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 metri
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2023-10-18 19:01:32
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景观安全格局分析俞孔坚于1995年提出了景观生态规划的生态安全格局方法。该方法把景观过程（包括城市的扩张，物种的空间运动，水和风的流动，灾害过程的扩散等）作为通过克服空间阻力来实现景观控制和覆盖的过程。要有效地实现控制和覆盖，必须占领具有战略意义的关键性的空间位置和联系。这种战略位置和联系所形成的格局就是景观生态安全格局，他们对维护和控制生态过程具有异常重要的意义。要根据景观过程之动态和趋势，判别
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2024-01-19 13:35:12
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一、前言当基于DMSP/OLS、NPP/VIIRS夜间灯光数据完成城市建成建成区的提取之后，可以从景观格局层面分析建成区图斑。景观格局指数计算目前有两种方式：一种是使用fragstast软件，但是这个软件首先不太好找最新版，一般都是旧版本且破解不够彻底，不像某某游戏都可以破解，毕竟这东西用的人比较少数。第二种就是比较笨的方法，直接根据相关景观指数定义公式自行计算，既可以在GIS中直接计算，也可以导
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2023-10-16 19:18:08
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景观指数景观指数是指高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置某些方面特征的简单定量指标景观指数的指标有很多种，包括以下多种指数（拼块现多称为斑块）这里对部分景观指数进行说明斑块面积指标斑块面积：斑块总面积A,或者某一类型景观斑块总面积CA.斑块面积百分比(PLAND)斑块面积百分比，有的也叫斑块面积比例，即各种类型地类占总面积的比例，面积最大的为主要景观。其中：aij代表第 i 类景观类型中
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2023-08-20 22:31:50
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# 如何在 Python 中计算景观指数
景观指数（Landscape Index）是一种用于评估和描述地理信息系统中空间格局或结构的工具。在这里，我将教你如何在 Python 中实现一个简单的景观指数计算。在这篇文章中，我们将分步骤进行，确保每一步都清晰易懂。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个流程。以下是实现景观指数计算的步骤：
| 步骤 | 描述
1.1 概念景观格局：一般是指其空间格局，即大小和形状各异的景观要素在空间上的排列和组合，包括景观组成单元的类型、数目及空间分布与配置，比如不同类型的斑块可在空间上呈随机型、均匀型或聚集型分布。它是景观异质性的具体体现，又是各种生态过程在不同尺度上作用的结果。景观要素即组成景观的个体成分.包括地形、气候、水、生物、土壤.以及社会文化冈素.例如山百、动植物、水体、大气、建筑、音乐等。景观的自然要素部
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2024-02-04 14:16:24
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# Python景观指数
Python景观指数（Landscape Index）是用来描述一个地区景观特征的重要指标，它以数字形式表达出地域环境的复杂性和多样性。在数据科学和生态研究中，分析一个地区的景观特征能够帮助我们更加准确地理解生态系统的功能和可持续性，也能够为城市规划和资源分配提供重要依据。
## 1. 景观指数的定义
景观指数通常基于各种生态数据计算而来，例如植被覆盖度、土地利用类
生物多样性
Biology diversity Pro 独立运行软件，可计算很多钟指数，还能完成一些其它的运算如聚类等，推荐..（5.09M）
Biotools:计算多样性指数的软件,是一个EXCEL宏，解压运行后将在EXCEL生成一个工具栏,只有4个按钮,使用非常方便,不过只能计算7个指数.本地下载（66K）
Bio-Dap:计算多样性指数的软件,解压后可直接运行，有独立的运行界面，不过需要
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2008-09-22 19:33:00
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一、景观生态风险指数计算0 准备工作数据：1.不同时期的土地利用数据 2.研究区矢量边界 插件：格网裁剪影像插件tool(下载链接：https://pan.baidu.com/s/1r5Fjp8KeH5w1f-0xe3d5xQ 提取码：7qy9)软件：arcgis、total commander、Fragstats4.21 生成研究区渔网1.
