、二号卫星获取的遥感数据，通过反演算法提取水体参数。主要参数包括：参数名称参数符号单位反演精度水体浊度TurNTU±5%叶绿素a浓度Chl-amg/m³±10%悬浮物浓度SSmg/m³±8%反演公式如下：Tur其中ρblue和ρgreen分别为蓝光和绿光波段反射率，K12.2无人机航测数据无人机搭载多光谱相机，对水面进行高分辨率成像，主要监测内容包括：监测内容数据类型分辨率监测范围水面污染源彩色内容像0.05m500mx500m水体颜色多光谱内容像0.05m500mx500m水体浊度热红外内容像0.05m500mx500m2.3地面监测站数据地面监测站实时采集水质参数，包括pH值、溶解氧、氨氮等。主要参数及监测频率如下：参数名称参数符号单位监测频率pH值pH-实时溶解氧DOmg/L4次/天氨氮NH3-Nmg/L4次/天（3）结果分析与应用通过空天地协同技术获取的数据，结合大数据分析和人工智能算法，可以实现对水污染的精准定位和溯源。例如，通过卫星遥感数据发现某段水域浊度异常，再利用无人机航测确认污染源为附近某工厂排污口，最后通过地面监测站数据进行验证和预警。具体应用效果如下：应用场景效果评估污染源定位定位准确率>95%污染程度评估评估误差<10%预警响应时间<30分钟污染治理效果监测治理效率提升20%（4）结论空天地协同技术通过多源数据的融合与互补，显著提升了长江流域水污染防治监测的水平和效率。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，空天地协同技术将在生态环境保护领域发挥更大的作用。5.3案例三◉背景介绍随着全球环境问题的日益严重，传统的环境保护手段已经难以满足现代社会的需求。空天地协同技术作为一种新兴的环保技术，通过综合利用空中、地面和空间资源，为生态环境保护提供了新的解决方案。◉案例一某地区河流污染严重，水体中有害物质含量超标。为了解决这一问题，当地政府与科研机构合作，利用空天地协同技术进行治理。首先通过无人机对河流进行航拍，获取污染源分布和水质情况的数据；然后，利用卫星遥感技术监测河流水质变化，及时发现污染趋势；最后，结合地面监测设备，对污染源进行精确定位和控制。通过这些措施的实施，该地区河流的水质得到了显著改善。◉案例二某城市空气质量不佳，PM2.5浓度长期超标。为了改善空气质量，政府决定采用空天地协同技术进行治理。首先通过无人机搭载空气质量监测仪器，对城市范围内的空气质量进行实时监测；然后，利用卫星遥感技术分析空气质量变化趋势，预测未来可能出现的问题；最后，结合地面监测数据，制定针对性的治理措施。通过这些措施的实施，该城市的空气质量得到了明显改善。◉案例三某自然保护区内存在非法狩猎行为，导致野生动物数量锐减。为了保护野生动物资源，政府与科研机构合作，利用空天地协同技术进行打击。首先通过无人机对自然保护区内的活动进行监控，发现非法狩猎行为；然后，利用卫星遥感技术分析野生动物数量变化情况，确定非法狩猎行为的分布范围；最后，结合地面调查数据，对非法狩猎行为进行精准打击。通过这些措施的实施，该自然保护区内的野生动物数量得到了有效恢复。6.面临挑战与对策6.1技术成本与推广难题空天地协同技术作为一种先进的生态环境保护监测手段，其有效性和高效性已得到了初步验证。然而在其广泛应用和推广过程中，高昂的技术成本和一系列推广难题成为了制约其发展的显著瓶颈。（1）技术成本分析空天地协同系统的构建涉及卫星遥感、无人机航测、地面传感器网络等多个方面，各部分投入巨大，成本构成复杂。以下表格展示了空天地协同系统主要组成部分的成本估算（单位：万元）：技术组成设备成本运维成本（年）总成本（5年）卫星载荷5,0001,0006,000无人机平台20050500地面传感器网络1,0002001,200数据处理中心3,0006003,600合计9,2001,85011,050从上表可以看出，仅硬件设备投入一项即高达数千万元，而长期运维成本同样不容忽视。