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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

srp模型

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


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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