權(quán)利要求

1.廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其特征在于，其包括如下步驟：

步驟S1，對廢棄礦山進行航拍，以此獲得對應的廢棄礦山多角度航拍影像，并對所述廢棄礦山多角度航拍影像進行分析處理，從而確定所述廢棄礦山的地理環(huán)境信息和植被存在信息；

步驟S2，根據(jù)所述地理環(huán)境信息和所述植被存在信息，確定所述廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L氣候環(huán)境信息；

步驟S3，對采集所述廢棄礦山不同區(qū)域的土壤樣本，并對所述土壤樣本進行分析，從而確定所述廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L土壤環(huán)境信息；

步驟S4，根據(jù)所述植被生長氣候環(huán)境信息和所述植被生長土壤環(huán)境信息，確定所述廢棄礦山不同區(qū)域適合種植的植物種類。

2.如權(quán)利要求1所述的廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其特征在于：

在所述步驟S1中，對廢棄礦山進行航拍，以此獲得對應的廢棄礦山多角度航拍影像，并對所述廢棄礦山多角度航拍影像進行分析處理，從而確定所述廢棄礦山的地理環(huán)境信息和植被存在信息具體包括，

步驟S101，按照海拔高度從低至高的方向，對所述廢棄礦上進行周向掃描拍攝，以此獲得若干個對應所述廢棄礦山不同海拔高度區(qū)域的多角度航拍影像；

步驟S102，根據(jù)若干個所述多角度航拍影像，構(gòu)建所述廢棄礦山的三維圖像，并采用所述三維圖像模擬形成所述廢棄礦山當前所處的外界自然環(huán)境，從而確定所述廢棄礦山的地理環(huán)境信息；

步驟S103，根據(jù)若干所述多角度航拍影像，構(gòu)建所述廢棄礦山的三維圖像，并從所述三維圖像中提取得到相應的圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息，再根據(jù)所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息，確定所述廢棄礦山的植被存在信息。

3.如權(quán)利要求2所述的廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其特征在于：

在所述步驟S101中，按照海拔高度從低至高的方向，對所述廢棄礦上進行周向掃描拍攝，以此獲得若干個對應所述廢棄礦山不同海拔高度區(qū)域的多角度航拍影像具體包括，

步驟S1011，按照預設海拔高程差將所述廢棄礦山從低至高劃分為若干不同海拔高度區(qū)域，其中，所述預設海拔高程差不小于3.5m；

步驟S1012，按照海拔高度從低至高的方向，對每一個所述海拔高度區(qū)域依次進行順時針方向或者逆時針方向的周向掃描拍攝，從而獲得所述海拔高度區(qū)域?qū)亩嘟嵌群脚挠跋瘛?/span>

4.如權(quán)利要求2所述的廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其特征在于：

在所述步驟S102中，根據(jù)若干個所述多角度航拍影像，構(gòu)建所述廢棄礦山的三維圖像，并采用所述三維圖像模擬形成所述廢棄礦山當前所處的外界自然環(huán)境，從而確定所述廢棄礦山的地理環(huán)境信息具體包括，

步驟S1021，計算所述不同海拔高度區(qū)域中兩兩相鄰的海拔高度區(qū)域各自的多角度航拍影像之間的影像視差，以此形成相應的影像視差序列；

步驟S1022，根據(jù)所述影像視差序列，構(gòu)建得到所述廢棄礦山的三維圖像；

步驟S1023，采用所述三維圖像模擬形成所述廢棄礦山當前所述的光照、風向和降水環(huán)境，從而確定所述廢棄礦山的陽面分布區(qū)域信息、陰面分布區(qū)域信息、迎風坡分布信息、背風坡分布信息和風水嶺分布信息，以此作為所述地理環(huán)境信息。

5.如權(quán)利要求2所述的廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其特征在于：

在所述步驟S103中，根據(jù)若干所述多角度航拍影像，構(gòu)建所述廢棄礦山的三維圖像，并從所述三維圖像中提取得到相應的圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息，再根據(jù)所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息，確定所述廢棄礦山的植被存在信息具體包括，

步驟S1031，計算所述不同海拔高度區(qū)域中兩兩相鄰的海拔高度區(qū)域各自的多角度航拍影像之間的影像視差，以此形成相應的影像視差序列；

步驟S1032，根據(jù)所述影像視差序列，構(gòu)建得到所述廢棄礦山的三維圖像，并從所述三維圖像中提取得到相應的圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息；

