一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法技术

本发明专利技术公开一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法，包括以下步骤；步骤1：将栅格格网转为矢量数据；步骤2：计算样方数据，样方数据用于统计斑块中某景观类型在样方数据中出现的频数；步骤3：定义景观生态风险指数核心函数；步骤4：计算景观生态风险指数。本发明专利技术提供一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法，大大提高目前在区域尺度甚至大陆尺度层面自动计算景观生态风险指数的效率，有效解决现有方法在处理区域尺度或大陆尺度数据时出现程序耗占内存过大，手动计算过程复杂，数据处理工作量庞大等问题。数据处理工作量庞大等问题。数据处理工作量庞大等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法


[0001]本专利技术涉及生态环境数据处理领域，具体涉及一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法。

技术介绍

[0002]景观生态风险依托景观生态学中的生态过程和空间格局来分析研究区的生态风险时空异质性特征。开展景观生态风险评估可揭示一个地区的自然变化或人为干扰对景观组成和结构的影响，进而揭示该地区的景观生态安全状况。为量化景观生态风险程度，研究人员提出了景观生态风险指数。
[0003]现阶段，计算生态风险指数的主要方法是使用Fragstats软件和Excel软件。即首先利用Fragstats软件计算景观格局指数，如景观破碎度、景观分离度和景观优势度等，然后将景观指数导入Excel软件中使用手动方式计算生态风险指数。该方法存在以下问题：(1)Fragstats软件只能处理小批量的栅格数据，也就是数量不多的栅格格网。当栅格格网数据量增多时，Fragstats软件会出现程序耗占内存过大，程序没有反应等问题以致中断处理任务。(2)在Excel软件中手动计算景观生态风险指数，会面临计算过程复杂，数据处理工作量庞大等问题，且难以保证生成的指数质量。
[0004]在区域尺度或大陆尺度层面，栅格格网数据具有更多的栅格数量和庞大的数据体量。这对现有的计算方法提出了严峻挑战，以致不能生产高效率的、高质量的指数数据，从而使得研究人员在评估大尺度区域的生态环境风险时面临巨大困难。这迫切需要提出一种简便高效的指数数据生产方法以解决现有方法的不足。/>
技术实现思路

