本发明涉及一种石漠化区域移民适宜性程度的智能判断方法，属于石漠化治理领域。
背景技术
石漠化治理工程一直是整个西南喀斯特山区最紧迫的任务之一。2004年8月，国家发改委颁布了《关于进一步做好西南石山地区石漠化综合治理工作指导意见的通知》，提出了石漠化综合治理的五大工程措施，至2011年，石漠化综合治理工程开始正式实施。但是，不同喀斯特地区自然环境、生态环境以及社会环境等存在差异，所以在石漠化治理工程的选择上往往要根据当地实际状况，耗费大量人力物力财力进行调研，再根据调研结果人工分析得出治理方案，这种方法耗时长且制定出的治理方案受人为因素影响较大，选择结果准确性、一致性较差。本发明基于智能化系统，针对不同地区石漠化工程的实际情况，建立不同影响指标的权重体系，再配合划分的适宜性评价指标赋值标准，智能选择出石漠化区域移民适宜性不同程度的区域分布及区域面积，有利于石漠化治理工作的顺利推进。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是：提供一种石漠化区域移民适宜性程度的智能判断方法，以解决现有技术选择不同地区石漠化移民适宜性程度需要人工调研，人工决策耗费大量人力物力、耗时长且选择结果不准确的问题。
本发明的技术方案是：一种石漠化区域移民适宜性程度的智能判断方法，包括以下步骤：
步骤一、选取指标体系，指标体系包括地貌c11、地势c12、土层厚度c13、石漠化等级c21、土地覆盖c22、人口密度c31和人均gdpc32；
步骤二、根据专家调查法对c11、c12、c13、c21、c22、c23、c31和c32相互之间的重要程度作比较得到各个指标的重要程度倍数关系值，构成判断矩阵a；
步骤三：对判断矩阵a进行标准化处理，得到矩阵h；
步骤四：对矩阵h的每一行元素都进行求和，得到矩阵b；
步骤五：对矩阵b进行标准化处理，得到矩阵w，则矩阵w的每一个元素即为各指标的权重；
步骤六：对步骤五中的权重进行一致性检验，首先计算最大特征根λmax：
其中，n为步骤一中指标的个数，bi为矩阵b中的第i个元素，wi为矩阵w中的第i个元素，然后计算一致性指标ci：
最后，计算一致性比例cr：
当cr的值小于0.1时，认为判断矩阵a的一致性检验合格，则认为步骤二中的重要程度倍数关系值是可信的，当cr的值大于等于0.1时，认为判断矩阵a的一致性检验不合格，则返回步骤二调整c11、c12、c13、c21、c22、c23、c31和c32相互之间的重要程度倍数关系值，继续步骤三至步骤六操作，直到满足cr的值小于0.1；
步骤七：在arcmap中加载各指标栅格图像，利用空间分析模块中的栅格计算器功能进行栅格加权叠加，得到处理后的栅格图像s，栅格图像s代数表达式为：
其中，rasteri为第i个指标的栅格图像，wi为矩阵w中的第i个元素，即第i个指标所占的权重；
步骤八：将步骤七栅格图像s中的栅格值x按制定适宜性评价指标赋值标准分类，适宜性评价指标赋值标准为x＞8为最适宜，8≥x＞6为较适宜，6≥x＞4为基本适宜，4≥x＞2为勉强适宜，x≤2为不适宜。
步骤二中的判断矩阵a：
其中，
aij的取值分别为1/9，1/8，1/7，1/6，1/5，1/4，1/3，1/2，1/1，2/1，3/1，4/1，5/1，6/1，7/1，8/1，9/1，其含义为第i个元素和第j个元素相比前者的重要程度。
步骤三和步骤五中的标准化处理是指令矩阵中的每一个元素都除以该元素所在列的元素之和，得到新的矩阵。
步骤三至步骤六属于层次分析法。
本发明的有益效果是：一种石漠化区域移民适宜性程度的智能判断方法，相比现有技术，优点主要有：
1、在专家调查法对各指标重要程度的分析结果上，采用层次分析法对分析结果进一步进行权重确定，大大提高了各指标重要程度的准确性。
2、通过对层次分析法形成的栅格图像中的栅格值和适宜性评价指标赋值标准对比，只能选择出不同适宜性评价指标所在的区域以及各区域的面积和分布，操作简单方便，智能化程度强，可视化程度高，大大减小了现有技术对于石漠化区域适宜性评价的人力物力财力投入。
3、可推广适应性强，对各种石漠化区域均适用。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对发明进行进一步介绍：
一种石漠化区域移民适宜性程度的智能判断方法，包括以下步骤：
步骤一、建立指标体系，指标体系包括地貌c11、地势c12、土层厚度c13、石漠化等级c21、土地覆盖c22、人口密度c31和人均gdpc32；
步骤二、根据专家调查法对c11、c12、c13、c21、c22、c23、c31和c32相互之间的重要程度作比较得到各个指标的重要程度倍数关系值，构成判断矩阵a；