步驟S1033，構(gòu)建植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并將所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息輸入至所述植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而獲得所述廢棄礦山的植被覆蓋面積分布信息和植被覆蓋密度信息，以此作為所述植被存在信息。

6.如權(quán)利要求1所述的廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其特征在于：

在所述步驟S2中，根據(jù)所述地理環(huán)境信息和所述植被存在信息，確定所述廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L氣候環(huán)境信息具體包括，

構(gòu)建礦山植物生長氣候環(huán)境評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并將所述地理環(huán)境信息中的陽面分布區(qū)域信息、陰面分布區(qū)域信息、迎風坡分布信息、背風坡分布信息和風水嶺分布信息，以及所述植被存在信息中的植被覆蓋面積分布信息和植被覆蓋密度信息輸入至所述礦山植物生長氣候環(huán)境評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而確定所述廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域?qū)闹脖簧a(chǎn)氣候環(huán)境信息。

7.如權(quán)利要求1所述的廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其特征在于：

在所述步驟S3中，對采集所述廢棄礦山不同區(qū)域的土壤樣本，并對所述土壤樣本進行分析，從而確定所述廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L土壤環(huán)境信息具體包括，

步驟S301，在所述廢棄礦山的不同海拔高度區(qū)域分別采集預定深度的土壤樣本，其中，在所述不同海拔高度區(qū)域中相鄰兩個海拔高度區(qū)域之間的海拔高程差不小于3.5m，所述預定深度為不小于1m；

步驟S302，將采集得到的每一份土壤樣本進行關(guān)于土壤土質(zhì)成分、土壤有機物成分、土壤微量元素成分和土壤酸堿度的分析處理，從而獲得所述廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域?qū)耐寥劳临|(zhì)成分信息、土壤有機物成分信息、土壤微量元素成分信息和土壤PH值信息，以此作為所述植被生長土壤環(huán)境信息。

8.如權(quán)利要求1所述的廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其特征在于：

在所述步驟S4中，根據(jù)所述植被生長氣候環(huán)境信息和所述植被生長土壤環(huán)境信息，確定所述廢棄礦山不同區(qū)域適合種植的植物種類具體包括，

步驟S401，根據(jù)所述植被生長氣候環(huán)境信息和所述植被生長土壤環(huán)境信息，確定所述廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域?qū)臏囟?、光照時長、降雨量、土壤營養(yǎng)值和土壤疏水性；

步驟S402，根據(jù)所述溫度、所述光照時長、所述降雨量、所述土壤營養(yǎng)值和所述土壤疏水性，確定所述廢棄礦山不同海拔高度區(qū)域適合種植的植物種類。

9.如權(quán)利要求5所述的廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其特征在于：

在所述步驟S1033中，構(gòu)建植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并將所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息輸入至所述植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而獲得所述廢棄礦山的植被覆蓋面積分布信息和植被覆蓋密度信息，以此作為所述植被存在信息具體包括，

第一、根據(jù)下面公式(1)，確定所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息對應的樣本與劃分的類別之間的隸屬關(guān)系

在上述公式(1)中，表示所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息對應的第a個樣本矩陣與第i個類別矩陣之間的隸屬關(guān)系，Da表示所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息的第a個樣本矩陣，Zi和Zj分別表示第i個類別矩陣的聚類中心和第j個類別矩陣的聚類中心，且i不等于j，n表示劃分的類別總數(shù)量，m表示預設加權(quán)指數(shù)、其取值為2，T表示矩陣的轉(zhuǎn)置；

第二、利用下面公式(2)，建立所述隸屬關(guān)系與每個所述類別矩陣中的最小聚類中心的關(guān)系表達式

在上述公式(2)中，min(Zi)表示第i個類別矩陣的最小聚類中心，S表示所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息的樣本矩陣總數(shù)量，其中將上述公式(2)中的min(Zi)代入上述公式(1)中的Zi、并于上述公式(2)進行聯(lián)立求解，從而得到各個所述類別矩陣對應的最小聚類中心min(Zi)的值；

第三、將上述求得的最小聚類中心min(Zi)的值代入下面公式(3)對應的植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入-輸出方程中

