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生态系统服务---生态系统服务构建生态安全格局、生态系统服务权衡与协同动态分析、PLUS模型多情景模拟预测、PLUS模型、城镇化与生态系统健康空间关系分析、生态系统服务功能社会价值评估_marine ecosystem resilience
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第四章、 生态系统服务评估
1、 InVEST模型原理与模块
2、 产水服务
l 数据需求与制备：
3、 土壤保持
科研必备一、基于ArcGIS
Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局
理解使用地理数据，使用掌握Python的相关模块和库，掌握ArcGIS
Pro的空间分析与制图技能；从专题上教会您：掌握安全评价指标体系的构建与计算；掌握突变模型在指标集成中的作用；掌握生态安全评价时空过程分析与趋势预警的方法。本课程将基于对区域生态变化的趋势和内在关系的理解，结合生态问题诊断、生态功能需求评估和景观格局规划，助力保障生态系统的功能性与服务性。
第一章、 生态安全评价理论及方法介绍
一、 生态安全评价简介
二、 生态服务能力简介
第一章、 生态安全评价理论及方法介绍
一、 生态安全评价简介
二、 生态服务能力简介
二、数据预处理（ArcGIS Pro及Python环境）
1.土地利用数据进行拼接、裁剪、重投影（桌面端与云计算）
2.将社会经济数据、植被指数数据进行裁剪、重投影及重采样处理（桌面端与云计算）
3.将基础地理信息数据进行拼接、投影转换，矢量数据栅格化
4.气象数据裁剪、重投影及重采样处理；站点数据提取及地统计分析
5.DEM数据投影变换和影像裁剪
数据清洗：去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作
第 四 章、 基于USLE模型的土壤侵蚀评价
一、生态系统服务功能评估技术规范简介
二、生态系统服务功能评估的内容和流程、评估指标体系、评估方法等
水土保持功能主要与气候、土壤、地形和植被有关，主要考虑土壤可蚀性、地形、降雨等因子。
通用土壤流失方程(USLE)的计算公式如下：
A=RKLS （ 1- C ）
式中：
A：任一坡耕地在特定的降雨、作物管理制度及所采用的水土保持措施下，单位面积年平均土壤流失量，t/ha
R：降雨侵蚀力因子，是单位降雨侵蚀指标，如果融雪径流显著，需要增加融雪因子，MJmm/(hah)
K：土壤可蚀性因子，标准小区上单位降雨侵蚀指标的土壤流失率
L：坡长因子；
S：坡度因子，等于其它条件相同时实际坡度与9%坡度相比土壤流失比值；由于L和S因子经常影响土壤流失，因此，称LS为地形因子，以示其综合效应；
C：植被覆盖和经营管理因子，等于其它条件相同时，特定植被和经营管理地块上的土壤流失与标准小区土壤流失之比；
第 五 章、 基于风蚀修正模型的防风固沙功能评估
防风固沙是生态系统（如森林、草地等）通过其结构与过程减少由于风蚀所导致的土壤侵蚀的作用，是生态系统提供的重要调节服务之一。防风固沙功能主要与风速、降雨、温度、土壤、地形和植被等因素密切相关。以防风固沙量（潜在风蚀量与实际风蚀量的差值）作为生态系统防风固沙功能的评估指标。
式中：SR 为固沙量（t km-2 a-1）；SL 潜为潜在风力侵蚀量（t km-2 a1）；SL 为实际风力侵蚀量（t km-2 a-1）；QMAX
为最大转移量（kg/m)；Z 为 最大风蚀出现距离（m)，本次实验设定为 50m；WF 为气候因子（kg/m）；K’为 地表糙度因子；EF
为土壤可蚀因子；SCF 为土壤结皮因子；C 为植被覆盖因子。
第六章、 水源涵养模型
水源涵养是生态系统（如森林、草地等）通过其特有的结构与水相互作用，对降水进行截留、渗透、蓄积，并通过蒸散发实现对水流、水循环的调控，主要表现在缓和地表径流、补充地下水、减缓河流流量的季节波动、滞洪补枯、保证水质等方面。以水源涵养量作为生态系统水源涵养功能的评估指标。
采用模型评估法来评估水源涵养评估模型，采用水量平衡方程来计算水源涵养量，水源涵养评估模型公式为：
式中：：TQ 为总水源涵养量（m 3），Pi为降雨量（mm），Ri为地表径流量（mm），ETi为蒸散发（mm），Ai为 i 类生态系统面积（km2），i 为
研究区第 i 类生态系统类型，j 为研究区生态系统类型数。
第七章、 InVEST模型估算碳储量和生境质量
一、碳储量估算
InVEST模型中，生态系统的碳储量()由地上碳储量()、地下碳储量()、土壤碳储量()和死亡有机碳储量()四个基本碳库组成，模型的计算公式为：
确定各碳库的碳密度值是计算生态系统碳储量功能的关键，采用参阅文献或者实测数据等对碳密度进行修正。
二、生境质量估算
生境质量取值范围在0-1之间，得分的高低反映了生境质量的好坏，得分低的地块较容易受到破坏。
其中，表示土地利用类型j中栅格x的生境质量得分；表示生境适宜度；K为半饱和参数。
第八章、 生态安全格局构建
一、重要生态源地识别
1.生态系统服务重要性
各生态系统服务按照自然断点法分为高、较高、中、较低、低五个级别，以全球生态系统服务价值估算中各项生态系统服务在生态资产中的比重构成为依据
，确定各项生态系统服务的权重，并进行加权叠加分析，得到生态系统服务重要性空间分布结果。
2.生态敏感性
生态敏感性具体分级标准主要参考国家生态环境部颁发的《生态功能区暂行规程》《生态保护红线划定技术指南》、国家有关生态功能区划工作生态敏感性指标体系分级标准以及相关研究，建立生态敏感性指标体系，进行生态敏感性分析。
3.空间分析提取生态源地