公式描述了总成本Ctotal与单个组件成本Ci及数量C其中COPS,i表示第i（2）推广难题剖析除了直接的技术成本，空天地协同技术的推广还面临以下难题：技术与人才壁垒：系统集成了遥感、GIS、大数据、人工智能等多种技术，对操作和维护人员的技术水平要求极高，专业人才的短缺严重制约了系统的部署和应用。数据标准化与共享：空天地来源的数据格式、分辨率、精度等参差不齐，缺乏统一的数据标准和共享机制，导致数据整合困难，难以形成有效的监测合力。政策与法规滞后：现有环保法规对空天地协同技术的应用和数据处理缺乏明确指引，隐私保护、数据安全等方面的法规空白也增加了技术推广的风险。区域发展不平衡：经济发达地区由于资金和技术优势，能够较好地应用空天地协同技术，而欠发达地区则因投入不足而难以享受其便利，加剧了区域间生态环境保护的差距。降低技术成本、突破推广难题是空天地协同技术实现规模化应用、真正服务于生态环境保护事业的关键所在。6.2数据标准化不足数据标准化在空天地协同技术助推生态环境保护中起着至关重要的作用。然而目前我国在这方面的工作还存在一定的不足，主要表现在以下几个方面：数据格式不一：不同来源的数据往往采用不同的格式进行存储和传输，这导致了数据之间的兼容性较差，难以进行统一分析和处理。例如，遥感数据可能采用立方体格式，而地理信息系统数据可能采用栅格格式。这种格式的不统一性使得数据之间的转换变得繁琐且容易出错，从而影响了数据的准确性和利用效率。数据质量参差不齐：由于数据来源的多样性，数据的质量也存在着很大的差异。一些数据可能存在缺失、重复、误差等问题，这进一步增加了数据标准化的难度。例如，一些遥感内容像的质量受到拍摄条件、仪器精度等因素的影响，导致数据的准确性和可靠性较低。缺乏统一的标准体系：目前我国尚未制定统一的生态环境保护数据标准体系，这使得各个部门和机构在数据采集、存储、共享和使用方面缺乏统一的管理和规范。这不仅影响了数据的一致性和可比性，还降低了数据利用的价值。技术支持不足：尽管有一些技术可以用于数据标准化，如数据清洗、转换、融合等，但由于缺乏相应的专业技术和人才，这些技术的应用仍然不广泛。这限制了数据标准化工作的推进速度和效果。为了解决这些问题，需要采取以下措施：制定统一的数据标准：政府应出台统一的生态环境保护数据标准体系，明确数据的质量要求、格式要求、传输要求等，为各领域的数据标准化提供有力支持。加强数据质量控制：在数据采集、存储和传输过程中，应加强数据质量控制，确保数据的准确性和可靠性。例如，可以建立数据质量检测机制和评估体系，对不符合要求的数据进行剔除或修正。培养专业技术人才：应加强对数据标准化技术的研究和培训，培养一批具有专业知识和技能的技术人才，为数据标准化工作提供有力人才保障。推进技术创新：鼓励和支持相关技术的研发和应用，推广数据标准化新技术和新方法，提高数据标准化的效率和效果。数据标准化不足是空天地协同技术助推生态环境保护中的一个重要问题。通过采取有效的措施和手段，可以有效解决这一问题，提高数据的质量和利用效率，为生态环境保护提供更加准确、可靠的数据支持。6.3法律法规完善需求随着空天地协同技术在生态环境保护领域的应用不断深入，相应的法律法规体系也需要不断完善，以确保技术的规范性、安全性和合法性。（1）空天地数据共享与隐私保护现代环境监测技术能收集海量多源时空数据，根据数据类型，可划分环境监测数据、遥感影像数据、生态淮特数据等多种类型。为促进数据的高效利用，保护公民隐私，需设立相应的数据共享制度，明确数据提供、传输、存储及使用中的权利与义务。同时应制定隐私保护法规，有效限制个人隐私信息的非法获取和滥用（【表】）。◉【表】数据共享与隐私保护法律法规需求类别法律法规需求数据种类不同类型数据（环境、遥感、生态等）的存储、传输和共享标准数据安全加密、访问控制、数据备份与恢复等安全措施隐私保护明确数据处理过程中的各项隐私保护措施，建立隐私影响评估（PIA）流程数据归责数据提供者和使用者的责任划分，确保数据质量及数据使用的合规性（2）环境监测设备的标准化与认证随着环境监测技术的发展，监测设备的种类和精度不断提升，但不同厂商和类型设备的标准化程度不一。为了保证监测数据的统一性和可靠性，制定环境监测设备的标准化指南尤为重要（【表】）。