在上述公式(3)中，C表示植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出信息，R表示植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入信息，μi表示聯(lián)接第i個類別矩陣的隱層節(jié)點與輸出節(jié)點的權(quán)值，μ0表示預設偏差值、且其取值為(0，1]；

將所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息作為上述R值輸入到上述公式(3)中，以此得到所述植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出信息，并將所述輸出信息作為植被存在信息。

說明書

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及礦山綠化的技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法。

背景技術(shù)

礦山在開采過程中需要對土壤進行開挖，而當?shù)V山中的礦材被開采完畢后礦山就會逐漸廢棄。廢棄礦山的山體結(jié)構(gòu)和土壤結(jié)構(gòu)都受到不同程度的破壞而變得十分脆弱，若在雨水的長期作用下，廢棄礦山的土壤生態(tài)系統(tǒng)會受到嚴重的破壞，從而危及廢棄礦山的山體結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，而現(xiàn)有技術(shù)只存在對廢棄礦山的土壤進行臨時性加固的修復方式，其不能針對廢棄礦山不同區(qū)域的氣候條件和土壤條件選擇合適的植物進行綠化種植，以實現(xiàn)廢棄礦山的可持續(xù)化生態(tài)修復。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，本發(fā)明提供廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其包括對廢棄礦山進行航拍，以此獲得對應的廢棄礦山多角度航拍影像，并對該廢棄礦山多角度航拍影像進行分析處理，從而確定該廢棄礦山的地理環(huán)境信息和植被存在信息，以及根據(jù)該地理環(huán)境信息和所述植被存在信息，確定該廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L氣候環(huán)境信息，再對采集該廢棄礦山不同區(qū)域的土壤樣本，并對該土壤樣本進行分析，從而確定該廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L土壤環(huán)境信息，最后根據(jù)該植被生長氣候環(huán)境信息和該植被生長土壤環(huán)境信息，確定該廢棄礦山不同區(qū)域適合種植的植物種類；可見，該廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法通過對廢棄礦山進行多角度航拍影像拍攝和土壤采樣分析來獲得廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域的植被生長氣候環(huán)境信息和植被生長土壤環(huán)境信息，這樣能夠?qū)U棄礦山的不同海拔高度區(qū)域進行有針對性的分析，從而為不同海拔高度區(qū)域選擇合適的植物種植提供科學的和可靠的依據(jù)，并實現(xiàn)廢棄礦山的可持續(xù)化生態(tài)修復。

本發(fā)明提供廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法，其特征在于，其包括如下步驟：

步驟S1，對廢棄礦山進行航拍，以此獲得對應的廢棄礦山多角度航拍影像，并對所述廢棄礦山多角度航拍影像進行分析處理，從而確定所述廢棄礦山的地理環(huán)境信息和植被存在信息；

步驟S2，根據(jù)所述地理環(huán)境信息和所述植被存在信息，確定所述廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L氣候環(huán)境信息；

步驟S3，對采集所述廢棄礦山不同區(qū)域的土壤樣本，并對所述土壤樣本進行分析，從而確定所述廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L土壤環(huán)境信息；

步驟S4，根據(jù)所述植被生長氣候環(huán)境信息和所述植被生長土壤環(huán)境信息，確定所述廢棄礦山不同區(qū)域適合種植的植物種類；

進一步，在所述步驟S1中，對廢棄礦山進行航拍，以此獲得對應的廢棄礦山多角度航拍影像，并對所述廢棄礦山多角度航拍影像進行分析處理，從而確定所述廢棄礦山的地理環(huán)境信息和植被存在信息具體包括，

步驟S101，按照海拔高度從低至高的方向，對所述廢棄礦上進行周向掃描拍攝，以此獲得若干個對應所述廢棄礦山不同海拔高度區(qū)域的多角度航拍影像；

步驟S102，根據(jù)若干個所述多角度航拍影像，構(gòu)建所述廢棄礦山的三維圖像，并采用所述三維圖像模擬形成所述廢棄礦山當前所處的外界自然環(huán)境，從而確定所述廢棄礦山的地理環(huán)境信息；

步驟S103，根據(jù)若干所述多角度航拍影像，構(gòu)建所述廢棄礦山的三維圖像，并從所述三維圖像中提取得到相應的圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息，再根據(jù)所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息，確定所述廢棄礦山的植被存在信息；