将生态敏感区和生态系统服务重要性评价结果进行叠加，利用 ArcGIS Pro空间分析模块的热点分析工具识别叠加后的生态系统重要性冷热区域，
二、阻力面模型构建
物种在不同景观单元之间进行迁移时会受到阻碍，因此需要通过构建阻力来计算其在克服阻力情况下的扩散路径。在确定生态源地的基础上，依据最小阻力累积模型，将每个栅格单元的生态系统服务价值视为服务流动的阻力，价值越高阻力越小。
1）影响空间阻力的因子分析（高程、坡度、植被覆盖因素、道路等因素）
2）阻力系数及权重确定
3）阻力面提取
三、阻力模型生态廊道提取
生态廊道是两个源斑块之间阻力最低的通道，区域中源斑块间的联系需要通过构建生态廊道来建立。
区域内生态廊道的识别通常先利用最小阻力模型模拟生成廊道，再结合现有城市生态廊道，或是根据地物现状进行修正，从而确定生态廊道的位置和宽度。
四、电路模型生态廊道提取
电路理论指用电子在电路中随机游走的特性来模拟物种个体或基因在景观中的迁移扩散过程，使用源地间的电流强度反映生态斑块和廊道的相对重要性，从而预测物种扩散与迁移规律、识别移动路径，这一方法更符合真实的物种运动情况；
1）生态源地：每个生态源作为一个电路节点，根据电阻面的最小成本路径计算出两个节点之间每条链路的累积电阻。累积电阻被指定为链路的电阻。
2）生态夹点：对于每对电路节点，一个节点任意连接到 1 安培的电流，而另一个节点接地。在所有电路节点对之间迭代计算有效电阻。对于n 个节点，有n ( n −
1)/2
次计算。累计当前值反映了随机游走者到目的地节点的净迁移量，可用于识别生态廊道的重要性。累积电流值越大，景观中的区域越重要。具有最高电流值的区域被指定为夹点。
3）生态屏障：屏障被确定为可以大大增强生态源连通性和生态修复的关键节点。随着一定区域的生态恢复，该区域的抵抗力降低；因此，通过恢复区域连接节点的最低成本路径的累积电阻也降低了。那些累积阻力下降幅度最大的恢复区域被确定为障碍。
第 九 章、 相关的SCI论文撰写技巧
-
科技论文结构
-
摘要和结论
-
引言与讨论
-
论文投稿技巧分析
-
SCI论文案例分析
研究方向
科研必备二、基于ArcGIS Pro、R、INVEST等多技术融合下生态系统服务权衡与协同动态分析实践应用
充分体验到ArcGIS
Pro桌面版软件和R语言统计分析的优势，您将会针对不同类型的空间数据，掌握数据导入导出、操作处理和基本分析等基础操作，掌握基础统计可视化和空间数据
可视化技术
，并能够进一步结合空间统计分析技术进行展开；从专题内容中，针对生态系统服务分之间的权衡与协同关系研究的重难点，您将学会利用InVEST
模型估算产水、固碳、生境质量和土壤保持 4
种服务，并分析其时空异质性，您将掌握双变量分析、多元回归分析等多种方法探究服务间的权衡与协同关系。您将能够系统全面地掌握空间数据处理的知识和技术内容，定量探究生态系统服务权衡协同关系与社会生态因素的相关关系，服务于区域生态系统保护与社会经济的协调可持续发展。
第一章、 生态系统服务讲解绍
- 生态系统服务概念和基本理论
- 生态系统服务评估方法与模型讲解
- 生态系统服务权衡与协同研究方法与意义
- 文献可视化分析
第二章、 平台 基础
一、 ArcGIS Pro介绍
1.ArcGIS Pro简介
2.ArcGIS Pro基础
3.ArcGIS Pro数据预处理
4.ArcGIS Pro空间分析
5.模型构建器
6.ArcGIS Pro符号制作
7.ArcGIS Pro制图布局与出
- 生态系统服务权衡与协同研究方法与意义
- 文献可视化分析
第二章、 平台 基础
一、 ArcGIS Pro介绍
1.ArcGIS Pro简介
2.ArcGIS Pro基础
3.ArcGIS Pro数据预处理
4.ArcGIS Pro空间分析
5.模型构建器
6.ArcGIS Pro符号制作
7.ArcGIS Pro制图布局与出
二、 R环境配置与基础操作
1.R语言基础
R语言准备：软件与函数包的安装
2.R语言基础数据文件操作处理
函数包准备
基础数据读写
基础数据文件存储
基础数据操作与处理
3.R语言空间数据处理
函数包准备
空间数据对象基本类型
空间数据的导入、导出
空间数据操作与处理
第三章、 数据获取与预处理
数据预处理（ArcGIS Pro及R环境）
1.土地利用数据进行拼接、裁剪、重投影（桌面端与云计算）
2.将社会经济数据、植被指数数据进行裁剪、重投影及重采样处理（桌面端与云计算）
3.将基础地理信息数据进行拼接、投影转换，矢量数据栅格化
4.气象数据裁剪、重投影及重采样处理；站点数据提取及地统计分析
5.DEM数据投影变换和影像裁剪
数据清洗：去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作
第 四 章、 生态系统服务估算
1.InVEST模型与技术思路讲解
2.产水量计算
InVEST模型的产水量模块是基于Budyko水热耦合平衡原理，结合不同土地利用类型的土壤渗透性、蒸散性的空间差异等因素对径流的影响构建适宜模型，以栅格为单元定量估算水源供给能力。
式中：为土地利用类型为时栅格上的年产水量(mm)，为栅格的年均降水量(mm)，为实际年平均蒸散发量(mm)。
3. 土壤保持量 估算
InVEST模型中，土壤保持量(SD)为自然植被保护下的潜在土壤侵蚀量(RKLS)与人工管理和保持措施下的实际土壤侵蚀量(ULSE)之差。
式中：R为降雨侵蚀力因子；K为土壤可蚀性因子；LS为坡度坡长因子；C为植被覆盖因子；P为土壤保持措施因子。
4. 生境退化度 估算
生境退化度越高表明威胁因子对生境的威胁程度越高，计算公式如下：
