标记距离（Signature）

版本： 0.0.1（Beta）

• 标记距离部分对应《城市空间数据分析方法》中 4.1 标记距离部分的理论阐述和 Python 代码实现。

该部分功能包括：

A. 模式标记特征计算（Pattern Signature）

1. 构建用于分析的样方组（Calculate Mode）；
2. 连通域标签（connected components labeling，CCL）计算；
3. 类/簇大小直方图 （class/clump-size histogram，CSH）计算；
4. 共现关系（Co-occurrence,COO）计算；
5. 层级分解（Hierarchical decomposition,HD）计算。

B. 距离度量（Distance Metrics）

C. 模式发现（Pattern Discovery）

1. 模式标记特征距离的批量计算（Integral signature Distance）；
2. 模式级聚——距离矩阵与层级聚类（Pattern hierarchical clustering）；
3. 模式搜索（Pattern Search）;
4. 模式监测（Pattern Monitoring）;
5. 模式分割（Pattern Segmentation）;

案例示例和参数说明

A-1 构建用于分析的样方组（Calculate Mode） link

single Boundary（Calculation Mode） 模式仅用于显示自定义的样方。

Quadrat（Calculation Mode） 模式

输入参数：

• LBLon，LBLat：为给定左下角经纬度坐标；

• RTLon，RTLat： 为给定右上角经纬度坐标；

• qHeight，qWidth： 为样方高宽；

• EPSG： 为投影坐标。EPSG参数可以通过 EPSGFromFile 方法从指定的栅格文件中获取；

• SaveQuadrat: 是否保存样方数据。

输出结果：

• 样方文件（.geojson）。

TODO：1.EPSGFromFile 方法可以从 Vector （例如SHP）文件中读取 EPSG 投影数据; 2. 增加样方保存文件格式类型。

A-2 连通域标签（connected components labeling，CCL）计算 link

输入参数：

• Categorical Data： 分类栅格数据；

• Quadrat Boundary： 样方数据；

• Connectivity：毗邻（连通）方式，4（2D）为二维目标单元，上下左右连通。8（2D）为上下左右和4角连通。3维（3D）以此类推；

• Out_dtype： 输出数据类型，通常默认（default）；

• Outpupt directory : 文件保存文件夹；

• Cmap/Indexes to Display：Cmap 为 颜色映射带。Indexes 为需要查看的样方编号，样方编号为样方的顺序，可以借助Map → GeoMapping Plotting 工具查看编号。编号间英文逗号隔离，例如 5,10,20,35；

输出结果：

• 对应各个样方的连通域标签栅格文件。

A-3 类/簇大小直方图 （class/clump-size histogram，CSH）计算 link

输入参数：

CCL Params Config 部分参数配置同 A-2 连通域标签部分。

CSH Params Config 部分参数配置，

• Base： 于构建频数宽度（bins）的基数；

• Right: 指示间隔是否包括左或右 bin 边缘。缺省值为 right==False，表示不包含右边缘。此时，左侧的 bin 端是打开的，即，bins[i-1] <= x < bins[i] ；