進一步，在所述步驟S101中，按照海拔高度從低至高的方向，對所述廢棄礦上進行周向掃描拍攝，以此獲得若干個對應所述廢棄礦山不同海拔高度區(qū)域的多角度航拍影像具體包括，

步驟S1011，按照預設海拔高程差將所述廢棄礦山從低至高劃分為若干不同海拔高度區(qū)域，其中，所述預設海拔高程差不小于3.5m；

步驟S1012，按照海拔高度從低至高的方向，對每一個所述海拔高度區(qū)域依次進行順時針方向或者逆時針方向的周向掃描拍攝，從而獲得所述海拔高度區(qū)域?qū)亩嘟嵌群脚挠跋瘢?/span>

進一步，在所述步驟S102中，根據(jù)若干個所述多角度航拍影像，構(gòu)建所述廢棄礦山的三維圖像，并采用所述三維圖像模擬形成所述廢棄礦山當前所處的外界自然環(huán)境，從而確定所述廢棄礦山的地理環(huán)境信息具體包括，

步驟S1021，計算所述不同海拔高度區(qū)域中兩兩相鄰的海拔高度區(qū)域各自的多角度航拍影像之間的影像視差，以此形成相應的影像視差序列；

步驟S1022，根據(jù)所述影像視差序列，構(gòu)建得到所述廢棄礦山的三維圖像；

步驟S1023，采用所述三維圖像模擬形成所述廢棄礦山當前所述的光照、風向和降水環(huán)境，從而確定所述廢棄礦山的陽面分布區(qū)域信息、陰面分布區(qū)域信息、迎風坡分布信息、背風坡分布信息和風水嶺分布信息，以此作為所述地理環(huán)境信息；

進一步，在所述步驟S103中，根據(jù)若干所述多角度航拍影像，構(gòu)建所述廢棄礦山的三維圖像，并從所述三維圖像中提取得到相應的圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息，再根據(jù)所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息，確定所述廢棄礦山的植被存在信息具體包括，

步驟S1031，計算所述不同海拔高度區(qū)域中兩兩相鄰的海拔高度區(qū)域各自的多角度航拍影像之間的影像視差，以此形成相應的影像視差序列；

步驟S1032，根據(jù)所述影像視差序列，構(gòu)建得到所述廢棄礦山的三維圖像，并從所述三維圖像中提取得到相應的圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息；

步驟S1033，構(gòu)建植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并將所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息輸入至所述植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而獲得所述廢棄礦山的植被覆蓋面積分布信息和植被覆蓋密度信息，以此作為所述植被存在信息；

進一步，在所述步驟S2中，根據(jù)所述地理環(huán)境信息和所述植被存在信息，確定所述廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L氣候環(huán)境信息具體包括，

構(gòu)建礦山植物生長氣候環(huán)境評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并將所述地理環(huán)境信息中的陽面分布區(qū)域信息、陰面分布區(qū)域信息、迎風坡分布信息、背風坡分布信息和風水嶺分布信息，以及所述植被存在信息中的植被覆蓋面積分布信息和植被覆蓋密度信息輸入至所述礦山植物生長氣候環(huán)境評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而確定所述廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域?qū)闹脖簧a(chǎn)氣候環(huán)境信息；

進一步，在所述步驟S3中，對采集所述廢棄礦山不同區(qū)域的土壤樣本，并對所述土壤樣本進行分析，從而確定所述廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L土壤環(huán)境信息具體包括，

步驟S301，在所述廢棄礦山的不同海拔高度區(qū)域分別采集預定深度的土壤樣本，其中，在所述不同海拔高度區(qū)域中相鄰兩個海拔高度區(qū)域之間的海拔高程差不小于3.5m，所述預定深度為不小于1m；

步驟S302，將采集得到的每一份土壤樣本進行關(guān)于土壤土質(zhì)成分、土壤有機物成分、土壤微量元素成分和土壤酸堿度的分析處理，從而獲得所述廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域?qū)耐寥劳临|(zhì)成分信息、土壤有機物成分信息、土壤微量元素成分信息和土壤PH值信息，以此作為所述植被生長土壤環(huán)境信息；

進一步，在所述步驟S4中，根據(jù)所述植被生長氣候環(huán)境信息和所述植被生長土壤環(huán)境信息，確定所述廢棄礦山不同區(qū)域適合種植的植物種類具體包括，