式中：表示栅格x的生境退化度；R表示威胁因子个数；y指威胁栅格图上的各个栅格；是指威胁因子r栅格图上的栅格个数；是威胁因子的权重；表示威胁强度；表示威胁水平；表示法律保护程度，程度越大表明受威胁程度越小；表示土地利用类型j对威胁因子r的敏感性，该值越趋近于1，说明敏感性越强；为生境栅格x与威胁因子栅格y之间的距离；是威胁因子的最大影响距离。
5.碳储量估算
InVEST模型中，生态系统的碳储量()由地上碳储量()、地下碳储量()、土壤碳储量()和死亡有机碳储量()四个基本碳库组成，模型的计算公式为：
第 五 章、 生态系统服务权衡与协同
1.土地利用模拟预测
ArcGIS Pro区域分析
渔网分析
土地利用转移矩阵
影响因子提取
2.R语言统计数据表达与可视化
基础plot函数
基础数据可视化
多元数据可视化
3.相关性分析
ArcGIS Pro空间自相关分析
空间自相关 (Global Moran’s I)
聚类和异常值分析 (Anselin Local Moran’s I)
聚类分布制图：热点分析 (Getis-Ord Gi*)
R环境中相关系数和显著性水平分析
生态系统服务簇分析
生态系统服务时间权衡与协同
生态系统服务空间权衡与协同
第六章、 空间统计分析
-
R函数包准备
-
地理探测器驱动分析
渔网采样
地理探测器
最优参数地理探测器
- 空间回归分析
普通最小二乘法回归分析
地理加权回归分析（GWR）
第 七 章、 论文撰写与图表复现
-
科技论文结构
-
摘要和结论
-
引言与讨论
-
论文投稿技巧分析
SCI论文案例分析
科研必备三、基于”PLUS模型+“生态系统服务多情景模拟预测
(qq.com)
从数据、方法、实践三方面对生态系统服务多情景预测进行讲解。内容涵盖多源数据的获取、选择与统一；ArcGIS空间数据处理、空间分析与制图；PLUS模型和InVEST模型的原理，参量提取与模型运行及结果分析；土地利用时空变化以及对生态系统服务的影响分析；
您将可以学会：1）基于历史土地利用数据，进行多情景模式下的未来土地利用预测；2）利用InVEST模型对生态系统服务功能进行量化与评价；3）空间数据时空变化预测与分析；4）生态系统服务空间异质性归因分析。在具体实践案例中，您将学会运用上述原理和技术方法，提升空间信息技术的应用能力水平。
第一章、 理论基础与软件讲解
1、 概念界定与理论基础
l土地利用
l多情景模拟
l生态系统服务
2、地理数据简介
l 地理数据库:
文件地理数据库 :保存在文件系统文件夹中的多种类型的 GIS 数据集的集合;
个人地理数据库 :在 Microsoft Access 数据文件中存储和管理的 ArcGIS 地理数据库的原始数据格式
l 栅格数据：
由按行和列（或格网）组织的像元（或像素）矩阵组成，其中的每个像元都包含一个信息值。栅格可以是数字航空像片、卫星影像、数字图片或甚至扫描的地图。
l 矢量数据: 存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式,地理要素通过点、线或面（区域）来表示。
3 、 ArcGIS空间数据处理与分析介绍与实践
lArcGIS平台简介
lArcGIS常用坐标系
lArcGIS空间数据处理及转换
lArcGIS空间分析
lArcGIS制图技巧
4 、 PLUS模型和InVEST模型 介绍及安装
lPLUS版本介绍，安装；
lPLUS软件界面，常用功能介绍；
lInVEST版本介绍，安装；
lInVEST软件界面，常用功能介绍；
过去踩过的那些坑—常见错误和使用注意；路径问题等
第二章、 数据获取与制备
1、土地利用数据
l土地利用数据集介绍及获取方法
l土地利用数据集选取
l土地利用数据预处理：影像拼接、裁剪、重投影等
2、驱动因子数据
l气候环境数据
l社会经济数据
3 、 ArcGIS空间数据处理与分析介绍与实践
lArcGIS平台简介
lArcGIS常用坐标系
lArcGIS空间数据处理及转换
lArcGIS空间分析
lArcGIS制图技巧
4 、 PLUS模型和InVEST模型 介绍及安装
lPLUS版本介绍，安装；
lPLUS软件界面，常用功能介绍；
lInVEST版本介绍，安装；
lInVEST软件界面，常用功能介绍；
过去踩过的那些坑—常见错误和使用注意；路径问题等
第二章、 数据获取与制备
1、土地利用数据
l土地利用数据集介绍及获取方法
l土地利用数据集选取
l土地利用数据预处理：影像拼接、裁剪、重投影等
2、驱动因子数据
l气候环境数据
l社会经济数据
3、不同类型数据制备方法与实践
l 栅格数据处理：
栅格影像拼接、裁剪、重投影及重采样等处理；
l 基础地理信息数据处理及空间分析：
ü欧氏距离算法介绍与分析
ü密度分析算法介绍与分析
l 地形因子提取
坡度、坡向、地形起伏度、山体阴影等地形因子提取的原理与方法
l土壤因子数据提取
ü属性表的编辑与导出
ü连接表的属性
ü重分类：多种可对输入像元值进行重分类或将输入像元值更改为替代值的方法
ü查找表：通过在输入栅格数据表中查找另一个字段的值来新建栅格
l气象因子数据处理:
ü站点数据下载及提取
插值分析：反距离权重法（inverse distance weighting，IDW）、自
然邻域法、趋势面法和样条函数法等方法对气象站点数据插值分析；
üNetCDF 数据处理：根据 NetCDF 文件创建栅格图层
l栅格数据的转换方法
第三章、 土地利用格局模拟
1、PLUS模型原理
l基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架
l基于多类型随机斑块种子的CA模型
2、PLUS模型构建及精度验证
l土地利用扩张分析
l模拟参数设置
（1）限制区域
（2）领域效应
（3）转化成本
（4）领域权重
（5）土地利用需求
利用Markov模型来预测完成。
式中： S t 、 S t+ 1为 t 、 t +1时期土地利用， P ij 为转移概率矩阵， n 为土地利用类型。
