[发明专利]一种景观破碎度指数的评价方法

权利要求书

1.一种景观破碎度指数的评价方法，其特征在于，包括：

获取待测土地的卫星遥感影像数据；

根据所述卫星遥感影像数据，解译获得所述待测土地的多个景观指数；

根据所述待测土地的多个景观指数，计算获得景观破碎度指数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述卫星遥感影像数据，解译获得所述待测土地的多个景观指数的操作，包括：

解译所述卫星遥感影像数据，获得第一数据矩阵；

对所述第一数据矩阵进行无量纲标准归一化处理，获得第二数据矩阵Z；

其中，所述第一数据矩阵包括由所述卫星遥感影像数据解译获得的各景观指数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个景观指数，计算获得景观破碎度指数的操作，包括：

获得所述第二数据矩阵Z的相关系数矩阵R；

根据所述第二数据矩阵Z的相关系数矩阵R，确定主成分个数m，获得所述各主成分的数据矩阵F；

根据下列公式，计算所述待测土地的景观破碎度指数矩阵U：

式中，λ_k为第k个主成分的特征值，F_k为第k个主成分，λ为k为正整数，取值范围为1～m。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在计算获取所述景观破碎度指数矩阵U后，还包括：

对U中的数据进行空间极差法无量纲归一化处理。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二数据矩阵Z具体如下：

式中，n为栅格数据中像元的个数；i为正整数，取值范围为1～n；p为景观指标总数，j为正整数，取值范围为1～p；x_ij为景观指标原始数据，是所述第一数据矩阵的数据中第j个景观指标的第i个像元的。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述确定主成分个数m的过程中，根据主成分累计贡献度大于90％，确定所述m。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二数据矩阵Z的相关系数矩阵R具体如下：

式中，n为栅格数据中像元的个数；p为景观指标总数，a、b为正整数，取值范围均为1～p；z_la为矩阵Z的第a行第l个样本，z_lb为矩阵Z的第b行第l个样本，l为正整数，取值范围均为1～n；为矩阵Z的第a行的均值，为矩阵Z的第b行的均值。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述各主成分的数据矩阵F_m’具体如下：

F_m’＝e_jm’×Z_ij；

式中，m’为正整数，取值范围在1～p；F_m′为第m’个主成分的数据，e_jm’为λ_j的特征向量e_j的第m’个分量，Z_ij为标准化后的x_ij数据,i为正整数，取值范围为1～n；p为景观指标总数，j为正整数，取值范围为1～p；其中，所述e_j通过解译所述第二数据矩阵Z的相关系数矩阵R求出。

9.如权利要求1-8中任一项所述的方法，其特征在于，所述多个景观指数包括：景观聚合度指数AI、景观分离度指数DIVISION、景观斑块密度指数PD和景观丰富度指数PRD。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取待测土地的卫星遥感影像数据，包括：

对获取到的所述待测土地的卫星原始数据进行预处理；

建立多级土地利用分类指标体系；

景观分类、提取，并进行精度验证。