步驟S401，根據(jù)所述植被生長氣候環(huán)境信息和所述植被生長土壤環(huán)境信息，確定所述廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域?qū)臏囟取⒐庹諘r長、降雨量、土壤營養(yǎng)值和土壤疏水性；

步驟S402，根據(jù)所述溫度、所述光照時長、所述降雨量、所述土壤營養(yǎng)值和所述土壤疏水性，確定所述廢棄礦山不同海拔高度區(qū)域適合種植的植物種類；

進一步，在所述步驟S1033中，構(gòu)建植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并將所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息輸入至所述植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而獲得所述廢棄礦山的植被覆蓋面積分布信息和植被覆蓋密度信息，以此作為所述植被存在信息具體包括，

第一、根據(jù)下面公式(1)，確定所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息對應的樣本與劃分的類別之間的隸屬關(guān)系

在上述公式(1)中，表示所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息對應的第a個樣本矩陣與第i個類別矩陣之間的隸屬關(guān)系，Da表示所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息的第a個樣本矩陣，Zi和Zj分別表示第i個類別矩陣的聚類中心和第j個類別矩陣的聚類中心，且i不等于j，n表示劃分的類別總數(shù)量，m表示預設加權(quán)指數(shù)、其取值為2，T表示矩陣的轉(zhuǎn)置；

第二、利用下面公式(2)，建立所述隸屬關(guān)系與每個所述類別矩陣中的最小聚類中心的關(guān)系表達式

在上述公式(2)中，min(Zi)表示第i個類別矩陣的最小聚類中心，S表示所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息的樣本矩陣總數(shù)量，其中將上述公式(2)中的min(Zi)代入上述公式(1)中的Zi、并于上述公式(2)進行聯(lián)立求解，從而得到各個所述類別矩陣對應的最小聚類中心min(Zi)的值；

第三、將上述求得的最小聚類中心min(Zi)的值代入下面公式(3)對應的植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入-輸出方程中

在上述公式(3)中，C表示植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出信息，R表示植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入信息，μi表示聯(lián)接第i個類別矩陣的隱層節(jié)點與輸出節(jié)點的權(quán)值，μ0表示預設偏差值、且其取值為(0，1]；

將所述圖像色度特征信息和所述圖像紋理特征信息作為上述R值輸入到上述公式(3)中，以此得到所述植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出信息，并將所述輸出信息作為植被存在信息。

相比于現(xiàn)有技術(shù)，該廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法包括對廢棄礦山進行航拍，以此獲得對應的廢棄礦山多角度航拍影像，并對該廢棄礦山多角度航拍影像進行分析處理，從而確定該廢棄礦山的地理環(huán)境信息和植被存在信息，以及根據(jù)該地理環(huán)境信息和所述植被存在信息，確定該廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L氣候環(huán)境信息，再對采集該廢棄礦山不同區(qū)域的土壤樣本，并對該土壤樣本進行分析，從而確定該廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L土壤環(huán)境信息，最后根據(jù)該植被生長氣候環(huán)境信息和該植被生長土壤環(huán)境信息，確定該廢棄礦山不同區(qū)域適合種植的植物種類；可見，該廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法通過對廢棄礦山進行多角度航拍影像拍攝和土壤采樣分析來獲得廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域的植被生長氣候環(huán)境信息和植被生長土壤環(huán)境信息，這樣能夠?qū)U棄礦山的不同海拔高度區(qū)域進行有針對性的分析，從而為不同海拔高度區(qū)域選擇合適的植物種植提供科學的和可靠的依據(jù)，并實現(xiàn)廢棄礦山的可持續(xù)化生態(tài)修復。

本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在所寫的說明書、權(quán)利要求書、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。

下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進一步的詳細描述。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明提供的廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法的流程示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

參閱圖1，為本發(fā)明實施例提供的廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法的流程示意圖。該廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法包括如下步驟：

步驟S1，對廢棄礦山進行航拍，以此獲得對應的廢棄礦山多角度航拍影像，并對該廢棄礦山多角度航拍影像進行分析處理，從而確定該廢棄礦山的地理環(huán)境信息和植被存在信息；

步驟S2，根據(jù)該地理環(huán)境信息和該植被存在信息，確定該廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L氣候環(huán)境信息；

