[發明專利]一種景觀格局分析中最佳粒度選取方法

無效

• 申請號: 201010142519.5
• 申請日: 2010-04-09
• 公開（公告）號: CN101814116A
• 公開（公告）日: 2010-08-25
• 發明（設計）人: 趙彥偉;于磊;汪思慧
• 申請（專利權）人: 北京師范大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及景觀生態分析領域，尤其涉及一種融合景觀指數粒度效應分析、改進型數據損失評價和運算耗時分析的最佳粒度選取方法。

背景技術

景觀格局影響并決定著各種生態過程，關系到景觀內物種的豐度、分布及種群的生存及抗干擾能力，是景觀生態學研究的核心內容之一。在定量化反映和表征景觀格局的方法中，景觀指數分析以其高度濃縮景觀格局信息，全面反映景觀格局結構組成和空間配置狀況的優勢，在景觀格局研究中得以廣泛應用。但現有的景觀格局分析程序多需要柵格數據作為數據源，在矢量數據柵格化過程中，存在一個可塑性面積單元問題(MAUP)，即計算結果隨粒度(柵格大小)定義不同而不同。粒度選擇過大，細節易被忽略；粒度選擇過小，容易忽視總體規律，且增加額外工作量。因此，選擇合適的方法，選取最佳粒度對景觀分析的精度至關重要。

最佳粒度選取方法研究在國內外已有所開展。國外有學者利用空間統計分析及模型找尋最佳粒度；還有學者根據斑塊周長面積比值變化選擇最佳粒度。在國內，一些學者采用景觀指數粒度效應分析方法，通過分析不同指數的拐點選擇最佳粒度。還有學者則利用數據損失評價法，選取最佳粒度，但忽略了相鄰地類因轉換粒度變化導致屬性發生改變帶來的損失，精度受影響，且沒有考慮相對變化率，難以在不同指標之間比較。總體上看，上述方法均考慮了最佳粒度選取的某一方面要求，存在著選取方法單一，選取結果精度較差、可信度不高等問題。隨著對最佳粒度認識的深入，及景觀格局分析對精度要求的不斷提高，亟需開發最佳粒度選取方法。但經廣泛檢索中國、歐盟、美國等專利機構均未發現相關專利。

由此可見，開發一種綜合全面、科學準確、操作性強的最佳粒度選取方法，對區域景觀生態格局分析具有非常現實的意義。

發明內容

本發明針對目前最佳粒度選取方法單一、選取結果可信度不高、操作性不強等問題，在充分考慮最佳粒度的基本要求，在對傳統數據損失評價方法進行改進的基礎上，提出了融合景觀指數粒度效應分析、改進型數據損失評價和運算耗時分析三種方法的最佳粒度選取方法。具體流程見附圖1。

本發明的特征在于融合景觀指數粒度效應分析、改進型數據損失評價和運算耗時分析方法，提出了綜合系統的最佳粒度分析方法，以實現最佳粒度選取的三個要求：有效反映景觀格局、數據損失最小、運算耗時較小。其中景觀指數粒度效應分析保證在所選粒度域內，景觀指標能夠對研究區景觀格局進行有效反映；經改進的數據損失評價可保證所選粒度在柵格化過程中，數據相對損失較小；而運算耗時分析則從提高工作效率角度對粒度進行篩選；以此為基礎，對三者計算出的適宜粒度域取交集，得出滿足三個要求的粒度，即為最佳粒度。

本發明的目的在于提供一種綜合全面、精確度高的景觀格局分析中的最佳粒度選取方法，以解決現有的最佳粒度選取方法的不足，與現有方法相比，本發明專利具有以下優點：

(1)綜合全面：本發明綜合了景觀指數粒度效用分析、數據損失評價和運算耗時分析三種不同的方法，分別解決粒度選取所要求的景觀指標對景觀表征的有效性、信息損失、工作效率等三個方面問題，較以往相對單一的方法更加綜合全面。

(2)科學準確：本發明針對最大面積值法在矢量數據柵格化過程中的數據損失問題，綜合考慮相鄰地類因轉換粒度變化導致屬性發生改變帶來的損失，改進了以前應用較多的數據損失評價方法，將不同地類的數據損失取絕對值然后加和，得到景觀整體的數據損失，提出了相對損失計算公式及對應的適宜粒度域選取標準。在此基礎上，針對三個方面標準的交集，最終確定最佳粒度，全面保障選取粒度的準確性。

(3)操作性強：本發明流程明確，運算公式科學，選取標準統一，選取指標規范統一，輔助軟件包括ArcGIS、Fragstats3.3和Excel等，易于獲取與操作，以上保證了本發明較強的可操作性。

附圖說明

附圖1為最佳粒度選取方法示意圖。

附圖2～7為實施例1中對粒度變化敏感且具有明顯粒度拐點的指數。

附圖8～9為實施例1中面積和周長相對損失情況。

附圖10為實施例1中運算耗時分析結果。

具體實施方式

本發明可通過下述包括三個步驟的技術方案實現：

1、矢量數據柵格化

以TM影像分辨率30m為起點，一定粒度范圍為間隔(粒度間隔可任意選擇，一般10m，20m或30m間隔較為常用)，在ArcGIS平臺的支持下，采用最大面積值法(RMA)將研究區土地利用矢量數據柵格化。

2、分別采用景觀指數粒度效應分析、改進型數據損失評價和運算耗時分析選取各自適宜粒度域。