“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用教程

本文主要是介绍“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用教程,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

原文链接:“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用教程icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247597452&idx=5&sn=f723d9e5858a269d00e15dbe2c7d3dc0&chksm=fa823c6bcdf5b57d5d5cd8047da7519da68b01a8dd8b8879054d1eca3efd87ca2d6d2a6512a9&token=1065483158&lang=zh_CN#rd

第一生态环境脆弱性评价内涵及基于文献可视化方法研究热点分析

一、基本原理
1. 生态环境脆弱性内涵
2. 生态环境脆弱性评价研究
3. 生态环境脆弱性驱动力研究
4. 生态环境脆弱性研究热点

图片

二、文献可视化软件及常用功能
1. VOS Viewer文献可视化及研究热点分析;
2. Citespace文献可视化及研究热点分析;
3. ArcGIS软件介绍及安装技巧
4. R语言环境部署
5. 遥感云计算平台简介与登陆
6. Fragstate安装与介绍

图片

第二数据来源及预处理

一、ArcGIS Pro软件及安装、常用功能
1. ArcGIS Pro版本,安装;
2. ArcGIS Pro软件界面,常用功能;
3. 空间坐标系介绍与建立
4. 空间数据介绍与入库
5. 地图符号与版面设计

二、数据收集及预处理

图片

三、预处理

投影转换、重采样、裁剪等

第三生态环境脆弱性评价模型构建

一、 SRP模型

二、评价因子选取原则

三、评价指标体系框架

图片

四、评价指标与生态环境脆弱性之间的相关性

五、评价指标的提取

图片

地形因子

图片

气象因子

1. NC数据处理:NC数据加载,模型构建器构建(数据读取,投影,重采样,裁剪,输出保存等),NC数据转TIF数据存储

2. 降水因子提取

3. 气温因子提取
植被因子提取

1. 基于PIE ENGINE植被指数提取

 

土壤因子

1. 修正的通用水土土流失公式模型来算土壤侵蚀强度

图片


2. 降雨侵蚀力

图片

3. 土壤可蚀性因子

图片

4. 坡度坡长因子,

图片

5. 覆盖与管理因子

图片

6. 表示水土保持处理因子
景观多样性指数

图片

1. Fragstate4.2平台上,在土地利用分类结果基础上,采用上述景观多样性指数计算
生物丰度指数

图片


居民点干扰

1. 采用核密度估计模型进行密度探测分析,从而反映不同空间距离上居民点对周围生态系统的活动干扰程度,表征地区生态功能。

图片


生态压力度因子

1. 以人口分布、耕地占比率、人均GDP因子来表征生态压力度

2. 基于PIE ENGINE人口分布数据获取与预处理

3. 基于PIE ENGINE的GDP分布数据获取与预处理

4. 耕地占有率计算

六、评价指标标准化处理

图片

七、评价指标权重的确定

空间主成分分析方法完成攀枝花市各时段生态环境脆弱性评价指标的权重确定

图片

(1)各时段评价指标的原始数据标准化处理;
(2)建立多个变量之间的相关系数矩阵;
(3)计算相关系数矩阵的特征值和与其对应的特征向量;
(4)对特征向量进行线性组合并得到个主成分。

八、生态环境脆弱性评价模型

图片

九、生态环境脆弱性评价结果分类定级

图片

第四生态环境脆弱性时空格局演变分析
一、生态环境脆弱性的空间格局分析

图片

二、生态环境脆弱性的时间变化

1. 采用CA-Markov模型、单一动态度、综合动态度计算:

图片

三、趋势变化分析

图片

第五生态环境脆弱性时空格局演变驱动机制分析

一、R语言语法简介

二、地理探测器及相关包

三、地理探测器运行
1. 因子探测器:探测某评价指标多大程度上解释了因变量,用因子解释力进行度量,值越大则对生态环境脆弱性的贡献越大,反之越小。计算公式如下:

图片


2. 交互探测器:探测指标因子和之间交互作用对因变量是增强还是减弱,或者和之间对其的作用力是独立的。

图片

3. 驱动因子的相对重要性

图片

4. 驱动因子的交互作用

图片

第六基于 RSEI 指数的生态质量评价

1.加载研究区矢量边界:在地图上加载区域矢量图。

图片

2.云掩膜:导入所需数据集,进行去云处理。

图片

3.水体掩膜:水体掩膜计算公式:

图片

4.遥感生态指数( RSEI )的构建

图片

( 1 )绿度指标

图片

( 2 )湿度指标

图片

( 3 )干度指标

图片

( 4 )热度指标

图片

5.主成分分析

图片

图片

6.结果导出与分析

图片

图片

7.冷热点空间分析

图片

图片

第七论文写作与案例分析

1.论文写作与投稿心得

2.SRP模型相关应用案例分析

3.论文写作案例与分析

图片

图片

这篇关于“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用教程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/808118

相关文章

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

Python pandas库自学超详细教程

《Pythonpandas库自学超详细教程》文章介绍了Pandas库的基本功能、安装方法及核心操作,涵盖数据导入(CSV/Excel等)、数据结构(Series、DataFrame)、数据清洗、转换... 目录一、什么是Pandas库(1)、Pandas 应用(2)、Pandas 功能(3)、数据结构二、安

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

Python标准库之数据压缩和存档的应用详解

《Python标准库之数据压缩和存档的应用详解》在数据处理与存储领域,压缩和存档是提升效率的关键技术,Python标准库提供了一套完整的工具链,下面小编就来和大家简单介绍一下吧... 目录一、核心模块架构与设计哲学二、关键模块深度解析1.tarfile:专业级归档工具2.zipfile:跨平台归档首选3.

使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案

《使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用wxPython构建一个智能的BAT文件生成器,它不仅能够为Python脚本生成启动脚本,还提供了完整的文... 目录引言运行效果图项目背景与需求分析核心需求技术选型核心功能实现1. 数据库设计2. 界面布局设计3

使用IDEA部署Docker应用指南分享

《使用IDEA部署Docker应用指南分享》本文介绍了使用IDEA部署Docker应用的四步流程:创建Dockerfile、配置IDEADocker连接、设置运行调试环境、构建运行镜像,并强调需准备本... 目录一、创建 dockerfile 配置文件二、配置 IDEA 的 Docker 连接三、配置 Do

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

深入浅出SpringBoot WebSocket构建实时应用全面指南

《深入浅出SpringBootWebSocket构建实时应用全面指南》WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议,这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot如何集成WebS... 目录前言为什么需要 WebSocketWebSocket 是什么Spring Boot 如何简化 We

Java Stream流之GroupBy的用法及应用场景

《JavaStream流之GroupBy的用法及应用场景》本教程将详细介绍如何在Java中使用Stream流的groupby方法,包括基本用法和一些常见的实际应用场景,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录Java Stream流之GroupBy的用法1. 前言2. 基础概念什么是 GroupBy?Stream

python中列表应用和扩展性实用详解

《python中列表应用和扩展性实用详解》文章介绍了Python列表的核心特性:有序数据集合,用[]定义,元素类型可不同,支持迭代、循环、切片,可执行增删改查、排序、推导式及嵌套操作,是常用的数据处理... 目录1、列表定义2、格式3、列表是可迭代对象4、列表的常见操作总结1、列表定义是处理一组有序项目的