步驟S3，對采集該廢棄礦山不同區(qū)域的土壤樣本，并對該土壤樣本進行分析，從而確定該廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L土壤環(huán)境信息；

步驟S4，根據(jù)該植被生長氣候環(huán)境信息和該植被生長土壤環(huán)境信息，確定該廢棄礦山不同區(qū)域適合種植的植物種類。

由于礦山過程中其不同區(qū)域的開采程度并不相同，這導致不同區(qū)域的氣候環(huán)境和土壤環(huán)境也相應不同，該廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法通過對廢棄礦山進行多角度航拍和土壤采樣分析，能夠全面地和精確地對廢棄礦山的氣候環(huán)境和土壤環(huán)境進行分析，以確定該廢棄礦上在不同區(qū)域究竟合適何種植物生長，從而最大限度地保證廢棄礦山進行綠化生態(tài)修復的有效性和高效性。

優(yōu)選地，在該步驟S1中，對廢棄礦山進行航拍，以此獲得對應的廢棄礦山多角度航拍影像，并對該廢棄礦山多角度航拍影像進行分析處理，從而確定該廢棄礦山的地理環(huán)境信息和植被存在信息具體包括，

步驟S101，按照海拔高度從低至高的方向，對該廢棄礦上進行周向掃描拍攝，以此獲得若干個對應該廢棄礦山不同海拔高度區(qū)域的多角度航拍影像；

步驟S102，根據(jù)若干個該多角度航拍影像，構(gòu)建該廢棄礦山的三維圖像，并采用該三維圖像模擬形成該廢棄礦山當前所處的外界自然環(huán)境，從而確定該廢棄礦山的地理環(huán)境信息；

步驟S103，根據(jù)若干該多角度航拍影像，構(gòu)建該廢棄礦山的三維圖像，并從該三維圖像中提取得到相應的圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息，再根據(jù)該圖像色度特征信息和該圖像紋理特征信息，確定該廢棄礦山的植被存在信息。

由于礦山在開采過程中在不同海拔高度區(qū)域的開采程度并不相同以及礦山自身受氣候因素垂直變化的影響，廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域必然具有不同的地理環(huán)境信息和植被存在信息，通過多角度航拍影像構(gòu)建該廢棄礦山的三維圖像能夠準確地和全面地確定該地理環(huán)境信息和該植被存在信息。

優(yōu)選地，在該步驟S101中，按照海拔高度從低至高的方向，對該廢棄礦上進行周向掃描拍攝，以此獲得若干個對應該廢棄礦山不同海拔高度區(qū)域的多角度航拍影像具體包括，

步驟S1011，按照預設海拔高程差將該廢棄礦山從低至高劃分為若干不同海拔高度區(qū)域，其中，該預設海拔高程差不小于3.5m；

步驟S1012，按照海拔高度從低至高的方向，對每一個該海拔高度區(qū)域依次進行順時針方向或者逆時針方向的周向掃描拍攝，從而獲得該海拔高度區(qū)域?qū)亩嘟嵌群脚挠跋瘛?/span>

按照預設海拔高程差對廢棄礦山進行不同海拔高度區(qū)域的劃分能夠有效避免對廢棄礦山進行重復性的航拍，從而降低航拍的工作量和保證航拍影像的有效性。

優(yōu)選地，在該步驟S102中，根據(jù)若干個該多角度航拍影像，構(gòu)建該廢棄礦山的三維圖像，并采用該三維圖像模擬形成該廢棄礦山當前所處的外界自然環(huán)境，從而確定該廢棄礦山的地理環(huán)境信息具體包括，

步驟S1021，計算該不同海拔高度區(qū)域中兩兩相鄰的海拔高度區(qū)域各自的多角度航拍影像之間的影像視差，以此形成相應的影像視差序列；

步驟S1022，根據(jù)該影像視差序列，構(gòu)建得到該廢棄礦山的三維圖像；

步驟S1023，采用該三維圖像模擬形成該廢棄礦山當前該的光照、風向和降水環(huán)境，從而確定該廢棄礦山的陽面分布區(qū)域信息、陰面分布區(qū)域信息、迎風坡分布信息、背風坡分布信息和風水嶺分布信息，以此作為該地理環(huán)境信息。