l模型精度验证
总体精度（overall accuracy）
Kappa系数
3、不同情景下横断山区土地利用格局模拟
l自然发展情景下土地利用模拟
l生态保护情景下土地利用模拟
l经济发展优先情景下土地利用模拟
第四章、 生态系统服务评估
1、 InVEST模型原理与模块
2、 产水服务
l 数据需求与制备：
3、 土壤保持
l 数据需求与制备：
4、 碳储量
l 数据需求与制备：
5、 生境质量
l 数据需求与制备：
第五章、 时空变化及驱动机制分析
1、 土地利用时空变化分析
l土地利用结构变化分析
l土地利用动态度分析
l土地利用转移矩阵分析
l土地利用标准差椭圆分析
2、 空间自相关 (Global Moran’s I) (Spatial Statistics) 分析 原理与实践
3、 高/低聚类(Getis-Ord General G) 分析 的工作原理与实践
l使用 Getis-Ord General G 统计可度量高值或低值的聚类程度。
4、空间分层异质性 分析
l地理探测器原理
l地理探测器模块安装与介绍
l因子检测
l交互探测
5、局域回归分析
l地理加权回归模型介绍
l模型建立的基本准则
(1)空间权重系数确定
(2)带宽选择准则
l参数及评价指标分析
l回归系数空间格局分析
第六章、 论文撰写技巧及案例分析
1、 科技论文结构
介绍摘要、绪论、方法、结果、讨论、结论的写作要点
2、 科技论文图表规范
3 、 论文投稿技巧分析
4. 、 SCI论文案例分析
5 、 模型应用可拓展方向
科研必备四、基于“SRP模型+”多技术融合在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及拓展应用
(qq.com)
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。
第一章、 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
Ø生态环境脆弱性内涵
Ø生态环境脆弱性评价研究
Ø生态环境脆弱性驱动力研究
Ø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
ØVOS Viewer文献可视化及研究热点分析；
ØCitespace文献可视化及研究热点分析；
ØArcGIS软件介绍及安装技巧
ØR语言环境部署
Ø遥感云计算平台简介与登陆
ØFragstate安装与介绍
第二章、 数据来源及预处理
一、 ArcGIS Pro软件介绍及安装、常用功能介绍
ØArcGIS Pro版本介绍，安装；
ØArcGIS Pro软件界面，常用功能介绍；
Ø空间坐标系介绍与建立
Ø空间数据介绍与入库
Ø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
第三章 、 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
Ø地形因子
Ø气象因子
²NC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
²降水因子提取
²气温因子提取
Ø植被因子提取
²基于PIE ENGINE植被指数提取
Ø土壤因子
²修正的通用水土土流失公式模型来算土壤侵蚀强度
²降雨侵蚀力
²土壤可蚀性因子
²坡度坡长因子，
²覆盖与管理因子
²表示水土保持处理因子
Ø景观多样性指数
Ø地形因子
Ø气象因子
²NC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
²降水因子提取
²气温因子提取
Ø植被因子提取
²基于PIE ENGINE植被指数提取
Ø土壤因子
²修正的通用水土土流失公式模型来算土壤侵蚀强度
²降雨侵蚀力
²土壤可蚀性因子
²坡度坡长因子，
²覆盖与管理因子
²表示水土保持处理因子
Ø景观多样性指数
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
第四章、 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
²采用CA-Markov模型、单一动态度、综合动态度计算：
第五章、 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
Ø因子探测器：探测某评价指标多大程度上解释了因变量，用因子解释力进行度量，值越大则对生态环境脆弱性的贡献越大，反之越小。计算公式如下：
第六章、 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
第七章 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
科研必备五、基于 VORS、CCDM 模型、GeoDetector、GWR模型集成技术在城镇化与生态系统健康空间关系分析及影响效应中实践应用
(qq.com)
您将学会GIS和RS的基础知识，掌握空间数据获取及处理的技巧，学会地图符号与版面设计的方案；你也能掌握VORS模型各指标参量的选择与获取的方法，城镇化指数（UL）测算模型构建的方案；您可以进一步掌握研究城镇化与生态系统健康的空间关系的方法，并能够从多维度、多视角分析城镇化和生态系统健康的空间关系及影响效应。
第一章 生态系统健康理论基础及研究热点分析
-
生态系统健康概念及内涵
-
生态系统健康评价方法与指标体系
-
城镇化与生态系统健康
-
研究热点及未来发展方向
第二章、 GIS 应用
ArcGIS 软件介绍及安装、常用功能介绍
ArcGIS 版本介绍，安装；
ArcGIS 软件界面，常用功能介绍；
- 数据类型与加载