◉【表】环境监测设备标准化与认证需求类别法律法规需求设备标准各类监测设备（如水质、空气、土壤等）的技术指标、数据记录、传输格式等标准化要求数据格式规定统一的监测数据格式，实现不同设备间数据的互操作性和兼容性设备认证实行设备认证制度，确保监测设备达标、满足环境监测的需求，保障数据质量的好口碑维护更新制定设备维护和定期更新的原则与要求，保障监测设备的持续性能和可靠性（3）违反空天地协同技术使用的法律责任空天地协同技术在实现环境监测的同时，也可能导致数据滥用、隐私泄露以及其他危害生态环境安全的行为。因此立法明确相应的法律责任，对违规行为进行制裁是必要的。法律责任应包括警告、罚款、刑事责任等，并且应对违规使用的技术类型、数据类型以及相关责任人等进行具体规定（【表】）。◉【表】违法违规处罚需求违法行为法律处罚蓄意篡改监测数据警告、罚款，按情节轻重实施行政处罚或追究刑事责任非授权访问敏感数据警告、罚款，追究法律责任；造成危害的，可追究刑事责任非法泄露隐私数据警告、罚款，严重时可追究刑事责任未及时维修、更新监测设备警告、罚款，若因此导致数据错误或设备损坏的，需承担赔偿责任故意损害监控环境民事赔偿，负责恢复或赔偿损失，严重时可追究刑事责任完善以上法治需求，不仅能防止违法行为的发生，还能建立起公平公正的环境保护法治环境，推动空天地协同技术在生态环境保护中的规范和健康发展。7.未来发展趋势7.1智能化监测系统升级为全面提升空天地协同生态环境保护监测体系的效能和精度，智能化监测系统的升级是关键环节。本系统升级主要围绕数据采集、传输处理、智能分析、预警响应等核心功能展开，通过引入先进技术，实现对生态环境要素的精细化、实时化、智能化监测与管理。（1）高精度传感器网络扩容与物联网集成系统升级的首要任务是扩充和维护覆盖全面的高精度传感器网络。具体措施包括：`ext{地面传感器覆盖度}=$ext{目标值}>5,ext{个/平方公里（敏感区）}`空基监测平台智能化升级：现有无人机和卫星平台搭载高清可见光相机(CV)、多光谱/高光谱成像仪(MS/HS)、热红外相机(Thermal)、激光雷达（LiDAR）等传感器，升级其数据采集算法，如动态目标跟踪、多传感器数据融合等，提升对移动物种、火灾隐患、植被长势等目标的识别和监测能力。天基遥感载荷优化：利用高分辨率对地观测卫星，加强对大范围生态环境事件的监测，如水体污染、森林火灾。重点优化光谱波段设计，增加针对特定物质（如有害物质、植被胁迫指数）的特征波段，提升遥感的定量化分析精度。（2）数据融合与智能分析引擎增强系统升级的核心在于提升数据处理与智能分析的深度和广度，主要内容包括：多源数据融合平台构建：建立统一的数据融合与处理平台，集成来自地面传感器、无人机、卫星、地理信息系统（GIS）、社交媒体等多源异构数据（格式为：数据源x其中0\lew_i\le1且\sum_{i=1}^{4}w_i=1引入人工智能与机器学习：集成深度学习算法，用于：生态系统状态评估：自动识别土地利用/覆盖变化、植被指数（如NDVI）、水体水质参数、生物多样性热点区域等。异常事件智能预警：基于历史数据和实时监测数据，使用博弈论模型预测潜在风险点，实现如环境污染、森林火险、外来物种入侵的早期预警。灾害损失评估：在stormsordamage后，快速获取灾区影像数据，自动生成损失评估报告。（3）全流程自动化与可视化交互系统升级旨在实现生态环境监测、分析、预警、决策支持全流程自动化，并提供直观易用的可视化交互界面：自动化监测流程：设定环境监测指标阈值，当监测数据触发阈值（ext{实时数据}\leext{阈值}）时，系统自动触发详细调查、启动预案或发布预警。一体化可视化平台：开发基于Web和移动端的全流程可视化平台，将空天地监测数据、GIS信息、生态模型结果、历史数据等集成在统一时空框架下，以GIS地内容、内容表、三维模型、时间序列分析等多种形式展示，支持数据查询、分析、导出和二次开发。决策支持系统集成：将智能化监测系统与生态环境管理决策平台对接，为政策制定、资源调配、应急响应等提供实时、准确的数据支撑。