Linkage Mapper 各工具参数详解——Barrier Mapper

【小白一学就会无需其他教程】此文档用于解析使用Linkage Mapper 各输入输出参数详情以及可能的影响,并介绍了如何解释模型输出结果和输出参数,适合刚入手的人。篇幅很长很啰嗦,是因为每个参数都解释的万分细致。

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Linkage Mapper 报错_python error on **line 806** of lm_util.py in link-CSDN博客

  1. Barrier Mapper

BM-1 : Project Directory,  即 项目文件夹,必须与上一步(构建网络)**

BM-2 : Resistance Raster, 即阻力面,必须与上一步(构建网络)**

BM-3 : Minimum Detection Radius, 即最小探测半径

BM-4 : Maximum Detection adius, 即最大探测半径

BM-5: Radius Step Value, 即步长

知识点:障碍点是怎么识别的?

障碍点通过一个**窗口(下图所示3*3移动的方框),每次将**中心**值)替换成阻力面的**(或者是**,这点忘记了),然后计算对其所在廊道的改进分数,即为障碍点的数值,数值越大,障碍作用**。

最小探测半径: 为像元分辨率的**倍,一般为***倍(经验值),比如,像元大小为30,最小半径为***.

最大探测半径: 为像元分辨率的**倍,一般为***倍(经验值)

步长:  如60,90,120,150..... 这组等差数列的步长是30,数列中每个半径都会被***。 假设150是最大探测半径,60是最小半径, (最大-最小)/步长 = ***

BM-6 : Method for combining across multiple core area pairs,即改进分数是按***还是***方式计算。数值会有**,但是位置***。

BM-7 :  Save barrier rasters for each search radius,即每个探测半径的检测结果都将被保存。

BM-8 : Calculate percent improvement scores relative to corridor LCD(可选),即 计算**(而不是改进**,改进分数的结果**会被**)

结果解析:

生成结果存放在barrier.gdb 或barrier_Sum.gdb, 分别表示用最大值和求和方法计算出的结果。

几个区别:

BarrierCenter: 计算的是移动搜索窗口中心像元的***

BarrierCircles :计算的是**移动窗口所有像元的的**

Sum: 对所有廊道**

Pct 计算的是改**

Radx半径为x的结果

RadXToYStepZ : 从最小半径x到最大半径y,步长为z的所有结果***。

如何使用结果:

尽管生成数十种结果,但是*****, 只是数值上有些许变化。

规律如下:******。

所以选择一个合适的结果,确定一个*******的区域为障碍点区域吧。

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