通過相鄰兩個海拔高度區(qū)域各自的多角度航拍影像之間的影像視差形成相應的影像視差序列，并以此構(gòu)建廢棄礦山的三維圖像能夠保證確定的地理環(huán)境信息的精確性和可靠性。

優(yōu)選地，在該步驟S103中，根據(jù)若干該多角度航拍影像，構(gòu)建該廢棄礦山的三維圖像，并從該三維圖像中提取得到相應的圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息，再根據(jù)該圖像色度特征信息和該圖像紋理特征信息，確定該廢棄礦山的植被存在信息具體包括，

步驟S1031，計算該不同海拔高度區(qū)域中兩兩相鄰的海拔高度區(qū)域各自的多角度航拍影像之間的影像視差，以此形成相應的影像視差序列；

步驟S1032，根據(jù)該影像視差序列，構(gòu)建得到該廢棄礦山的三維圖像，并從該三維圖像中提取得到相應的圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息；

步驟S1033，構(gòu)建植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并將該圖像色度特征信息和該圖像紋理特征信息輸入至該植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而獲得該廢棄礦山的植被覆蓋面積分布信息和植被覆蓋密度信息，以此作為該植被存在信息。

通過構(gòu)建該植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠快速地和準確地得到該植被存在信息，從而提高后續(xù)植物類型選擇的可信度。

優(yōu)選地，在該步驟S2中，根據(jù)該地理環(huán)境信息和該植被存在信息，確定該廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L氣候環(huán)境信息具體包括，

構(gòu)建礦山植物生長氣候環(huán)境評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并將該地理環(huán)境信息中的陽面分布區(qū)域信息、陰面分布區(qū)域信息、迎風坡分布信息、背風坡分布信息和風水嶺分布信息，以及該植被存在信息中的植被覆蓋面積分布信息和植被覆蓋密度信息輸入至該礦山植物生長氣候環(huán)境評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而確定該廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域?qū)闹脖簧a(chǎn)氣候環(huán)境信息。

通過構(gòu)建該礦山植物生長氣候環(huán)境評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠快速地和準確地得到該植被生產(chǎn)氣候環(huán)境信息，從而提高后續(xù)植物類型選擇的可信度。

優(yōu)選地，在該步驟S3中，對采集該廢棄礦山不同區(qū)域的土壤樣本，并對該土壤樣本進行分析，從而確定該廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L土壤環(huán)境信息具體包括，

步驟S301，在該廢棄礦山的不同海拔高度區(qū)域分別采集預定深度的土壤樣本，其中，在該不同海拔高度區(qū)域中相鄰兩個海拔高度區(qū)域之間的海拔高程差不小于3.5m，該預定深度為不小于1m；

步驟S302，將采集得到的每一份土壤樣本進行關(guān)于土壤土質(zhì)成分、土壤有機物成分、土壤微量元素成分和土壤酸堿度的分析處理，從而獲得該廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域?qū)耐寥劳临|(zhì)成分信息、土壤有機物成分信息、土壤微量元素成分信息和土壤PH值信息，以此作為該植被生長土壤環(huán)境信息。

由于礦山在開采過程中無可避免會進行挖掘工序并且礦山土壤也會受到不同程度的風化作用，這會使得廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域的土壤特性會相應不同，通過對預設深度的土壤層進行土壤采樣能夠快速地和準確地判斷廢棄礦山的土壤特性，以便于后續(xù)有針對性地選擇合適的植物類型。

優(yōu)選地，在該步驟S4中，根據(jù)該植被生長氣候環(huán)境信息和該植被生長土壤環(huán)境信息，確定該廢棄礦山不同區(qū)域適合種植的植物種類具體包括，

步驟S401，根據(jù)該植被生長氣候環(huán)境信息和該植被生長土壤環(huán)境信息，確定該廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域?qū)臏囟?、光照時長、降雨量、土壤營養(yǎng)值和土壤疏水性；

步驟S402，根據(jù)該溫度、該光照時長、該降雨量、該土壤營養(yǎng)值和該土壤疏水性，確定該廢棄礦山不同海拔高度區(qū)域適合種植的植物種類。

由于植物的生長狀態(tài)同時受到氣候條件和土壤條件的影響，通過確定該廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域?qū)臏囟取⒐庹諘r長、降雨量、土壤營養(yǎng)值和土壤疏水性，能夠保證選擇確定的植物類型與相應海拔高度區(qū)域向匹配，從而最大限度地提高植被的成活率。