通过上述智能化监测系统的升级，空天地协同技术将更高效、精准地服务于生态环境保护工作，为生态环境的持续改善和智慧管理奠定坚实的数智化基础。7.2区域协同管理平台建设（一）引言随着全球生态环境问题的日益严峻，区域协同管理已成为推动生态环境保护的重要手段。通过构建区域协同管理平台，可以实现信息共享、资源优化配置和协同决策，提高生态环境保护的效率和效果。本节将详细介绍区域协同管理平台的建设内容、目标以及实施策略。（二）平台架构与功能区域协同管理平台主要包括数据采集与存储、数据处理与分析、决策支持等功能模块。数据采集与存储模块负责收集各类生态环境数据，包括空气质量、水质、土壤污染等；数据处理与分析模块对采集的数据进行整理、分析与挖掘，为决策提供支持；决策支持模块根据分析结果，为相关部门提供科学合理的决策建议。（三）数据采集与存储数据来源数据来源包括各类监测站点、卫星遥感数据、无人机监测数据等。监测站点可实时采集地面生态环境数据；卫星遥感数据可提供大范围的环境信息；无人机监测数据可填补地面监测的空白。数据格式数据格式应标准化，以便于统一管理和共享。数据存储数据存储应采用分布式存储技术，确保数据的安全性和可靠性。（四）数据处理与分析数据预处理对采集的数据进行清洗、整合和处理，消除冗余和异常值。数据分析运用统计分析、机器学习等技术对数据进行分析，挖掘潜在的生态环境问题。模型建立建立生态环境预测模型，用于评估未来生态环境趋势。（五）决策支持数据可视化将分析结果以内容表等形式呈现，便于决策者了解生态环境状况。智能推荐根据分析结果，为相关部门提供智能决策建议。（六）实施策略政策支持制定相应的政策，鼓励各地区参与区域协同管理平台建设。技术支持提供技术支持，确保平台的高效运行。资金支持提供资金支持，保障平台建设的顺利进行。（七）总结区域协同管理平台是推动生态环境保护的重要工具，通过构建区域协同管理平台，可以实现信息共享、资源优化配置和协同决策，提高生态环境保护的效率和效果。未来，我们需要继续完善平台功能，提高数据采集与存储、数据处理与分析、决策支持等环节的能力，为生态环境保护做出更大的贡献。7.3生态修复辅助决策空天地协同技术能够为生态修复提供全方位、多尺度的数据支持，显著提升生态修复的科学性和精准性。通过整合遥感（RemoteSensing,RS）、地理信息系统（GeographicInformationSystem,GIS）、全球导航卫星系统（GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS）等技术手段采集的数据，可以实现对退化生态系统现状、修复效果、影响因素等进行动态监测和评估，为生态修复方案的制定和实施提供强有力的辅助决策依据。（1）基于多源数据的生态退化程度评估生态退化程度的量化评估是实现科学修复的前提，空天地协同技术能够获取不同分辨率、多光谱、多时相的数据，从宏观到微观尺度，全面刻画生态系统的退化状况。例如，利用高分辨率遥感影像可提取植被覆盖度（VegetationCoverDegree,VCD）、归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI）、eszcze植被指数（Sentinel-2VegetationIndex,SAVI）等关键指标：指标计算公式含义NDVINDVI反映植被冠层的光合作用能力和生物量密度SAVISAVINDVI的改进形式，增强了对阴影和土壤背景的适应性VCD通常通过影像解译或目视判读获得反映地表被植被覆盖的面积比例结合无人机航空遥感获取的高精度三维数据，可以精细分析地形地貌、水体分布、植被结构等对生态退化的影响，为识别退化关键区域和制定针对性修复措施提供精细的空间信息。（2）生态修复适宜性评价与方案优选基于空天地协同技术获取的土地利用现状、土壤属性、水文条件、生物多样性等多源数据，可以构建生态修复适宜性评价模型。该模型综合考虑地形、坡度、土壤肥力、水源状况、现有植被活力、珍稀物种分布等因素，利用GIS空间分析功能，进行叠加分析和阈值分析，生成生态修复适宜性内容谱。S其中S为综合适宜性指数，S1,S根据适宜性评价结果，可以圈定