[0005]针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法，以提高目前在区域尺度甚至大陆尺度层面自动计算景观生态风险指数的效率，有效解决现有方法在处理区域尺度或大陆尺度数据时出现程序耗占内存过大，手动计算过程复杂，数据处理工作量庞大等问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法，包括以下步骤；
[0007]步骤1：将栅格格网转为矢量数据；
[0008]步骤2：计算样方数据，样方数据用于统计斑块中某景观类型在样方数据中出现的频数；
[0009]步骤3：定义景观生态风险指数核心函数；
[0010]步骤4：计算景观生态风险指数。
[0011]进一步的，所述步骤1具体步骤为：
[0012]步骤11：收集栅格格网数据，
[0013]收集分割后的区域尺度土地利用/土地覆被栅格格网数据集，确保栅格格网空间
连续，且能覆盖整个研究区；每个栅格格网构成了生态风险小区；
[0014]步骤12：定义栅格转矢量函数，
[0015]定义栅格tif转矢量shp函数raster_to_shp()，输入参数包括转换前的栅格输入数据raster_in和转换后的矢量输出数据shp_out；使用try
‑
except捕获异常；在try块中，使用arcpy.RasterToPolygon_conversion()函数将栅格数据转换为多边形矢量数据；
[0016]步骤13：执行转换操作，
[0017]首先设置待转换的栅格格网数据目录tif_dir，使用get_all_files()函数获取该目录中的所有子目录tif文件；然后使用for循环遍历tif文件；在for循环体中，设置存储转换后的矢量数据的地理数据库位置，利用arcpy.Exists()函数判断该数据库是否存在，如果不存在，使用arcpy.CreateFileGDB_management()创建该数据库；紧接着，使用raster_to_shp()函数将当前的栅格数据转换为矢量数据，并保存到地理数据库中。
[0018]进一步的，所述步骤2具体步骤为：
[0019]步骤21：获取样方数据地理数据库，
[0020]设置样方地理数据库目录gdb_dir，使用get_all_gdbs()函数获取该目录中所有的地理数据库；
[0021]步骤22：遍历地理数据库中的要素，
[0022]使用for循环遍历所有地理数据库，利用arcpy.da.Walk()读取数据库中的要素，返回包含数据库路径、目录名和文件名等集合的walk；
[0023]步骤23：计算各景观类型的样方频数，
[0024]使用for循环遍历walk，在外循环体中使用for循环遍历格网要素文件，在内循环体中，累加总样方频数，使用arcpy.da.SearchCursor()函数查询当前要素文件的属性表，提取字段值“GRIDCODE”，“Shape_Area”和“Shape_Length”作为集合row返回，利用样方统计函数sample_stats()获取当前格网要素中各类型的样方频数，并对样方类型数据进行累加求和；
[0025]步骤24：汇总样方频数，
[0026]汇总各景观类型的样方频数和总样方频数，将其转换为字符串，通过write_txt()函数将该字符串存储在预先设定的样方结果输出目录。
[0027]进一步的，所述步骤3具体步骤为：
[0028]步骤31：定义斑块统计函数，
[0029]定义斑块统计函数block_stats()，输入参数为斑块数据block，在函数体中，首先使用len()函数计算斑块数量NP，然后利用transpose()函数将输入数据转置，再通过sum()函数汇总转置数据的斑块类型面积CA和斑块类型周长CP，紧接着，使用m2_to_ha()函数将CA的单位由平方米换算为公顷，最后使用round()函数分别对CA和CP进行四舍五入；
[0030]步骤32：定义计算类型面积斑块数量函数，
[0031]定义计算景观类型面积和斑块数量函数calc_classArea_patchNum()，输入参数为要素属性表data_in；
[0032]步骤33：定义计算景观生态风险指数函数
[0033]定义计算景观生态风险指数函数calc_eri()，输入参数包括类型数据class_data，景观总面积A，斑块总数量M，各景观类型的脆弱性指数FI，样方数据sampleQ和干扰度
分量权重W；
[0034]步骤34：定义景观生态风险指数输出函数
[0035]定义景观生态风险指数输出函数，输入参数为景观生态风险指数字典eri，在该函数体内，首先根据字典关键字“INDEX”获取分量指数data，然后利用for循环遍历data，在循环体内，根据分量指数迭代更新输出内容content。
[0036]进一步的，所述步骤32具体为：
[0037]1)提取景观类型，首先使用np.array()函数将输入数据转为矩阵，然后利用transpose()函数将矩阵转置，最后利用set()函数去重筛选景观类型生成cls；
[0038]2)汇总斑块数据，首先定义存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：将栅格格网转为矢量数据；步骤2：计算样方数据，样方数据用于统计斑块中某景观类型在样方数据中出现的频数；步骤3：定义景观生态风险指数核心函数；步骤4：计算景观生态风险指数。2.根据权利要求1所述的一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法，其特征在于，所述步骤1具体步骤为：步骤11：收集栅格格网数据，收集分割后的区域尺度土地利用/土地覆被栅格格网数据集，确保栅格格网空间连续，且能覆盖整个研究区；每个栅格格网构成了生态风险小区；步骤12：定义栅格转矢量函数，定义栅格转矢量函数raster_to_shp()，输入参数包括转换前的栅格输入数据和转换后的矢量输出数据；在该函数体内，使用try
‑
except捕获异常；在try块中，使用arcpy.RasterToPolygon_conversion()函数将栅格数据转换为多边形矢量数据；步骤13：执行转换操作，首先设置待转换的栅格格网数据目录tif_dir，使用get_all_files()函数获取tif_dir目录中的所有tif文件；然后使用for循环遍历tif文件；在for循环体中，设置存储转换后的矢量数据的地理数据库位置，利用arcpy.Exists()函数判断该数据库是否存在，如果不存在，使用arcpy.CreateFileGDB_management()创建该数据库；紧接着，使用raster_to_shp()函数将当前的栅格数据转换为矢量数据，并保存到地理数据库中。3.根据权利要求1所述的一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法，其特征在于，所述步骤2具体步骤为：步骤21：获取样方数据地理数据库，设置样方地理数据库目录gdb_dir，使用get_all_gdbs()函数获取gdb_dir目录中所有的地理数据库；步骤22：遍历地理数据库中的要素，使用for循环遍历所有地理数据库，利用arcpy.da.Walk()读取数据库中的要素，返回包含数据库路径、目录名和文件名等集合的walk；步骤23：计算各景观类型的样方频数，使用for循环遍历walk，在外循环体中使用for循环遍历格网要素文件，在内循环体中，累加总样方频数，使用arcpy.da.SearchCursor()函数查询当前要素文件的属性表，提取字段值“GRIDCODE”，“Shape_Area”和“Shape_Length”作为集合row返回，利用样方统计函数sample_stats()获取当前格网要素中各类型的样方频数，并对样方类型数据进行累加求和；步骤24：汇总样方频数，汇总各景观类型的样方频数和总样方频数，将其转换为字符串，通过write_txt()函数将该字符串存储在预先设定的样方结果输出目录。
4.根据权利要求1所述的一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法，其特征在于，所述步骤3具体步骤为：步骤31：定义斑块统计函数，定义斑块统计函数block_stats()，输入参数为斑块数据block，在函数体中，首先使用len()函数计算斑块数量NP，然后利用transpose()函数将输入数据转置，再通过sum()函数汇总转置数据的斑块类型面积CA和斑块类型周长CP，紧接着，使用m2_to_ha()函数将CA的单位由平方米换算为公顷，最后使用round()函数分别对CA和CP进行四舍五入；步骤32：定义计算类型面积斑块数量函数，定义计算景观类型面积和斑块数量函数calc_classArea_patchNum()，输入参数为要素属性表data_in；步骤33：定义计算景观生态风险指数函数定义计算景观生态风险指数函数calc_...

【专利技术属性】
技术研发人员：车明亮，孙金磊，李凯隆，陈皓喆，刘心远，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：