1 景观生态学中景观的定义：狭义的景观：指在几十千米至几百千米的范围内，由不同类型生态系统所组成，具有重复性格局的异质性地理单元。而反映气候、地理、生物、经济、社会和文化综合特征的景观复合体称为区域，狭义的景观和区域即人们通常所指的宏观景观。广义的景观：包括从微观到宏观不同尺度上，具有异质性或斑块性的空间单元。广义景观概念强调空间异质性，景观的绝对空间尺度随研究对象、方法和目的而变化。2 景观分类
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2024-01-04 17:48:20
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一、安装引用安装：npm install vue-resource --save-dev引用：/*引入Vue框架*/
import Vue from 'vue'
/*引入资源请求插件*/
import VueResource from 'vue-resource'
/*使用VueResource插件*/
Vue.use(VueResource)二、简单语法引入vue-resource后，可以基于
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2024-03-07 13:02:45
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6.1 景观生态分类 景观生态学是以人类与地表景观的相互作用为基本出发点，研究景观生态系统的结构、功能及变化规律，并进行有关评价、规划及管理的应用研究。 6.1.1 景观生态分类的发展 1 从土地分类到景观生态分类 发生法：着眼于土地的形成过程，以发生的关联与相似性为依据进行分类，地质、气象分类 景观法：通过土地空间形态相似、相异性的识别进行土地分类的方法 2 景观生态分类现状 1
本系统基于工业vr虚拟现实系统，建立工厂的主体规划，周边地形地貌三维数据，各主要车间和主要作业工艺流程的三维立体图像建模及工艺流程三维动态模拟，展示整体厂区、主要车间及生产线的三维信息。四度科技通过仿真平台可以展示模拟主要工厂的产线三维虚拟演示及产线工艺流程三维动态演示，呈现出工厂的产线的三维立体情况，并且能够通过互动，实现三维场景各个角度的呈现以及站内的虚拟漫游；并可以展示静态文字、视频以及3D
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2024-07-14 10:22:25
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vue中使用amap这几天被公司要求在APP端做出一个地图，且在地图上来显示不同公司的详细信息的功能。众所周知，人们在面对一个新的陌生事物时，可能会有一种陌生以及不安的心理（ps: 那些大佬当我没说），俺也一样。所以记录一下本次做地图的一些细节以及具体做法。那么废话不多说，直接开始吧。一： 首先得知道地图的基本展现（你得能先让地图主体出来，在搞其他）1.1 安装 （ 官方链接：https://el
前言当render函数创建之后，通过watcher实例触发render函数执行后，实际上这个过程会创建子组件、标签等对应的虚拟节点对象VNode，也可能会触发相关属性从而触发视图更新。最后的操作都会流转到patchVNode的处理逻辑即patch阶段。patch阶段会采用diff算法最大复用DOM，减少DOM成本。本篇不会细究vue diff算法，而是聊聊patch除了diff算法复用DOM之外的
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2024-10-13 14:44:32
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# 使用Python进行景观应用开发的指南
欢迎来到Python的世界。在本篇文章中，我们将一起探索如何在Python中实现景观应用，并帮助你掌握这一过程。首先，我们将概述整个开发流程，然后深入每个步骤并提供所需的代码和注释。
## 开发流程概述
我们可以将整个开发流程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定应用需求，并规划功能
computed 和 watch 的区别和运用的场景？computed：是计算属性，依赖其它属性值，并且 computed 的值有缓存，只有它依赖的属性值发生改变，下一次获取 computed 的值时才会重新计算 computed 的值；watch：没有缓存性，更多的是「观察」的作用，类似于某些数据的监听回调 ，每当监听的数据变化时都会执行回调进行后续操作；当我们需要深度监听对象中的属性时，可以打
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2023-07-10 16:00:20
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Axios ：Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库，可以用在浏览器和 node.js 中，是http的客户端 由于在做vue项目，Vue2.0之后，尤大大推荐大家用axios替换vue-resource（虽然也能用但已经不维护了），Axios本质上也是对原生XHR的封装它有一些特性1：从浏览器中创建 XMLHttpRequests: 2：从 node.js 创建 http 请求
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2023-09-26 08:59:33
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在现代生态学研究中，计算景观格局指标是理解环境变迁、人类活动影响及生物多样性保护的重要工具。Python作为一种通用的编程语言，以其丰富的生态数据分析库如`geopandas`、`rasterstats`等，成为计算景观格局指标的理想选择。接下来，我们将详细记录如何使用Python计算景观格局指标的过程，从环境准备到实战应用，涵盖性能优化与生态扩展等方面。
## 环境准备
在开始之前，需要确保
文章目录前言一、特征选择过程二、特征选择方法1.过滤式选择2.包裹式选择3.嵌入式选择三、特征重要性 前言 从众多影响因素中识别出重要因素的过程可以视为一个特征选择过程。在建立机器学习模型进行预测时，输入的特征集会直接影响模型效果，特征太少容易不能全面刻画数据潜在关联，造成模型欠拟合；特征太多时会存在不相关的特征或者特征冗余的情况，甚至出现“维度灾难”，会造成模型精确度无法提升、运行速度慢、过