(1)数据类型及获取方式介绍：
(2)ArcGIS Pro 可使用和集成各种数据集类型：包括基于要素和栅格的空间数据（包括图像和遥感数据）、表格数据、激光雷达等
(3)数据进入ArcGIS Pro
(4)从 ArcGIS Living Atlas、工程中的默认地理数据库和本地文件夹连接添加数据。
(5)空间地理数据库建立
(6)数据格式转换
(7)预览并浏览数据，检查其元数据，将其裁剪到感兴趣的重点区域，并对其进行处理以确保格式和空间参考的一致性
3、坐标系及地图投影
(1)地理坐标系
(2)投影坐标系
- 地图符号与版面设计
(1)根据获取或创建的空间数据集来创作地图
(2)符号化地图图层
(3)对地图进行标注
(4)创建图表
(5)地图布局：地图排版设计
(6)插入地图整饰要素：为地图添加文字信息； 使用表格框、使用经纬网、构建空间地图系列
(7)研究区域图制作
第三章、 空间数据获取与预处理
- 数据预处理
(1)土地利用数据
将土地利用按照需求进行重分类。
土地利用数据的重分类、掩膜提取和投影变换等均在ArcGIS 中完成。
(2)DEM数据
在PIE ENGINE云平台或者下载得到分辨率为30 m的ASTER GDEM数字高程数据，并在云平台进行拼接、裁剪等预处理后导出到本地。
或者在地理空间数据云平台下载得到分辨率为30 m的ASTER GDEM数字高程数据，在ArcGIS 中进行拼接、裁剪。
在ArcGIS 中进行投影变换和No data值处理等得到30 m×30 m栅格数据。
(3)社会经济数据
社会经济数据，主要包括人口、社会、经济三个方面，各项统计数据主要
从《**省统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和各个市、区（县）统计公报等获取。各指标数据基于所收集到的原始数据进行整理和处理。
(4)遥感产品数据
归一化植被指数（NDVI）、GDP和人口数据等可以分别采用中国科学院资源环境科学数据中心产品“中国年度植被指数空间分布数据集”“中国人口空间分布公里网格数据集”“中国GDP空间分布公里网格数据集”，空间分辨率均为1
km×1 km，主要在ArcGIS 中进行投影变换后，用空间范围矢量边界对相应的栅格数据分别进行掩膜提取。
也可以在PIE ENGINE云平台或者下载得到NDVI\NPP\GDP\POP等遥感数据集，并在云平台进行拼接、裁剪等预处理后导出到本地。
- 指标标准化处理
由于评价模型中指标的类型、量纲和趋势各不相同，对各指标进行了标准化和归一化：
正向指标：
第四章、 模型参量 提取
- 生态系统健康水平测算
基于VORS（活力-组织力-恢复力-
服务）模型，主要依据生态系统活力（EV）、生态系统组织力（EO）、生态系统恢复力（ER）和生态系统服务（ES）4个指标，对生态系统健康进行评估。
(1)生态系统活力（Ecosystem Vigor，EV）
自然生态系统活力一般指生态系统的初级生产力、代谢能力和活性。可以采用NDVI或者NPP等植被参量进行表征。
NPP的计算方法通常基于植物生物量变化或光合作用的速率。计算NPP时需要考虑到生态系统内各种因素的影响，包括气候因素（如降水量、温度、日照时数等）、土壤因素（如土壤养分含量、质地等）和植物物种、密度和分布等因素。
数据集下载与预处理：
基于PIE ENGINE的长序列NDVI指数、NPP指数提取与预处理；
(1)生态系统组织力( Ecosystem Organization，EO)
生态系统组织力指生态系统结构的稳定性，其度量通常选取基于空间邻接关系的景观格局指数构建指标体系。景观格局是不同类型景观斑块的空间排列。景观格局指数是一个描述不同土地利用类型的斑块大小、数量、面积、形状、布局和其他特征的指标。
2）生态系统组织力的计算方法：
对生态系统组织力的定量评价主要是从景观异质性、景观连通性及具有重
要生态功能的斑块连通性进行的，采用Fragstats 4.2 软件进行景观格局指数计算。
1)Fragstats 使用的数据是栅格数据，数据格式为 GeoTIFF(.tif)，注意属性最好为英文，不然可能报错，数据的预处理过程可以在 ArcGIS
中进行。 模导
2)一个 Fragstats 模型简单来说就是为 Fragstats 进行了配备了分析所需的全部参数。点击左上角工具条上的 New 按钮或从 File
的下拉菜单中选择 New 选项，即可创建一个空白模型。
3）加入之前准备好的实验数据，点击Add layer：
常用的一些景观指数以及他们的具体含义以及们在 Fragstats中的英文缩写
4)设置参数：点击工具栏下方的Analysis parameters，并在下方选择Use 8 cell neighborhood
rule，8近邻相比4近邻更为平滑，但计算也相对较慢。勾选Patch metrics、Class metrics、Landscape
metrics以及Generate patch ID file。
5)视需要输入分类描述信息：新建一个 txt 文件，后缀为.fcd，其中 ID 即为不同地表类型的取值，它们取决于输入的栅格；Name
是每种地表分类的描述，在 Fragstats 的输出文件中将以TYPE 字段显示；Enabled 和 IsBackground
两者分别表示是否计算并输出本类型以及是否将本类型作为背景值。
6)接下来我们把设置好的 fcd 文件导入 Fragstats：
7)设置计算指标
8)保存后，点击运行，确定无误得出运行结果
9)最后的结果可以在“Results”中看到
(3)生态系统恢复力（Ecosystem Resilience，ER）
生态系统健康的另一个重要评价指标是生态系统弹性，也可以称为生态系统恢复力，是指自然生态系统在受到外界干扰后恢复到其原有结构和功能的能力，可以用抵抗力（Resistance）和恢复力（Resilience）来衡量。
