PyLandStats 简介

PyLandStats 是一个用于景观模式分析的 Python 库。它允许用户计算景观格局的各种统计量和指标，广泛应用于生态学、地理信息科学和城市规划等领域。PyLandStats 能够帮助研究人员和从业者分析景观的空间结构，并量化景观的复杂性和多样性。

主要功能包括：

• 景观分割：将景观划分为不同类型的地块（patches）。
• 景观指标：提供多种景观指标（如斑块数量、斑块面积、边缘密度、形状指数等），帮助用户了解景观结构。
• 景观可视化：支持简单的可视化，帮助用户更直观地理解景观数据。

PyLandStats 通常用于分析栅格化（rasterized）的地理数据，特别是对土地覆盖变化以及景观破碎化的研究。

景观分割

景观分割（Landscape Segmentation）的原理是将景观划分为不同的空间单元（通常称为斑块，patches），每个单元具有相对一致的土地覆盖类型或其他属性。这种划分有助于分析景观的空间结构，评估景观的破碎化、连通性等特性。景观分割是景观生态学、土地利用分析和城市规划中的一个重要步骤，它为后续的景观指标计算和模式分析提供了基础。

景观分割的具体原理可以根据以下几个方面解释：

1、栅格数据和分类
大多数景观分割基于栅格（Raster）数据进行。栅格数据由一个规则的网格组成，每个网格单元（即像素）代表一个空间单位，并包含某种属性值（例如土地覆盖类型）。这些属性值可能是：

• 土地覆盖类型：如城市区域、森林、草地、农田等。
• 植被指数：如归一化植被指数（NDVI），表示植被密度。
• 不透水面比例：如城市化过程中建筑物和道路覆盖的比例。

景观分割的第一步通常是基于这些属性将景观进行分类。分类可以通过监督分类或无监督分类的遥感技术完成。

• 监督分类：使用已知的训练数据（如标记好的地块样本）进行分类。
• 无监督分类：通过聚类算法（如 K-means）自动将像素分组为不同类别。

2、连通性原则
景观分割的另一个关键原则是空间连通性，即将空间上相邻且具有相同属性（如相同土地覆盖类型）的像素聚合在一起，形成斑块。

• 4-邻接：每个像素与其上下左右的四个像素相连，若这些像素具有相同的属性，则它们被划分为同一个斑块。
• 8-邻接：每个像素与其周围的八个像素（包括对角线方向）相连，属性相同的像素被归为同一斑块。

连通性原则帮助识别出景观中具有空间一致性的区域，并将其划分为斑块。

3、斑块的定义
在景观分割中，一个**斑块（Patch）**是指在空间上相连的、具有相同或相似属性的像素群体。斑块的概念是景观生态学中的核心概念之一，它代表了景观中的基本空间单元。

• 均质性：每个斑块内部的像素具有相同的土地覆盖类型或其他属性。
• 边界：斑块的边界通常由不同类型的像素分界。
• 形状和大小：斑块的形状和大小可以有很大差异，取决于景观的特征和分割的尺度。

4、尺度和分辨率
景观分割的结果对空间尺度和分辨率非常敏感。分辨率越高（像素越小），景观分割会产生更多的小斑块；而在低分辨率下，斑块可能会更大、更少。

• 空间分辨率：指栅格数据中每个像素所代表的实际地理面积。例如，30米分辨率意味着每个像素代表30米×30米的区域。
• 尺度依赖性：景观的空间模式在不同的尺度上可能会有所不同。因此，景观分割时需要根据研究目的选择合适的尺度。

景观指标

PyLandStats 库可以计算多种景观指标，这些指标可用于分析景观的空间结构、组成和形态。它们通常用于评估景观的破碎化、斑块（patches）特征和整体景观多样性。

