基于多时相遥感分析的村镇垃圾降尺度时空分布反演方法
技术领域
本发明涉及市政工程、环境工程、遥感技术与计算机技术交叉领域，特别涉及基于多时相遥感分析的村镇垃圾降尺度时空分布反演方法。
背景技术
生活垃圾规划管理，已经在国内外发展为了重要的新兴产业，引发了广泛的关注。为满足村镇场景下卫生环境的精细化管理建设需求，需要将生活垃圾相关数据的量级进行时间与空间尺度上的细化，以满足我国的无废城市建设指标中的人均日生活垃圾产量与转运系统覆盖范围的管理要求，保证其服务与管理功能的城乡一体全局覆盖，因此目前对生活垃圾的数据分析与产量预测成为本领域的研究重点。
目前，遥感数据的综合分析广泛应用于大气质量反演、河流水量反演过程，但是针对环卫宏观管理的应用研究鲜有人涉足；这是由于我国城镇高速发展场景下生活垃圾空间产生分布特征未明确，基础管理数据缺乏，数据管理断链的现实状况以及精确化管理，且管理尺度多以村为单位，对垃圾时空变化的分析尺度分辨率低，不满足我国当前农村高速发展，人口大幅度流动的现状。也就是说由于我国农村垃圾产生量少、垃圾分布分散、组分复杂使目前对垃圾的数据分析与产量预测还存在困难，从而造成了无法对村镇生活垃圾收运设置装置进行提前布局的问题。
发明内容
本发明目的是为了解决目前还没有针对村镇垃圾尺度时空分布的反演方法使目前对垃圾的数据分析与产量预测还有困难，进而导致了无法对村镇生活垃圾收运设置装置进行提前布局的问题而提出了基于多时相遥感分析的村镇垃圾降尺度时空分布反演方法。
基于多时相遥感分析的村镇垃圾降尺度时空分布反演方法具体过程为：
步骤一、获得乡镇区域边界内与研究区域相关的遥感数据和空间地理数据，并将遥感数据和空间地理数据空间尺度统一获取时空尺度统一相关数据；
所述研究区域边界内与研究区域相关的遥感数据和空间地理数据包括：研究区域地图底图与行政边界数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据、Landset8土地利用数据、Aster地表高程数据、联合国WorldPop人口分布与定居点数据、全国水体轮廓数据、OSM交通路网数据；
步骤二、对步骤一获取的时空尺度统一相关数据进行裁剪，获取研究乡镇中L*L m的空间要素划分；
步骤三、对步骤二划分后每个网格中的时空尺度统一相关数据进行预处理获取时空尺度统一相关数据中各数据的特征值；
步骤四、综合步骤三中获取的所有特征值，将研究乡镇中包含的所有网格内的步骤三获取的所有特征值进行统一加和，作为垃圾反演预测过程中的一组自变量，将乡镇的垃圾产量作为因变量，获得由自变量和因变量构成的反演分析过程中的分析数据集，然后编写模型LSTM模型，获得训练好的LSTM模型即得到了生活垃圾产量与各空间地理特征的相关关系；
步骤五、将步骤四获得的生活垃圾产量与各空间地理特征的相关关系带入到步骤二划分的每一个网格中，将最近一年的研究区域相关的遥感数据和空间地理数据输入训练好的LSTM深度学习模型，得到数据计算后每个L*L m网格空间范围的年垃圾产量，所有网格的年垃圾产量形成生活垃圾的时空分布降尺度反演结果。
本发明的有益效果为：
本发明基于村镇场景下数据基础缺乏的情况结合Python语言、ArcGIS软件，利用较易获得的土地利用、夜间灯光、水体、高程、交通路网等空间地理数据，进行多源异构数据融合，客观且科学的对研究区域生活垃圾相关影响要素进行特征勾勒反演了村镇生活垃圾的时空分布特征，然后使用深度学习算法，建立空间遥感数据与生活垃圾产量的关联关系，将生活垃圾的管理尺度从村镇或者转运站为单位降尺度至500m见方的空间网格，获得基于多时相遥感分析的村镇生活垃圾降尺度空间分布反演；基于本发明生活垃圾产量数据管理的时空尺度上的细化，改变了以村镇或转运点为管理单位的粗放式环卫运营数据统计方式，提高了管理的全面性、精准性、时效性。通过本发明的运算结果，可以得到综合了各种空间影响因子的研究区域生活垃圾分布特征，用以进行数据驱动的分析和解释，本发明对未来生活垃圾产量的预测可以用于辅助生活垃圾管理中的资源调配、细节决策、科学管理并可以对村镇生活垃圾收运设置装置进行提前布局。
附图说明
图1为为本发明流程示意图。
具体实施方式
具体实施方式一：本实施方式基于多时相遥感分析的村镇垃圾降尺度时空分布反演方法具体过程为：
步骤一、获得研究乡镇区域边界内与研究区域相关的遥感数据和空间地理数据，并将遥感数据和空间地理数据空间尺度统一获取时空尺度统一相关数据；
所述与研究区域相关的遥感数据和空间地理数据包括：研究区域地图底图与行政边界数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据、Landset8土地利用数据、Aster地表高程数据、联合国WorldPop人口分布与定居点数据、全国水体轮廓数据、OSM交通路网数据；
利用研究区域乡镇级别行政边界轮廓获取的NPP/VIIRS夜间灯光数据、Landset8土地利用数据、Aster地表高程数据、联合国WorldPop人口分布与定居点数据、全国水体轮廓数据、OSM交通路网数据进行裁剪，得到研究区域边界内时空尺度统一的相关数据；
所述利用研究区域乡镇级别行政边界轮廓对获取的数据进行裁剪使用ArcGIS软件裁剪功能进行剪裁；
