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景观格局分析
实验五 景观格局分析 实验目的 提取常用的景观数量指标,并对不同景观类型和整体景观层次上(大尺度)不同局部(小尺度)的格局差异进行分析 。 在似乎由无序的斑块镶嵌而成的景观上,挖掘其潜在的规律,以期确定产生和控制空间格局的因子及其作用机制。 实验原理 景观格局指数包括两个部分,即景观单元特征指数和景观异质性指数。景观要素特征指数是指用于描述班块面积、周长、斑块数等特征的指标;而景观异质性是指景观的组成和结构牲,一般指的是景观要素的类型数、各景观要素占的比例,应用这些指数定量地描述景观格局,可以对不同景观进行比较,研究它们结构、功能和过程的异同。 单个斑块、斑块类型、整体景观三个层次的计算指标分别有:多样性指标(diversity metrics),斑块面积/密度/边界长度指标(area/density/perimeter),形状指标(shape metrics),核心区指标(core area metrics),隔离指标(isolation metrics),对比度指标(contrast metrics),聚集度指标(contagion metrics),连接度指标(connectivity metrics)。 实验操作 借助操作Arcview3.3,选择指定斑块,矢量转栅格,在Fragstats中导入栅格数据,计算单个斑块、斑块类型、整体景观三个层次的景观数量指标 一、提取整体景观上大尺度斑块层次、斑块类型层次各项景观指标 1、在Arcview里打开相关的shapefile文件 2、在Arcview菜单中点击file→extension,增加扩展模块 3、在View→Properties里设置地图单位为米 4、点击theme→convert to grid,把图像转换成栅格格式,注意栅格图层的分辨与显示范围设定。 二、对比不景观格局中,小局部(次一级分区)景观格局差异 1、分割区域:在Arcview中添加Geoprocessing扩展模块,并同时打开研究区(县)土地利用图和该地区次一级分区图(乡镇/区界)两副shapefile 文件;采用Intersect two theme 功能叠加两副图,如下图所示。 2、对比各次一级区域景观格局指标 分别调用各次一级区域图层, 点击 ,选取指数,点击 运行程序,保存每次运算的结果,最后将所有次一级区域的指标汇总至一张表中。 实验内容 提取景观斑块类型层次特征:景观类型比例(Percentage of Landscape, PLAND),斑块数(Number of Patches, NP),分形维数(Fractal Index Distribution, FRAC_AM),聚合指数(aggregation index, AI),斑块粘合度指标(patch cohesion index, COHESION),破碎度指数(Splitting Index,SPLIT) 景观层次指标:对比Patch Richness (PR), Shannon’s Diversity Index (SHDI), Simpson’s Diversity Index (SIDI),Shannon’s Evenness Index(SHEI) ,Contagion (CONTAG)在不同次一级区域之间的差异; 选定某一土地利用类型,如林地,对比若干局部的典型区域中斑块特征(连接度,分形维数等)的区别(选做)。 【实验报告要求】 按实验内容的要求,计算斑块类型层次及景观层次的相关指标,做出详细的步骤切图,实验结果排版后以三线表(共有2个表)形式体现于报告中。 结果分析最好包括研究区背景(Internet有哪些信誉好的足球投注网站),能够结合图表数据,分析计算结果。最后写出自己在此实验过程中的心得体会。 * * 5、打开Fragstats,点击 ,出现下图,在Input Data Type里选Arc Gri,点击Grid name打开刚才转换成功的栅格文件,在output file里指定输出文件,output statistics里面3个选项都选,其他设置不变,点击Ok。 获得既有斑块类型又有次一级区界属性的叠加图层。 点击query builder以选取某一区名属性,将其转成Grid格式,保存至工作空间。(注意:栅格图层保存的位置最好在根目录下新建的不带空格的简短英文名的文件中。)重复同样工作,直到所有次一级区域(乡镇)均转成Grid格式。 * * * 景观格局的研究主要包括:景观的组成和结构牲,即景观的空间异质性,一般指的是景观要素的类型数、各景观要素占的比例以及斑块的形状;景观内各斑块的联系和相关性(即斑块的空间相互作用);景观格局动态(即景观的变异规律);景观格局在
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