在 PyLandStats 中，景观指标大致分为以下几类：

• 斑块级别（Patch Level Metrics）：计算单个斑块的特征指标。
• 分类级别（Class Level Metrics）：按景观中的每种土地覆盖类型分类进行计算。
• 景观级别（Landscape Level Metrics）：计算整个景观的综合指标。

1、斑块级别指标： 斑块级别指标描述了景观中每个独立斑块的特征。这些指标通常用于评估特定类型土地覆盖的空间模式。

• 斑块面积（Patch Area）：每个斑块的面积。
• 斑块周长（Patch Perimeter）：每个斑块的周长。
• 形状指数（Shape Index）：衡量斑块形状的复杂性，越高的值表示斑块的形状越复杂。
• 斑块边缘密度（Edge Density）：每个斑块的边缘长度与面积的比值。
• 周长面积比（Perimeter-Area Ratio）：斑块的周长与面积之比，反映斑块的形状特征。

2、分类级别指标： 分类级别指标是按每种土地覆盖类型计算的，通常用于分析某一类斑块（如森林、城市区域）的整体特征。

• 斑块数量（Number of Patches, NP）：特定类型的斑块总数，表示该类型的破碎化程度。
• 平均斑块面积（Mean Patch Area, MPA）：该类型中所有斑块的平均面积。
• 最大斑块面积（Largest Patch Index, LPI）：该类型中最大的斑块占整个景观的比例。
• 斑块密度（Patch Density, PD）：每单位面积内某一类别的斑块数量。
• 边缘密度（Edge Density, ED）：某一类别的所有斑块的边缘总长度除以景观面积，表示边缘化程度。
• 形状指数（Shape Index, MSI）：该类别斑块的平均形状复杂度。
• 聚合指数（Aggregation Index, AI）：反映同类斑块之间的聚合程度，数值越高表示斑块更聚集。

3、景观级别指标
景观级别指标用于描述整个景观的总体特征。这类指标可用于比较不同景观的复杂程度和多样性。

• 景观多样性指数（Shannon Diversity Index, SHDI）：评价景观的多样性，数值越高表示景观中的土地覆盖类型越丰富。
• 景观均匀度指数（Shannon Evenness Index, SHEI）：衡量景观中各土地覆盖类型的均匀度，数值越接近 1 表示各类型的比例越均匀。
• 景观破碎化指数（Landscape Division Index, DIVI）：衡量景观的破碎化程度，数值越高表示景观越破碎。
• 景观形状指数（Landscape Shape Index, LSI）：反映景观的总体形状复杂度，数值越高表示景观中斑块的形状越复杂。
• 斑块密度和边缘密度（Patch and Edge Density, PD and ED）：计算整个景观中斑块的密度和边缘密度。
• 斑块总数（Total Number of Patches, TNP）：整个景观中所有斑块的数量。
• 总边缘长度（Total Edge, TE）：整个景观中所有斑块的边缘总长度。

4、空间分布指标
除了上述标准的指标，PyLandStats 也能计算一些反映景观空间分布特征的指标：

• 平均最近邻距离（Mean Nearest Neighbor, MNN）：计算每个斑块到最近邻斑块的距离，反映斑块的空间分散程度。
• 聚集度（Clumpiness Index, CLUMPY）：衡量同类斑块是否聚集在一起，数值越高表示聚集程度越高。
• 邻域矩阵（Proximity Index, PROX）：计算斑块之间的相对接近度，考虑了斑块的大小和位置。

PyLandStats 安装

1、使用 pip 安装

PyLandStats 可以通过 pip 安装，这是 Python 包管理器中常用的命令。

pip install pylandstats

PyLandStats 依赖于一些常用的库，如 numpy、pandas、matplotlib、scipy 和 rasterio 等。如果使用 pip 安装，依赖库通常会自动安装。

2、使用 conda 安装（暂未可行）

由于 PyLandStats 尚未托管在 Conda 的官方或社区渠道中，仍需使用 pip 安装它。

conda info --envs
conda activate myenv3.8

参考