引 言 FragStats景观格局分析软件 ,简单扼要地说就是景观指数的集成分析环境,不用自己编写相关的算法和读/取文件的开发.根据了解,FragStats(Fragment Statistic)官方定义为“FRAGSTATS is a computer software program designed to compute a wide variety of landscape metrics for categorical map patterns.(FRAGSTATS是一款为揭示分类图的…

可使用工具包 pylandstats 此工具包基本是根据fragstats形成的,大部分fragstats里面的景观指数,这里都可以计算.但是,还是有一小部分指数这里没有涉及. LS_METRICS 自定义的aggregation index(AI)计算 原理 \[AI=\frac{e_{ii}}{max\_e_{ii}}\times100 \] 这里的\(e_{ii}\)是同类型像元公共边的个数 \(max\_e_{ii}\)是同类型像元最大公共边的个数, \(max\_e_{ii}\)的计算…

部分源码选自GDAL库的官方网址:www.gdal.org,其余的代码为笔者自己编写. // readfile.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // /* part of the codes were cite from: http://www.gdal.org/gdal_tutorial.html and remaining of code were created :by www.cnblogs.com/AmatVictorialCuram/‎ and please mark th…

[转]Fragstats软件使用及其景观生态学意义     原文地址:http://blog.163.com/shuailai@126/blog/static/132380408201041525137936/ 现在景观格局研究普遍采用Fragstats 3.3软件计算格局指数,我在写文章的过程中也使用了这一软件,期间也遇到不少问题,幸得高人指点和自己不断摸索(当时网上鲜有使用方法),终于把数据算出来了,现在把使用过程中遇到的一些问题与方法写出来,希望对后来者有些帮助,在写这个的过程中,参考了一…

原文地址:http://www.cnblogs.com/beer/p/3325242.html 免责声明: 当时写完这篇调查报告,给同事看了后,他觉得蛮喜欢,然后想把这篇文章修改一下,然后往期刊上发表出来,我也答应了.但是后来此事却因各种原因一再被耽搁拖延,转眼就是一年多过去了,估计已经被遗忘了吧,直到前几天自己的清理电脑的时候,在硬盘里面发现了它,这篇文章确实在当时花了自己不少心血,实在是不忍心让它在自己的硬盘里面"终老"下去了.所以对不住了,我还是让它发挥点余热吧. 由于这篇文章是…

来自:https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/help/data/imagery/indices-gallery.htm 植被和土壤指数 MSAVI “修正土壤调节植被指数”(MSAVI2) 尝试将裸土对于 SAVI 的影响降至最小. MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(NIR-Red))) NIR = 近红外波段的像素值 Red = 红光波段的像素值 参考文献:Qi, J. et al., 1994, "A m…

1. 对搜索引擎更友好 1.1 sitemap sitemap自动生成 https://www.xml-sitemaps.com 谷歌 sitemap.xml 百度 sitemap.html 1.2 robots.txt 爬虫 站长工具 http://tool.chinaz.com/robots/ 1.3 nofollow 链接到外部站点会减少网站的权重,因为在html中使用ref=nofollow 如<a href="http://www.google.com" ref=&qu…

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首先祝贺你:当你看到这篇文章时,你已经站在一条通往SEO达人捷径的路口. 笔者也是今年年初才成为SEOer的一员,在做SEO的过程中,有不少自己独特的心得体会,所以一直酝酿着写一个SEO系列的文章,将自己这几个月的心得体会都写进去,也让那些刚接触SEO的朋友少走弯路. 在正式执笔之前,笔者先讲讲自己写这篇教程的思路,方便大家在后面能快速把握内容. 目前网络上大多数SEO教程似乎都只注重讲知识点:他们讲完一个知识点后马上就进入另一个知识点,而这些知识点之间似乎少了一样东西去衔接.去过渡,让人有一种…

来自:http://www.cnblogs.com/wenllsz/archive/2012/11/16/2774205.html 了解大数据带来的机遇: 透视架构与工具: 开源节流,获得竞争优势. 聚焦大数据 组织为了变得更高效,盈利能力更强,或生产率更高,对信息的渴求似乎永远也无法得到满足.为此它们一直在寻找更强大的数据存储技术,包括超大型数据库(VLDB),以满足他们对信息存储和获取的需求.最近几年数据的爆炸式增长催生了新的存储技术.用于保存和管理大数据的技术作为企业级数据库技术的补充出现…