【摘 要】
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生态保护红线的划定是中国践行生态文明建设的重要举措，已有较多成熟的相关研究和工作利用遥感、人工调查方法对其进行划定。然而，传统生态评估方法忽略了动态要素对生态环境的影响，目前仍缺乏一套生态保护红线的日常监测体系。文章从生态声景观视角出发，先制定一份面向日常监测的声景观要素分类标准，并构建深度学习模型进行训练，得到基于声景观智能识别的分类模型；再利用该模型在共成水库保护区结合传统GIS方法对生态保护
【基金项目】
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广东省重点研发领域研发计划项目（2020B0202010002）； 国家自然科学基金项目（42271234）；
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生态保护红线的划定是中国践行生态文明建设的重要举措，已有较多成熟的相关研究和工作利用遥感、人工调查方法对其进行划定。然而，传统生态评估方法忽略了动态要素对生态环境的影响，目前仍缺乏一套生态保护红线的日常监测体系。文章从生态声景观视角出发，先制定一份面向日常监测的声景观要素分类标准，并构建深度学习模型进行训练，得到基于声景观智能识别的分类模型；再利用该模型在共成水库保护区结合传统GIS方法对生态保护红线进行评估，并分析影响生态声景观的主要因素。结果表明：1)参考“三生空间”制定了一份面向日常监测的声景观要素分类标准，并构建深度学习模型进行训练，得到分类模型的训练精度为89.88%;2)利用训练好的深度学习模型对案例地收集的声景观进行智能识别，利用生态声景观要素占比作为衡量生态受侵扰程度的指标，实现了生态保护红线的日常监测评估；3)利用回归模型分析生态易受侵扰的影响因素，模型结果表明夜间灯光强度对生态受侵扰的影响最大，随后依次是距离居民点的距离、空间中心性、距道路距离。
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