(4)生态系统服务（Ecosystem Service，ES）
Ø生态系统服务表示生态系统为人类社会提供直接或间接效益的能力，其是指示区域生态系统健康的重要指标。生态系统服务可以从两个方面来衡量：一是区域不同土地利用/覆被类型的生态系统服务系数（ESC），可以通过特定土地利用类型的生态系统服务价值与空间单元所有土地利用类型的平均生态系统服务价值的比值来确定；二是土地利用类型的空间邻近性。
Ø生态系统服务是指生态系统和生态过程对人类生存形成和维持的自然效用，反映了生态系统中相互关联的生态功能的产物。文章考虑空间异质性、社会发展程度和人口差异因素，采用改进的当量因子法计算生态系统服务价值（ESV）。
Ø基于PIE ENGINE云平台获取生态系统服务价值数据
- 城镇化水平测算
城镇化是一个复杂的系统，可以从人口、土地和经济3个维度构建区（县）域城镇化水平综合评价指标体系。人口城镇化常用人口密度（POPD）来量化；经济城镇化用国内生产总值密度（GDPD）来量化；选取建设用地比例（ULP）来表示土地城镇化，将这些指标整合为一个衡量区域城镇化水平（UL）的综合指标。
(1)人口密度数据获取
数据来源 ：
中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心WorldPop数据集，数据集分辨率较高可达100 m
数据链接
http://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIid=322→https://www.worldpop.org/project/categories?id=3
https://engine.piesat.cn/dataset-list
数据预览—POP人口密度数据
(2)经济数据获取
数据预览—GDP经济数据
https://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIID=33
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.17004523.v1
第五章、 城镇化和生态系统健康空间关系测算
- 空间相关性分析
空间自相关是指地理对象的某一属性值的相似性与空间位置差异之间的统计相关性。空间自相关分析包括全局空间自相关和局部空间自相关。
计算出全局和局部Moran’s I 后，一般还需要对其结果进行假设检验[：
- 耦合模型
（1）耦合度模型
耦合是指多个系统之间或系统内部各组成要素之间通过相互作用、相互影响，彼此之间产生相互促进或约束，以致联合起来的现象。耦合度是对系统之间或系统中各要素相互作用、相互联系的紧密程度的一种度量：
（2）耦合协调度模型（CCDM）
协调则是系统之间一种良性的相互关联，体现了系统要素从杂乱无章到和谐发展的趋势。利用耦合协调度模型来考量城镇化与生态系统健康之间的发展协调性：
- 城镇化对生态系统健康的影响效应
运用地理探测器模型研究城镇化子系统对研究区生态系统健康空间分布特征的解释强度。
(1)R开发环境部署及简介
(2)R语言中地理探测器简介
geodetector包（install.packages(“geodetector”) ），
GD包install.packages(“GD”)
(3) 栅格数据读取与预处理
(4)无效值去除
(5)分异及因子探测
(6)交互作用探测
(7)最优参数地理探测器（OPGD）
采用最优参数地理探测器（OPGD），划定最优参数区间，以因子探测以及交互探测两大模块解析城镇化子系统对生态系统健康影响效应。
离散化方法：equal(等距),natural(自然间断点分类),quantile(分位数),geometric(几何间隔),sd(标准差),manual(手动间隔)
optidisc()函数：通过算法自动计算出最优的方法及分类
- 城镇化对生态系统健康影响效应
运用地理加权回归模型从全局视角探析城镇化对生态系统健康影响的空间异质性。
(1)地理加权回归（GWR）简介
(2)六个核函数的选择：
(3)Global Model(均值核函数)、Gaussian(高斯核函数)、Exponential、Box-car(盒状核函数)、Bi-
square(二次核函数)、Tri-cude(立方体和函数)
(4)带宽的确定
(5)回归结果解读
第六章、 SCI论文写作 与拓展
-
论文写作思路与心得分享
-
SCI论文案例分析
科研必备六、基于当量因子法、InVEST、SolVES模型等多技术融合在生态系统服务功能社会价值评估中的应用及论文写作、拓展分析
(qq.com)您还将学会QGIS\PostgreSQL\ARCGIS\MAXENT\InVEST模型\SolVES模型\R语言基本方法，
利用各种平台的优势拓展分析生态系统服务社会价值问题： 如基于不同环境变量得到相应的 社会价值分布图 ，并
分析社会价值在空间上的分布特征 ；研究 环境变量共线性 问题；研究 环境变量对社会价值在空间分布上的影响
，并深入分析各环境变量分别与不同类型的社会价值之间的关系；研究 各环境变量对社会价值的贡献情况
，从而进一步确定哪些环境因素对社会价值的贡献较大等。还将结合相关应用案例总结该模型当前的研究成果、研究热点及优缺点，展望其未来发展趋势，以为生态系统服务价值估算模型更好地应用于生态系统服务功能社会价值评估提供参考。
第一章、 理论基础 与研究热点分析
- 生态系统服务与生态系统服务价值介绍
- 生态系统服务价值研究方法
- 生态系统服务价值研究热点
Citespace文献可视化分析
VOSviewer文献可视化分析
第二章、 空间数据来源 及预处理
