基于GLC30数据的斑块级别景观指标适用性及简化研究

发布时间：2018-07-07 22:22

本文选题：GLC + 景观格局指标　；参考：《国土资源遥感》2017年04期

【摘要】：斑块是景观格局的基本组成单元,斑块级别指标是量化研究斑块形态的重要基础。目前斑块描述指标冗余纷杂,因此拟对现有的斑块级别指标进行分析,指出指标本身的适用性,并利用相关性分析和主成分分析方法实现斑块级别形态描述指标的综合和简化。在对11个斑块级别指标进行适用性分析的基础上,采用30 m空间分辨率全球地表覆盖类别数据(GLC30)进行实验,利用2种分析方法对除面积和周长外的9个复合指标进行了简化分析。实验结果表明,回旋半径和支撑半径这2个指标可以在较大程度上区分斑块形态。本文研究方法和实验结果为量化研究景观格局尺度效应积累了经验。
[Abstract]:Patch is the basic unit of landscape pattern, and patch level index is an important basis for quantitative study of patch morphology. At present, there is a lot of redundancy in patch description index, so we intend to analyze the existing patch level index, point out the applicability of the index itself, and use correlation analysis and principal component analysis to realize the synthesis and simplification of patch level morphological description index. Based on the applicability analysis of 11 patch level indicators, the global surface cover class data (GLC30) with a spatial resolution of 30 m were used to carry out the experiment. Nine composite indexes except area and perimeter were simplified by two analytical methods. The experimental results show that the rotation radius and the support radius can distinguish the patch morphology to a large extent. The research methods and experimental results of this paper have accumulated experience for quantifying the scale effect of landscape pattern.
【作者单位】：西南交通大学地球科学与环境工程学院;高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室;教育部轨道交通安全协同创新中心;
【基金】：测绘地理信息公益性行业科研专项项目“全球地表覆盖数据分析”(编号:201512028) 教育部创新团队资助项目“高速铁路运营安全空间信息技术”(编号:IRT13092) 中央高校基本科研业务费专项资金项目“基于地统计模型的Li DAR点云数据生成DEM的精度分析”(编号:2682014CX017)共同资助
【分类号】：P237;P901

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