SRP模型丨生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI指数的生态质量评价；地理探测器运行等；集成云端、桌面端等环境，结合遥感云计算、GIS空间分析、R语言统计分析的优势

集成云端、桌面端等环境，结合遥感云计算、GIS空间分析，R语言统计分析的优势，以分析生态环境脆弱性的时空演变为主线。
通过本课程的学习，您将掌握：
第一，收集各类指标数据，构建的“生态压力度-生态敏感性-生态恢复力”评价体系；
第二，通过掌握多源空间数据处理方法，提取景观格局指数、核密度估计、植被反演、水土流失计算、空间插值等技术方法构建评价指标空间数据库；
第三，确定权重，计算攀枝花市脆弱度值，进行脆弱等级分级和面积统计，既而完成研究区生态环境脆弱性空间分异特征分析；
第四，结合CA-Markov模型、动态度，趋势指数，生态脆弱性综合指数分析攀枝花整体脆弱度变化趋势和变化速度，完成攀枝花市生态环境脆弱时间格局演变规律分析；
第五，运用地理探测器找到影响该地区的人文驱动因素，通过生态脆弱水平分级分区为生态文明建设道路提供科学理论支撑。

专题一 生态环境脆弱性评价内涵及基于文献可视化方法研究热点分析

一、基本原理
生态环境脆弱性内涵
生态环境脆弱性评价研究
生态环境脆弱性驱动力研究
生态环境脆弱性研究热点

二、文献可视化软件介绍及常用功能介绍
VOS Viewer文献可视化及研究热点分析；
Citespace文献可视化及研究热点分析；
ArcGIS软件介绍及安装技巧
R语言环境部署
遥感云计算平台简介与登陆
Fragstate安装与介绍

专题二 数据来源及预处理

一、ArcGIS Pro软件介绍及安装、常用功能介绍
ArcGIS Pro版本介绍，安装；
ArcGIS Pro软件界面，常用功能介绍；
空间坐标系介绍与建立
空间数据介绍与入库
地图符号与版面设计

二、数据收集及预处理

三、预处理 投影转换、重采样、裁剪等

专题三 生态环境脆弱性评价模型构建

一、SRP概念模型
二、评价因子选取原则
三、评价指标体系框架

四、评价指标与生态环境脆弱性之间的相关性
五、评价指标的提取

地形因子
气象因子

NC数据处理：NC数据加载，模型构建器构建（数据读取，投影，重采样，裁剪，输出保存等），NC数据转TIF数据存储
降水因子提取
气温因子提取

植被因子提取 基于PIE ENGINE植被指数提取

土壤因子

景观多样性指数

生物丰度指数

居民点干扰
采用核密度估计模型进行密度探测分析，从而反映不同空间距离上居民点对周围生态系统的活动干扰程度，表征地区生态功能。

生态压力度因子
以人口分布、耕地占比率、人均GDP因子来表征生态压力度
基于PIE ENGINE人口分布数据获取与预处理
基于PIE ENGINE的GDP分布数据获取与预处理
耕地占有率计算

六、评价指标标准化处理

七、评价指标权重的确定

八、生态环境脆弱性评价模型

九、生态环境脆弱性评价结果分类定级

专题四 生态环境脆弱性时空格局演变分析

一、生态环境脆弱性的空间格局分析

二、生态环境脆弱性的时间变化

三、趋势变化分析

专题五 生态环境脆弱性时空格局演变驱动机制分析

一、R语言语法简介
二、地理探测器及相关包的介绍
三、地理探测器运行

专题六 基于 RSEI 指数的生态质量评价

1.加载研究区矢量边界：在地图上加载区域矢量图

2.云掩膜：导入所需数据集，进行去云处理

3.水体掩膜：水体掩膜计算公式

4.遥感生态指数( RSEI )的构建

5.主成分分析

6.结果导出与分析

7.冷热点空间分析

专题七 论文写作与案例分析

1.论文写作与投稿心得分享
2.SRP模型相关应用案例分析
3.论文写作案例与分析

注：请提前自备电脑及安装所需软件

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更多应用

包含:InVEST模型、PLUS模型、DNDC模型、APSIM模型、DSSAT模型、MAXENT模型、CENTURY模型、CASA模型、BGC模型、CLM模式、CESM模式、CLUE模型、FLUS模型、PROSAIL模型、Meta分析、BIOMOD2模型、物种气候生态位、物候提取、Python地球科学、Noah-MP陆面过程模型、CLUE模型、Fragstats景观格局分析、GEE遥感云大数据、Matlab/Python高光谱遥感、DICE模型、LEAP模型、双碳、ArcGIS、ArcGIS Pro等...

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