• Output Directory：指定输出结果文件夹；

• Index For Display：显示指定索引样方的结果。

输出结果：

• 类/簇大小直方图对应各个样方计算结果的 CSV 格式文件。

A-4 共现关系（Co-occurrence,COO）计算 link

输入参数：

• Categorical Data： 分类栅格数据；

• Quadrat or Boundary：样方数据；

• Output Directory：保存结果文件路径；

• Index For Display：显示指定索引样方的结果。

输出结果：

• 共现关系对应各个样方计算结果的 CSV 格式文件。

A-5 层级分解（Hierarchical decomposition,HD）计算 link

输入参数：

• Categorical Data： 分类栅格数据；

• Quadrat or Boundary：样方数据；

• Output Directory：保存结果文件路径；

• Index For Display：显示指定索引样方的结果。

输出结果：

• 层级分解对应各个样方计算结果的 CSV 格式文件。

TODO：计算量耗时，运行时程序冻结，需要设计程序为多线程。

B 距离度量（Distance Metrics） link

输入参数：

• Signature A：对应一个或多个样方的标记特征比较组 A；

• Signature B：对应一个或多个样方的标记特征比较组 B；

• Distance/Similarity Module：距离度量类型标签；

• Filling Value：填充标记特征中的空值；

• Save to File：保存结果文件的路径名；

输出结果：

• 距离度量结果存为 CSV 格式文件。

C-1 标记距离批量计算（Itegral signature-Distance） link

输入参数：

• Categorical Data： 分类栅格数据；

• Quadrat：样方数据；

• Connectivity：毗邻（连通）方式，4（2D）为二维目标单元，上下左右连通。8（2D）为上下左右和4角连通。3维（3D）以此类推；

• Signature Selecton：选择待计算的标记特征；

• Save to File：保存结果文件的路径名；

输出结果：

• 标记距离批量计算结果保存为 CSV 格式文件。

C-2 模式级聚——距离矩阵与层级聚类（Pattern hierarchical clustering） link

C-2-1 层次聚类——linkage

输入参数：

• Distance Metrics Data：成对的标记距离（矩阵），为 C-1 标记距离批量计算的结果；

• Linkage Method：层次聚类算法，算法查看地址 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.cluster.hierarchy.linkage.html；

• Linkage Metrics：距离度量算法，算法查看地址 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.pdist.html；

（Linkage Matrix） Save to File：层次聚类，簇间距离结果保存文件路径；

• Specify Columns：指定标记距离（矩阵）中成对两个索引列名和一个距离值列；

• View：显示层次聚类簇间关系结果，Lingage Matrix 方式为表格形式。dendrogram 为树图形式。

输出结果：

• 层次聚类簇间距离保存为 CSV 格式文件。

表格形式如下图。

树图形式如下图。

C-2-2 层次距离——fcluster

输入参数：

• Threshold：判断准则（Criteria）为 inconsistent, distance 或 monocrit 时，为形成扁平簇（flat clusters）的阈值。判断准则为 maxclust 或 maxclust_monocrit 时，为形成簇的最大数量；

• Criteria：形成扁平簇（flat clusters）的判断准则；

• Depth：选择 inconsistency 准则时，形成簇搜索最大深度；

• (Fcluster) Save to File：保存层次聚类结果文件路径名。

输出结果：

• 层次聚类结果 CSV 格式文件。

C-2-3 查看层次聚类结果

输入参数：

• Raster for Map Display：分类栅格数据，用于底图；

• Quadrat for Map Display：叠合样方数据；

• （Fcluster）Open File：层次距离——fcluster计算结果 CSV 格式文件；

• Color Ranodm Seed：配置显示分类栅格数据随机颜色的随机种子。

C-3 模式搜索（Pattern Search） link

• Categorical Data： 分类栅格数据；

• Quadrat：样方数据；

• Signature：选择待计算的标记特征；

• Distance：选择距离度量算法；

• Save to File：保存模式搜索结果文件路径名；

输出结果：

• 返回模式搜索结果，为 GeoJson 格式数据。

C-4 模式监测（Pattern Monitoring） link

• Categorical Data-1： 时间点 1 时的分类栅格数据；

• Categorical Data-2： 时间点 2 时的分类栅格数据；

• Quadrat：样方数据；

• Signature：选择待计算的标记特征；

• Distance：选择距离度量算法；

• Save to File：保存模式监测结果文件路径名；

输出结果：

• 返回模式监测结果，为 GeoJson 格式数据。

C-5 模式分割（Pattern Segmentation） link

输入参数：

• Categorical Data： 分类栅格数据；

• Scene X Num：一个样方（scene）的宽度；

• Scene Y Num：一个样方（scene）的高度；

• Threshold：标记特征的距离阈值；

• Signature：选择待计算的标记特征；

• Distance：选择距离度量算法；

• Save to File：保存模式分割结果文件路径名；

输出结果：

• 模式分割结果，保存为栅格文件。

USDA 工具主要用于相关集成理论的计算，加入的地理信息数据查看功能可以方便再不使用其它 GIS 软件时，快速查看地图和计算的数据。通常，可以使用 QGis 软件打开地理信息数据。如下图为模式分割前后的土地覆盖数据。模式分割后可以一定程度上融合邻接的类比，减少“椒盐”现象。

原土地覆盖样本。

模式分割后的土地覆盖样本。