步骤二、利用Arcgis10.7软件工具箱中数据管理的渔网生成方法对统一时空尺度后的相关数据进行裁剪，获取研究区域中500*500m的空间要素划分：
利用研究区域的乡镇级别行政区域边界对统一时空尺度后的相关数据进行裁剪，形成垃圾产生反演精细化建模的最小空间单位网格即500*500m，然后利用水体轮廓数据将水体刨除，即水体上不会产生生活垃圾；
步骤三、对步骤二划分后每个网格中的时空尺度统一相关数据进行预处理获取步骤一获取的各数据特征值，包括以下步骤：
步骤三一、对NPP/VIIRS夜间灯光数据进行预处理，获取夜间灯光数据分析特征：
所述NPP/VIIRS夜间灯光数据表征乡镇场景下人口活动强度和分布情况；
首先使用ENVI5.3.1软件对NPP/VIIRS夜间灯光数据进行辐射定标、大气校正、正射校正、坐标校正等一系列预处理保证数据的精确性。
然后利用步骤二划分的空间网格，将预处理后的夜间灯光数据进行数据重采样操作，将数据精度定位到500m，对夜间灯光为负值的地区进行数据降噪，计算降噪后所有网格的中每一个格网内的夜间灯光强度值，并将所有夜间灯光强度值进行归一化操作后作为后续垃圾产量空间分布反演过程的分析特征。
步骤三二、对Landset8土地利用数据进行预处理，获取土地利用数据分析特征：
所述Landset8土地利用数据，表征乡镇场景下土地的使用状况；
首先使用步骤二中划分的空间网格，将Landset8土地利用数据进行裁剪，得到网格化的卫星数据情况，然后计算每一个网格内水体、植被、建筑物、裸地的占比，将所有占比进行归一化操作为后续垃圾产量空间分布反演过程的分析特征。
步骤三三、对Aster地表高程数据进行预处理，获取地表高程数据分析特征：
首先，获取步骤二划分的空间格网内的Aster地表高程数据的平均高程、最大高程、最低高程，由于地表不同坡向会对居民居住特征产生影响，因此对高程数据中的坡度数据进行重分类操作，其中坡向向北为1；东北，西北为3；东，西为5；东南，西南，南为7，使用GIS表面分析功能计算重分类后坡度数据的平均坡度，然后将平均坡度进行归一化操作后作为分析特征；
步骤三四、对联合国WorldPop人口分布与定居点数据进行预处理，获取人口分布与定居点数据分析特征：
利用GIS空间统计方法分别加和步骤二划分的空间格网范围内的人口总数和定居点总数，并进行数据归一化操作，作为反演分析特征；
步骤三五、对OSM交通路网数据进行预处理，获取交通路网数据分析特征：
利用步骤二获取的空间网格的网格线线打断交通路网，并获取每一个空间网格中的长度加权总值并将所有长度加权总和归一化作为反演分析特征；
所述空间网格中的长度加权总值为利用道路车道数量乘以道路长度获得的；
所述空间网格中的长度加权总值用以表征道路运输能力。
步骤四、综合步骤三中获取的所有特征值，将研究乡镇中包含的所有网格内所有特征值进行统一加和作为垃圾反演预测过程中的一组自变量，将乡镇的垃圾产量作为因变量，获得由自变量和因变量构成的反演分析过程中的分析数据集，然后利用Python语言编写模型，并利用数据集训练LSTM模型，然后通过训练好的LSTM深度学习模型得到生活垃圾产量与各空间地理特征的相关关系；
步骤五、将步骤四获得的生活垃圾产量与各空间地理特征的相关关系带入到每一个网格中，将最近一年的研究区域相关的遥感数据和空间地理数据输入训练好的LSTM深度学习模型中，得到数据计算后每个500*500m网格空间范围的年垃圾产量，所有网格的年垃圾产量形成生活垃圾的时空分布降尺度反演结果，进而可以用于辅助生活垃圾管理过程的资源调配细节决策。
实施例：
本发明方法于2021年3月应用于香港特别行政区以及其周边乡镇的生活垃圾的时空分布反演情况，香港市目前的生活垃圾分类统计种类分为都市固体废物(包含家居废物、工商业废物)和整体建筑废物，研究为面对香港市填埋场即将满载的严峻情况，以香港岛、九龙、新界、离岛等四大片区域以及18个小区域为统计单位，面向探明当地垃圾时空产量分布的需求，开展了垃圾分类产生反演研究，得到了2020年生活垃圾的时空分布反演情况，为未来生活垃圾收储运体系的布局提供了决策支持，具体过程为：
首先，于香港特别行政区环境保护署官网，进行2012-2019年垃圾产量数据的下载、采集、整理。得到18个区域8年间4大类生活垃圾共计704条数据记录，将其一一加入香港特别行政区区划边界的地图面要素字段中，得到带有垃圾产量的矢量地图数据。
然后，于卫星网站官网、地理空间数据云、联合国官网等网络渠道，收集2012-2019年的NPP/VIIRS夜间灯光数据、Landset8土地利用数据、Aster地表高程数据、联合国WorldPop人口分布与定居点数据、全国水体轮廓数据、OSM交通路网数据等，利用香港特别行政区行政边界轮廓进行裁剪，得到研究区域边界内时空尺度统一的相关数据，并建立地理空间数据库，利用Arcgis10.7软件进行统一管理；
利用上述数据执行继续执行具体实施方式一中步骤二到步骤五，最后获得2020年香港特别行政区以及其周边乡镇的生活垃圾时空反演结果。
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