基于地表覆盖数据的景观指数计算
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摘要：地表覆盖数据全面获取了地表的自然和人文景观，合理利用地表覆盖数据可以计算景观指数。常用的计算景观指数方法要经过数据格式转换，不仅操作繁琐，同时会损失数据的准确度。本文主要介绍基于地表覆盖矢量数据直接计算景观指数的方法，最大限度的提高景观指数计算结果的准确度。
关键词：地理国情普查监测;地表覆盖;景观指数计算
1绪论
地理国情普查及监测是一项重大的国情国力调查，地理国情监测成果中的地表覆盖数据，能够全面、客观、准确地反映地表的自然和人文景观，具有全覆盖，无缝隙，无重叠等特点。景观格局指数反映景观要素在景观空间内的配置和组合形式，在解决宏观生态环境和社会经济问题中具有重要的作用。目前最常用的Fragstats景观格局分析软件可以计算100多种景观指数，且算法较为成熟，但利用Fragstats计算景观格局指数，预处理步骤复杂，数据栅格化过程中会产生必然误差。为避免误差的产生，可以利用地表覆盖矢量成果，直接得到景观格局指数。本文选取了香农多样性指数、香农优势化指数和香农均匀度指数，类别尺度上的破碎度、分离度、优势等6个常用的景观指数作为实验，结合景观格式指数的具体定义，详细阐述计算方法。
2景观指数算法
2.1地表覆盖类型尺度指数
（1）地表覆盖类型的破碎度反映了斑块密度，基于地表覆盖计算破碎度计算依据的表达式为：Ci=NiAi，其中Ni为地表覆盖类型i的斑块数，Ai为地表覆盖类型i的总面积。
（2）地表覆盖类型的分离度反映缀块个体的分离程度，计算表达式为Ii=DiSi，其中Di为景观距离指数，Di=NiA2，Si为景观面积指数，Si=AiA，A为研究区域总面积。
（3）地表覆盖类型的优势度反映某一地表覆盖类型在整个景观格局中所占的优势，计算表达式为Vi=ci2+ai2，ci=NiN，ai=AiA。
2.2地表覆盖景观尺度指数
（1）整体景观格局的香农多样性指数（H）反映在一个景观系统中的地类的丰度，基于地表覆盖计算香农多样性依据的主要表达式为：H=-∑Mi=1（PilnPi，H>=0。地表覆盖共有10个一级类，式中M=10，Pi为i类在整个地表景观出现的概率，Pi=AiA。当整个景观只由一种地表覆盖类型构成时H=0，当H增大，说明整个景观所包含的地表覆盖类型增加，群落多样性越好。
（2）整体景观格局的均匀度指数（E）反应的是不同景观个体数目分配的均匀程度，基于地表覆盖计算均匀度指数依据的计算依据的主要表达式为：
E=HHmax≈HlnM=-∑Mi=1（PilnPilnM×100%，范围：0<=E<=1。当整个景观有一种地表覆盖类型构成时H=0，当H=1时说明各地表覆盖类型均匀分布。
（3）整体景观格局的优势化指数（D）代表该区域内一种或几种景观的分布占到绝对的优势，基于地表覆盖计算景观优势度指数等于最大可能多样性减去香浓多样性指数，表达式为：
3指数计算流程及测试结果
使用以上的算法模型，利用ArcgisEngine平台、CS构架、C#开发语言和DevExpress控件集合，针对地理国情监测成果数据结构，将景观指数计算过程进行打包。指数计算软件流程：首先遍历输入数据目录下的FileGeodatabase，获取地表覆盖数据。然后选择景观指数的尺度，将CC码转为对应级别的分类码。将空间位置相邻且CC码一致的斑块进行融合。最后统计每个类别的面积和图斑个数，区域总面积和图斑个数。根据景观指数算法，计算出结果。导出结果到Excel等易于查看的文件格式。
一級类尺度上的景观破碎度测试结果表明栅格尺度越小，与基于地表覆盖矢量成果计算得到的破碎度结果更接近，整体景观尺度上的均匀度和多样性指数结果基本一致。基于地表覆盖矢量成果可以直接计算得到地类尺度上的分离度指数和优势度指数，以及整体景观格局的优势化指数，而Fagstats无法直接计算这些景观指数。
4结语
基于地表覆盖计算景观指数具备成熟可靠的理论依据，不仅可以成功地完成Fragstats等常用计算法的功能，并且由于没有中间过程造成数据精度损失，使计算结果更加准确，同时增加了Fragstats不具备的指数计算方法，景观评价更加灵活。经过软件打包计算过程，操作更为简单，经过理论分析和实验验证，本文的计算方法切实可行。
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