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

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

arcpy地理处理工具案例教程-景观形状指数计算 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855_4328,xiexiaokui#qq.com 使用方法:输入要素类即可,其余参数均默认. 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com

PV.EV.AC.BAC.EAC.ETC等计算公式含义 PV Planned Value:计划值 应该完成多少工作, (按照计划截止目前应该花费的预算) AC Actual Cost:实际成本, 完成工作的实际成本是多少 (截止目前实际的花费) EV Earned Value:挣值 完成了多少预算的工作 (实际完成的工作,按照预算标准应该有的花费)以上三个指标是成本管理最基本的三个概念: BAC Budget cost at completion:完工预算 全部工作的预算是多少?按照原计划,完成

####参数设置################### 1. ####训练样本### 总共:121368个batch_szie:256将所有样本处理完一次(称为一代,即epoch)需要:121368/256=475 次迭代才能完成所以这里将test_interval设置为475,即处理完一次所有的训练数据后,才去进行测试.所以这个数要大于等于475.如果想训练100代,则最大迭代次数为47500: 2. ####测试样本###同理,如果有1000个测试样本,batch_size为25,那么需要4

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列

第一章.前言 在上一篇博客中,我们大致简述了一般情况下资源清单的格式,以及如何获得清单配置的命令帮助,下面我们再讲解下清单中spec字段中比较常见的字段及其含义 第二章.常用字段讲解 spec.containers <[]object> spec.containers <[]object> spec.containers.name <string> #pod的名称,必须字段,名称唯一且对象创建后不可以被修改 spec.containers.image <strin

在学习决策树类的算法时,总是绕不开 信息熵.Gini指数和它们相关联的概念,概念不清楚,就很难理解决策树的构造过程,现在把这些概念捋一捋. 信息熵 信息熵,简称熵,用来衡量随机变量的不确定性大小,熵越大,说明随机变量的不确定性越大.计算公式如下: 考虑二元分布的情况,当取2为对数底时,可以得到如下的函数曲线.可以看到,当p=0.5时,不确定性最大,熵的值是1,也最大,当p=0或1时,没有不确定性,熵的值最小,是0. 条件熵 我们在分析某个特征对随机变量的影响时,需要计算条件熵,即随机变量Y的信息

转自:http://www.cnblogs.com/allenblogs/archive/2010/12/09/1901404.html TCPI To Complete Performance Index 待完成绩效指数 TCPI定义:未完成的业绩指数,即自状态日期起的剩余工作量和剩余资金之比 公式为: TCPI = [BAC - EV] / [BAC - AC]. TCPI的含义: TCPI 值大于 1 表示需要提高项目剩余工作量的业绩以使项目保持在预算范围内(因此可能需要牺牲部分质量):该

[导语]:聚类分析是指将物理或者抽象对象的结合分组为由类似对象组成的多个类的分析过程.简单来讲,聚类就是通过一些特征去自动识别一个大群体中的多个子群体,这些子群体中的对象彼此之间相似度高,而子群体之间差异较大.聚类的概念其实是Machine Learning中的一个子分支,在很多情况下,我们无法直接获得足够的带标签(分类)的数据样本来训练我们的模型,在这种情况下,聚类分析就显得尤为重要.它能够在给定的无标签样本中根据其特征给每个样本分类. [策略思想] 这里有必要简单介绍一下KMeans.KMe

#!/usr/local/bin/python3 #coding=utf-8 #source http://www.cnblogs.com/txw1958/ import os, io, sys, re, time, json, base64 import webbrowser, urllib.request period_All_List = [ "min", #分时线 "daily", #日K线 "weekly", #周K线 "mo

序列内置一些函数,用于循环对序列的元素执行操作. 一,应用和转换函数 应用apply 对序列的各个元素应用函数: Series.apply(self, func, convert_dtype=True, args=(), **kwds) 参数注释: func:应用的函数,可以是自定义的函数,或NumPy函数 convert_dtype:默认值是True,尝试把func应用的结果转换为更好的数据类型,如果设置为False,把结果转换为dtype=object. args:元组,在序列值之后,传递给

e是一个重要的常数,但是它的直观含义却不像 π 那么明了.我们都知道,圆的周长与直径之比是一个常数,这个常数被称为圆周率,记作 π = 3.14159......可是e代表什么呢? e是“指数”(exponential)的首字母,也是欧拉名字的首字母.和圆周率 π 及虚单位 i 一样,e是最重要的数学常数之一.第一次把e看成常数的是雅各布·伯努利,他开始尝试计算lim(1+1/n)^n 的值,1727年欧拉首次使用小写字母 “e” 表示这常数,此后遂成标准. e有时被称为自然常数(Natural

前言 民意测验机构盖洛普从2012年起,每年都会在联合国计划下发布<世界幸福指数报告>,报告会综合两年内150多个国家的国民对其所处社会.城市和自然环境等因素进行评价后,再根据他们所感知的幸福程度对国家进行排名. <世界幸福指数报告>的编撰主要依赖于对150多个国家的1000多人提出一个简单的主观性问题:"如果有一个从0分到10分的阶梯,顶层的10分代表你可能得到的最佳生活,底层的0分代表你可能得到的最差生活.你觉得你现在在哪一层?" 最近看到的一个项目,非常的

由css reset想到的深入理解margin及em的含义 原文地址:http://www.ymblog.net/content_189.html 经常看到这样语句,*{ margin:0px;padding:0px; },用起来很方便吧?由于学习前端的门槛低,我一直找不到区别于那些用DW的前端的所在点,我总觉得我是用记事本写代码的,我的水平及理解绝对比那些用DW的人呀更胜一筹.但区别在哪里呢?最近,我似乎明白了,拿css来说,前面的很长一段时间,我都是在横向学习css,不断的学习新的东西,制作

Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index. According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h of his/her N papers have a

作者: 阮一峰 日期: 2013年11月29日 学习编程的时候,经常会看到stack这个词,它的中文名字叫做"栈". 理解这个概念,对于理解程序的运行至关重要.容易混淆的是,这个词其实有三种含义,适用于不同的场合,必须加以区分. 含义一:数据结构 stack的第一种含义是一组数据的存放方式,特点为LIFO,即后进先出(Last in, first out). 在这种数据结构中,数据像积木那样一层层堆起来,后面加入的数据就放在最上层.使用的时候,最上层的数据第一个被用掉,这就叫做&quo