-
空间数据简介
-
ArcGIS Pro数据采集与分析
l数据加载与数据库构建
l空间坐标系建立与选择
l空间数据采集及入库
l地图符号设计
l地图版面设计与研究区域图制作
- 环境要素数据获取与预处理
l数据类型及获取方式介绍
l遥感云计算平台介绍
lPIE ENGINE语法介绍
l基于PIE ENGINE数据获取实训
基于PIE ENGINE数据处理实训
第三章、 基于价值当量因子法的生态服务价值估算与分析
- 基于价值当量因子法的生态服务价值估算
l空间数据来源与处理
l生态系统类型划分
l生态系统服务功能类型
l生态系统服务功能价值估算方法
l基于ARCGIS的空间统计分析
- 生态系统服务价值时空变化分析
l土地利用对生态系统服务价值的影响
l土地利用转移特征分析
第四章、 基于InVEST模型的生态系统碳储存功能及价值评估
- 基于 InVEST 碳模块的生态系统服务功能评价模型
l模型参量解释及数据准备
l模型运行及结果分析
- InVEST 蓝碳生态系统服务价值估算
第五章
基于SolVES模型评估生态系统服务的社会价值
SolVES 4.0 模型 环境配置
- SolVES 4.0 模型功能介绍
-
QGIS 3.8.2 安装配置
-
PostgreSQL 11.7 安装配置
-
PostGIS 2.5.3 安装配置
-
Maxent 3.4.1 安装配置
安装 SolVES 4.0 插件
加载样本数据
Note: SolVES 4.0是在使用64位处理器运行微软Windows 10 Enterprise
Edition的系统上开发和测试的。上面列出的软件是运行解决方案4.0所需的。此外，Java
Runtime必须在运行解决方案4.0的系统上可用，才能访问和运行Maxent 3.4.1。
SolVES 4.0 模型 运行
- 新建项目
- 数据分析工具
l调查数据分析原理
l调查数据分析参数选择与设置
- 转移价值工具
l转移价值计算原理
l转移价值工具参量选择
- 模型运行结果分析
用户根据当前项目或以前完成的项目的结果，生成社会价值图和相关环境指标图的复合报告。
地图布置图包含所选择的价值指数图，包括研究区域边界和所选择的背景。地图标题包括项目名称、调查小组和社会价值类型。
连续数据以折线图的形式显示。分类数据显示为散点图。散点图的x轴标签具有指定类别的整数值。
分析调查数据工具生成的所有结果的地图布局中都包含了AUC值、平均最近邻居统计数据和最大值指数得分。
- S olVES模型性能检验
lMaxent模型原理
lMaxent模型参量与运行
lMaxEnt结果分析：
基于MaxEnt模型生成的AUC数据，对模型运行的性能进行可信度、适配度检验，解释和调整Maxent曲线下的面积值和可变贡献。
l 转移价值结果分析：
当研究区域与主要研究区域具有类似的生物物理和社会背景，但无法获得调查数据时，可以使用价值转移映射模型，通过转移值工具进行访问，依赖于Maxent在有调查数据的研究地区从以前的解决分析中生成的统计模型。
SolVES 4.0 模型 数据准备与入 库
- 表格数据类型与格式与加载
“id”字段和“geom”字段(在矢量数据的情况下)是由PostgreSQL管理的，当为加载求解数据库准备用户提供的数据时，不应该被包括在内。
- 空间数据加载
- 社会调查数据获取
l对受访者的游玩特征及满意度等进行了解
l让受访者对社会价值进行分配并标注相应的社会价值点。
l对受访者进行社会背景，人口学特征数据的收集
4.空间数据的 来源及处理 ****
地理空间数据包含有研究区的Shapefile文件和栅格数据集：
lSTUDY_AREA 类Shapefile文件需研究区域边界要素；
lSURVEY_POINTS数据则基于问卷数字化；
l栅格数据集即研究区环境要素的提取；
l对SURVERY_POINTS数据和STUDY_AREA数据，利用ArcGIS的核密度分析工具对两个数据进行操作，输出社会价值总体空间分布图。
- SolVES 模型处理数据
对SURVERY_POINTS数据进行平均最近邻分析，得出平均最邻近比率（R-ratio）和标准差（Z-score），突出每种价值在区域内的重要性位置；
l利用SolVES 模型对问卷收集到被受访者赋予到每种社会价值上的假定分值进行统计整合，生成具有10点价值指数（value
index，VI）的空间显式地图，以此确定各社会价值类型的重要程度。
l对受访者进行分组，将对应的社会人口特征数据和空间数据导入模型，以归一化计算输出的价值指数当作权重，输出各社会价值在整个研究区域内的空间分布状况图，及这些价值分布与环境变量之间存在的关系图。
第六章、 环境变量与社会价值的相关分析
- 环境变量的多重共线性检验
lR环境配置与基本语法
l相关性分析
l方差膨胀因子分析
- 统计分析
l利用ArcGIS的分区统计工具对景观类型进行统计分析
3.主要社会价值类型的空间分布
4.环境变量对社会价值的影响分析
l对受访者所标记的社会价值点位下选取的景观类型进行相关性分析，得到公众最喜爱的景观类型，对该景观类型与社会价值进行影响因素的分析；
5. 环境变量贡献率 分析
l依据MaxEnt运行得出的环境变量贡献率可得出各环境变量的贡献情况
6.空间自相关分析
l依据Moran’s I、p value和z score判断距离变量与VI之间的关系。
7.生态系统服务社会价值价值转移有效性检验分析
l转移误差分析
l差异值分析
l制图分析
第七章、 SCI论文写作与拓展案例分析
l论文写作技巧与投稿策略分析
l社会－生态耦合分析视角下国家公园生物多样性价值评估
l 案例实训：
(1)基于InVEST模型生境质量评估
题外话
初入计算机行业的人或者大学计算机相关专业毕业生，很多因缺少实战经验，就业处处碰壁。下面我们来看两组数据：
