Advertisement

Patch Analyst:ArcGIS景观空间格局分析插件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Patch Analyst是一款专为ArcGIS设计的插件,致力于景观生态学研究,提供全面的空间格局分析工具,助力用户深入理解与评估不同尺度下的生态系统结构与功能。 安装过程如下:首先双击完成安装后,在ArcMap GIS中点击customize——然后选择commands——接着选择menus——在弹出的菜单中选择“add from file”——找到你之前安装Patch Analyst时所在的文件夹,从中选取patchanalyst.dll和patcht.dll这两个文件——回到menus选项里,选中“patch”和“patch grid”,并将它们拖动到菜单栏上。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Patch Analyst:ArcGIS
    优质
    Patch Analyst是一款专为ArcGIS设计的插件,致力于景观生态学研究,提供全面的空间格局分析工具,助力用户深入理解与评估不同尺度下的生态系统结构与功能。 安装过程如下:首先双击完成安装后,在ArcMap GIS中点击customize——然后选择commands——接着选择menus——在弹出的菜单中选择“add from file”——找到你之前安装Patch Analyst时所在的文件夹,从中选取patchanalyst.dll和patcht.dll这两个文件——回到menus选项里,选中“patch”和“patch grid”,并将它们拖动到菜单栏上。
  • Patch Analyst(10.X):ArcGIS“斑块师”
    优质
    Patch Analyst(10.X)是ArcGIS中的一个插件,专为景观生态学设计。它能够帮助用户深入分析和理解地理数据中的空间格局与模式,尤其适用于研究土地利用变化、生态系统连通性等领域。 arcgis景观空间格局分析插件Patch Analyst(亲测10.1可用,自动弹出安装说明)。
  • 的指数
    优质
    《景观格局的指数分析》一书聚焦于运用量化方法评估不同尺度下的自然与人工环境空间分布模式及其生态效应。通过详述各类景观指标的应用和计算方式,为土地利用规划、生态保护及可持续发展研究提供科学依据和支持。 景观格局分析的方法介绍包括了多种类型的景观指数、常用的软件工具以及实际应用案例。这些方法帮助研究人员更好地理解不同空间尺度下的生态过程与人类活动之间的关系,并为环境保护和城市规划提供了重要的数据支持和技术手段。
  • ArcGIS工具
    优质
    ArcGIS景观分析工具插件是一款专为地理信息系统设计的专业软件扩展,它能够帮助用户进行复杂的景观规划与评估工作,提供一系列高级功能以支持空间数据分析和可视化。 安装完成后,可以使用ArcGIS进行景观分析,并获得景观指数指标。
  • 徐州市城市变迁
    优质
    本文通过研究徐州市不同历史时期的景观格局变化,探讨了城市化进程中的规划理念与实践,为未来城市发展提供参考。 选取徐州市城区作为研究对象,在地理信息系统(GIS)的支持下利用1990年、1997年、2003年及2010年的ETM+TM遥感影像,对区域内的景观格局进行了动态分析。通过景观类型转移和格局变化的探讨,揭示了该地区景观结构及其演变特征。 研究发现:①总体上,各类型的土地面积发生了显著的变化——耕地在从1990年到2010年间减少了约29.5%,而建设用地在同一时期内增长了近19.1%;林地增加了大约5.4%,裸露地面则上升7.1%;其他植被覆盖区域有所缩减,减少3.0%。水体面积有轻微的增加,增幅为0.9%。 ②耕地和建设用地是区域内变化最显著的土地类型;城市扩张主要向东南方向推进,并且耕地形状更加规整化。 ③尽管存在上述土地利用的变化趋势,研究区内的景观格局在总体上仍保持一定的稳定性; ④整体的生态多样性水平有所提升,这有助于改善区域生态环境质量。
  • 适用于FRAGSTATS指数的R包.zip
    优质
    本资料提供了一个专门用于在R语言环境中进行景观格局指数分析的扩展包,特别兼容于FRAGSTATS软件。该资源有助于生态学和地理空间数据分析领域的研究人员便捷地处理、计算及可视化土地覆盖变化与生态系统结构模式。 用于FRAGSTATS景观格局指数分析的R包。
  • MSPA工具的形态学
    优质
    MSPA工具通过空间形态学格局分析,评估和量化景观中各要素的空间配置与结构特征,为生态保护及规划提供科学依据。 形态空间格局分析(Morphological Spatial Pattern Analysis, MSPA)能够识别目标像元集与结构要素之间的空间拓扑关系,并将目标像元集分为核心、斑块、孔隙、边缘、桥接、环道和支线7种类型。