步骤三：对判断矩阵a进行标准化处理，得到矩阵h；
步骤四：对矩阵h的每一行元素都进行求和，得到矩阵b；
步骤五：对矩阵b进行标准化处理，得到矩阵w，则矩阵w的每一个元素即为各指标的权重；
步骤六：对步骤五中的权重进行一致性检验，首先计算最大特征根λmax：
其中，n为步骤一中指标的个数，bi为矩阵b中的第i个元素，wi为矩阵w中的第i个元素，然后计算一致性指标ci：
最后，计算一致性比例cr：
当cr的值小于0.1时，认为判断矩阵a的一致性检验合格，则认为步骤二中的重要程度倍数关系值是可信的，当cr的值大于等于0.1时，认为判断矩阵a的一致性检验不合格，则返回步骤二调整c11、c12、c13、c21、c22、c23、c31和c32相互之间的重要程度倍数关系值，继续步骤三至步骤六操作，直到满足cr的值小于0.1；
步骤七：在arcmap中加载各指标栅格图像，利用空间分析模块中的栅格计算器功能进行栅格加权叠加，得到处理后的栅格图像s，栅格图像s代数表达式为：
其中，rasteri为第i个指标的栅格图像，wi为矩阵w中的第i个元素，即第i个指标所占的权重；
步骤八：将步骤七栅格图像s中的栅格值x按制定适宜性评价指标赋值标准分类，适宜性评价指标赋值标准为x＞8为最适宜，8≥x＞6为较适宜，6≥x＞4为基本适宜，4≥x＞2为勉强适宜，x≤2为不适宜。
步骤一中选取的指标为地貌c11、地势c12、土层厚度c13、石漠化等级c21、土地覆盖c22、人口密度c31和人均gdpc32，7个指标。
步骤二中的判断矩阵a：
其中，
aij的取值分别为1/9，1/8，1/7，1/6，1/5，1/4，1/3，1/2，1/1，2/1，3/1，4/1，5/1，6/1，7/1，8/1，9/1，其含义为第i个元素和第j个元素相比前者的重要程度，专家调查法为专家判断各指标的重要程度的倍数，并赋值给aij。以石漠化治理工程为例：专家判断地貌c11的重要程度是地势c12的1/3倍，则a12＝1/3，a21＝3；专家判断地貌c11的重要程度等于土层厚度c13，则a13＝1，a31＝1；专家判断地貌c11的重要程度是石漠化等级c21的1/4倍，则a14＝1/4，a41＝4；专家判断地貌c11的重要程度是土地覆盖c22的1/2倍，则a15＝1/2，a51＝2；专家判断地貌c11的重要程度是人口密度c31的1/2倍，则a16＝1/2，a61＝2；专家判断地貌c11的重要程度是人均gdpc32的1/7倍，则a17＝1/7，a71＝7；同时可以以c12、c13、c21、c22、c31和c32之间的重要程度关系，得出矩阵a余下各值，如地势c12的重要程度是土层厚度c13的3倍，则a23＝3，a32＝1/3；同理得出剩余aij的取值，判断矩阵a赋值如下：
步骤三和步骤五中的标准化处理是指令矩阵中的每一个元素都除以该元素所在列的元素之和，得到新的矩阵。
步骤三：对判断矩阵a进行标准化处理，得到矩阵h：
步骤四：对矩阵h的每一行元素都进行求和，得到矩阵b：
b＝(0.1863,0.6167,0.1863,0.8250,0.3542,0.3542,1.4000)t；
步骤五：对矩阵b进行标准化处理，得到矩阵w：
w＝(0.0474，0.1574，0.0474，0.2106，0.0902，0.0902，0.3568)t；
步骤六：对步骤五中的权重进行一致性检验，首先计算最大特征根λmax，λmax＝7.05；然后计算一致性指标的数值ci：
最后，计算cr的值，查层次分析法的随机一致性指标表，当指标个数为7时，ri的值为1.32：
cr的值小于0.01，可以认为各个指标在生态移民工程决策中所占据的权重是可靠准确的。所以地貌c11、地势c12、土层厚度c13、石漠化等级c21、土地覆盖c22、人口密度c31和人均gdpc32等七个指标在生态移民工程决策中所占据的权重分别为0.0474，0.1574，0.0474，0.2102，0.0902，0.0902，0.3568。
步骤七：在arcmap中加载各指标栅格图像：在arcmap中加载地貌栅格图、地势栅格图、土层厚度栅格图、石漠化等级图、土地覆盖图、人口密度栅格图和人均gdp栅格图，点击空间分析，在栅格计算器中的地图代数表达数中按照公式
步骤八：将步骤七栅格图像s中的栅格值x按制定适宜性评价指标赋值标准分类，适宜性评价指标赋值标准为x＞8为最适宜，8≥x＞6为较适宜，6≥x＞4为基本适宜，4≥x＞2为勉强适宜，x≤2为不适宜，得出最适宜、较适宜、基本适宜、勉强适宜和不适宜的各部分面积和分布。
本智能选择方法具有较广的适应性，有利于推进石漠化治理工程的开展。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。