本文主要是介绍fragstats:景观指数的突变分析,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!
作者:CSDN @ _养乐多_
本文将介绍景观指数时间序列的突变分析,包括突变时间、突变频次等。以及景观指数突变分析所用的软件和 python 代码。
结果如下图所示,
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文章目录
- 一、景观指数计算
- 二、景观指数时间序列构建
- 三、参考博客
- 四、结果可视化
- 五、结果展示
- 5.1 突变频次
- 5.2 突变时间
一、景观指数计算
参考博客《fragstats:景观指数计算及其遥感影像生成》
二、景观指数时间序列构建
根据博客《fragstats:景观指数计算及其遥感影像生成》我们可以得到每一个时刻土地利用数据计算的景观指数。格式如下所示,
我们将所有的时刻(年份等)的景观指数的 csv 文件中的某一个景观指数(比如 NP列) 根据 LID 合并为同一个 csv,构成一个大的csv文件。如下图所示,
每一行就是一个时间序列数据,然后我们使用 python 的 pandas 库、或者 numpy 库进行后续分析。
三、参考博客
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《python:处理遥感时间序列(代码框架),并保存结果》
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《python:遥感时间序列处理——Mann-Kendall(MK)突变检测(突变时间/年份)》
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《python:逐像素处理遥感数据时间序列数据(求时间序列最大值、最大值所对应的索引、最大值所在的时间)》
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《python:遥感时间序列处理——Pettitt突变点检测(突变时间/年份)》
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《python:遥感时间序列处理——Mann-Kendall(MK)突变检测(突变次数)》
将计算结果(突变时间、突变频次、突变幅度等)保存在最后一列,然后关联到景观单元瓦片上。
四、结果可视化
参考博客《ArcGIS:景观指数和景观单元关联生成景观指数遥感图像》
五、结果展示
5.1 突变频次
5.2 突变时间
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