優(yōu)選地，在該步驟S1033中，構(gòu)建植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并將該圖像色度特征信息和該圖像紋理特征信息輸入至該植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而獲得該廢棄礦山的植被覆蓋面積分布信息和植被覆蓋密度信息，以此作為該植被存在信息具體包括，

第一、根據(jù)下面公式(1)，確定該圖像色度特征信息和該圖像紋理特征信息對應的樣本與劃分的類別之間的隸屬關(guān)系

在上述公式(1)中，表示該圖像色度特征信息和該圖像紋理特征信息對應的第a個樣本矩陣與第i個類別矩陣之間的隸屬關(guān)系，Da表示該圖像色度特征信息和該圖像紋理特征信息的第a個樣本矩陣，Zi和Zj分別表示第i個類別矩陣的聚類中心和第j個類別矩陣的聚類中心，且i不等于j，n表示劃分的類別總數(shù)量，m表示預設加權(quán)指數(shù)、其取值為2，T表示矩陣的轉(zhuǎn)置；

第二、利用下面公式(2)，建立該隸屬關(guān)系與每個該類別矩陣中的最小聚類中心的關(guān)系表達式

在上述公式(2)中，min(Zi)表示第i個類別矩陣的最小聚類中心，S表示該圖像色度特征信息和該圖像紋理特征信息的樣本矩陣總數(shù)量，其中將上述公式(2)中的min(Zi)代入上述公式(1)中的Zi、并于上述公式(2)進行聯(lián)立求解，從而得到各個該類別矩陣對應的最小聚類中心min(Zi)的值；

第三、將上述求得的最小聚類中心min(Zi)的值代入下面公式(3)對應的植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入-輸出方程中

在上述公式(3)中，C表示植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出信息，R表示植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入信息，μi表示聯(lián)接第i個類別矩陣的隱層節(jié)點與輸出節(jié)點的權(quán)值，μ0表示預設偏差值、且其取值為(0，1]；

將該圖像色度特征信息和該圖像紋理特征信息作為上述R值輸入到上述公式(3)中，以此得到該植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出信息，并將該輸出信息作為植被存在信息。

利用公式(1)得到圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息的樣本與劃分的類別之間的隸屬關(guān)系，目的是為了利用動態(tài)聚類的方法將每個樣本劃分到各個類別當中；然后再利用公式(2)得到隸屬關(guān)系與各類別矩陣中的最小聚類中心的關(guān)系表達式，目的是為了使各個樣本與其所在類均值的誤差平方和最小；再利用公式(3)得到植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入輸出方程，從而建立起植被存在狀態(tài)評價神經(jīng)網(wǎng)絡模型，便可以通過對圖像色度特征信息和圖像紋理特征信息輸入得到植被存在信息，并且上述模型還可以自動進行更新迭代，使得整個過程的效率更高，自動化程度更高。

從上述實施例的內(nèi)容可知，該廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法包括對廢棄礦山進行航拍，以此獲得對應的廢棄礦山多角度航拍影像，并對該廢棄礦山多角度航拍影像進行分析處理，從而確定該廢棄礦山的地理環(huán)境信息和植被存在信息，以及根據(jù)該地理環(huán)境信息和該植被存在信息，確定該廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L氣候環(huán)境信息，再對采集該廢棄礦山不同區(qū)域的土壤樣本，并對該土壤樣本進行分析，從而確定該廢棄礦山在不同區(qū)域?qū)闹脖簧L土壤環(huán)境信息，最后根據(jù)該植被生長氣候環(huán)境信息和該植被生長土壤環(huán)境信息，確定該廢棄礦山不同區(qū)域適合種植的植物種類；可見，該廢棄礦山生態(tài)修復植物篩選方法通過對廢棄礦山進行多角度航拍影像拍攝和土壤采樣分析來獲得廢棄礦山在不同海拔高度區(qū)域的植被生長氣候環(huán)境信息和植被生長土壤環(huán)境信息，這樣能夠?qū)U棄礦山的不同海拔高度區(qū)域進行有針對性的分析，從而為不同海拔高度區(qū)域選擇合適的植物種植提供科學的和可靠的依據(jù)，并實現(xiàn)廢棄礦山的可持續(xù)化生態(tài)修復。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。