2023届全国高校毕业生预计达到1158万人，就业形势严峻；
国家网络安全宣传周公布的数据显示，到2027年我国网络安全人员缺口将达327万。
一方面是每年应届毕业生就业形势严峻，一方面是网络安全人才百万缺口。
6月9日，麦可思研究2023年版就业蓝皮书（包括《2023年中国本科生就业报告》《2023年中国高职生就业报告》）正式发布。
2022届大学毕业生月收入较高的前10个专业
本科计算机类、高职自动化类专业月收入较高。2022届本科计算机类、高职自动化类专业月收入分别为6863元、5339元。其中，本科计算机类专业起薪与2021届基本持平，高职自动化类月收入增长明显，2022届反超铁道运输类专业（5295元）排在第一位。
具体看专业，2022届本科月收入较高的专业是信息安全（7579元）。对比2018届，电子科学与技术、自动化等与人工智能相关的本科专业表现不俗，较五年前起薪涨幅均达到了19%。数据科学与大数据技术虽是近年新增专业但表现亮眼，已跻身2022届本科毕业生毕业半年后月收入较高专业前三。五年前唯一进入本科高薪榜前10的人文社科类专业——法语已退出前10之列。
“没有网络安全就没有国家安全”。当前，网络安全已被提升到国家战略的高度，成为影响国家安全、社会稳定至关重要的因素之一。
网络安全行业特点
1、就业薪资非常高，涨薪快 2022年猎聘网发布网络安全行业就业薪资行业最高人均33.77万！
2、人才缺口大，就业机会多
2019年9月18日《中华人民共和国中央人民政府》官方网站发表：我国网络空间安全人才 需求140万人，而全国各大学校每年培养的人员不到1.5W人。猎聘网《2021年上半年网络安全报告》预测2027年网安人才需求300W，现在从事网络安全行业的从业人员只有10W人。
行业发展空间大，岗位非常多
网络安全行业产业以来，随即新增加了几十个网络安全行业岗位︰网络安全专家、网络安全分析师、安全咨询师、网络安全工程师、安全架构师、安全运维工程师、渗透工程师、信息安全管理员、数据安全工程师、网络安全运营工程师、网络安全应急响应工程师、数据鉴定师、网络安全产品经理、网络安全服务工程师、网络安全培训师、网络安全审计员、威胁情报分析工程师、灾难恢复专业人员、实战攻防专业人员…
职业增值潜力大
网络安全专业具有很强的技术特性，尤其是掌握工作中的核心网络架构、安全技术，在职业发展上具有不可替代的竞争优势。
随着个人能力的不断提升，所从事工作的职业价值也会随着自身经验的丰富以及项目运作的成熟，升值空间一路看涨，这也是为什么受大家欢迎的主要原因。
从某种程度来讲，在网络安全领域，跟医生职业一样，越老越吃香，因为技术愈加成熟，自然工作会受到重视，升职加薪则是水到渠成之事。
黑客&网络安全如何学习
今天只要你给我的文章点赞，我私藏的网安学习资料一样免费共享给你们，来看看有哪些东西。
1.学习路线图
行业发展空间大，岗位非常多
网络安全行业产业以来，随即新增加了几十个网络安全行业岗位︰网络安全专家、网络安全分析师、安全咨询师、网络安全工程师、安全架构师、安全运维工程师、渗透工程师、信息安全管理员、数据安全工程师、网络安全运营工程师、网络安全应急响应工程师、数据鉴定师、网络安全产品经理、网络安全服务工程师、网络安全培训师、网络安全审计员、威胁情报分析工程师、灾难恢复专业人员、实战攻防专业人员…
职业增值潜力大
网络安全专业具有很强的技术特性，尤其是掌握工作中的核心网络架构、安全技术，在职业发展上具有不可替代的竞争优势。
随着个人能力的不断提升，所从事工作的职业价值也会随着自身经验的丰富以及项目运作的成熟，升值空间一路看涨，这也是为什么受大家欢迎的主要原因。
从某种程度来讲，在网络安全领域，跟医生职业一样，越老越吃香，因为技术愈加成熟，自然工作会受到重视，升职加薪则是水到渠成之事。
黑客&网络安全如何学习
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1.学习路线图
攻击和防守要学的东西也不少，具体要学的东西我都写在了上面的路线图，如果你能学完它们，你去就业和接私活完全没有问题。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己录的网安视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
内容涵盖了网络安全法学习、网络安全运营等保测评、渗透测试基础、漏洞详解、计算机基础知识等，都是网络安全入门必知必会的学习内容。
3.技术文档和电子书
技术文档也是我自己整理的，包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点，电子书也有200多本，由于内容的敏感性，我就不一一展示了。
4.工具包、面试题和源码
“工欲善其事必先利其器”我为大家总结出了最受欢迎的几十款款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等，感兴趣的同学不容错过。
还有我视频里讲的案例源码和对应的工具包，需要的话也可以拿走。
这些题目都是大家在面试深信服、奇安信、腾讯或者其它大厂面试时经常遇到的，如果大家有好的题目或者好的见解欢迎分享。
参考解析：深信服官网、奇安信官网、Freebuf、csdn等
内容特点：条理清晰，含图像化表示更加易懂。
内容概要：包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取
如果你对网络安全入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里
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