更新策略（Update Strategy）

版本： 0.0.1（Beta）

• 更新策略部分对应《城市空间数据分析方法》中 4.3 更新策略部分的理论阐述和 Python 代码实现。调整了“2维度布局优化——空间决策支持系统”部分为更具有通用性的景观指数计算，及基于景观指数计算的2维度布局优化探索。指数计算部分使用PyLandStats。关于景观指数的解释可以查看Fragstats。

该部分功能包括：

A. 景观指数计算和空间更新策略（Landscape Metrics and Spatial Update Strategy）

1. 斑块级（Patch）景观指数计算；
2. 类型级（Class）景观指数计算；
3. 景观级（Landscape）景观指数计算；
4. 景观指数的时空分析（Spatio-temporal Analysis）；
5. 景观指数的区域分析（Zonal Analysis）——按给定的矢量数据（SHP 等）（Vector）；
6. 景观指数的区域分析（Zonal Analysis）——按给定经纬度点坐标，对应距离缓冲区统计分析（Buffer）；
7. 基于景观指数计算的2维度布局优化探索（2D Genetic Algorithm (Map Update Exploration)）。

B. 元启发式算法（Meta-Heuristic Algorithm）【TODO】

案例示例和参数说明

A-0 通用输入参数 link

• Add layer：待计算的分类栅格数据（TIFF）。分类中避免使用值0，值0通常默认为空值或背景值。可以添加多个栅格数据用于不同时间点的景观指数分析。一般景观指数计算仅计算第1个添加的栅格数据（位于顶端的栅格数据）。可以单击添加到列表中的栅格文件，右侧文本框中会显示该栅格的基本信息；

栅格基本信息示例：

driver: GTiff

dtype: uint8

nodata: 0.0

width: 20040

height: 11294

count: 1

crs: EPSG:32649

transform: | 10.00, 0.00, 190582.09| | 0.00,-10.00, 3845810.00| | 0.00, 0.00, 1.00|

blockxsize: 128

blockysize: 128

tiled: True

interleave: band

• Remove layer：移除选中添加到列表中的栅格；

• Neighborhood Rule：可选邻接规则，以确定斑块邻接关系。包括'8’ (queen’s case/Moore neighborhood)和'4’ (rook’s case/Von Neumann neighborhood)；

• Nodata：配置栅格空值，默认为值0；

• Class Val：Class级别指数计算，指定所要计算的单个类别。默认值0代表计算所有类别；

• Hectares：将景观面积转换为公顷。默认值为转换为公顷。；

• Edge Depth：作为边的单元格数.默认值为1；

• Count Boundary：仅将景观边界相邻的单元视为核心（core）。默认值为 False；

• Percent：用比例（proportion）表示指数，还是将其转换成百分比（percentage）。仅适用于部分指数。默认值为 True。

• 景观指数选择列表：指数选择列表包括5类，分别为 PATCH METRICS（斑块级）， CLASS METRICS_Unique（类级），LANDSCAPE METRICS_Unique（景观级），DISTR METRICS_Class and Landscape（适用于类级和景观级），ENTROPY METRICS_Landscape（适用于景观级）。双击指数为选择，并显示在右侧的文本框中。在右侧的文本框中双击指数为移除指数。

• Distribution Statistics：用于 DISTR METRICS_Class and Landscape 类指数计算的统计方式。包括均值（MN），面积加权均值（AM），中位数（MD），区间（RA），标准差（SD）和变异系数（CV）；

A-1 斑块级（Patch）景观指数计算 link

• Patch-level Metrics：如果“景观指数选择列表”为空，则计算全部 Patch 级指数，否则仅计算选中的指数。计算后的结果显示于右侧的表格中；

• Save to File：保存计算的景观指数，适用于所有类型指数的计算结果的保存；

计算全部指数：

计算选择的指数：

A-2 类型级（Class）景观指数计算 link

• Class-level Metrics：如果“景观指数选择列表”为空，则计算全部 Class 级指数，否则仅计算选中的指数。计算后的结果显示于右侧的表格中；

A-3 景观级（Landscape）景观指数计算 link

• Landscape-level Metrics：如果“景观指数选择列表”为空，则计算全部 Landscape 级指数，否则仅计算选中的指数。计算后的结果显示于右侧的表格中；

A-2,3+ DISTR METRICS_Class and Landscape（适用于类级和景观级） link

DISTR METRICS_Class and Landscape 计算示例。

class 级示例：

landscape 级示例：

A-3+ ENTROPY METRICS_Landscape（适用于景观级） link

ENTROPY METRICS_Landscape 计算示例：

A-4 景观指数的时空分析（Spatio-temporal Analysis） link

• Point in Time： 对应输入的多个栅格文件，时间点自定义标识；

• Class-level Metrics (st)：class 级指数的时空分析；

class 级指数时空分析全部指数：

class 级指数时空分析选择指数：

• Landscape-level Metrics (st)：landscape 级指数的时空分析；

A-5 景观指数的区域分析（Zonal Analysis）——按给定的矢量数据（SHP 等）（Vector） link

• Zones-Vector：选择用于区域分析的矢量文件；

• Zone Index：指定用于区域分析矢量文件各个区域的标识字段；

• Class-level Metrics (zv)：class 级指数区域分析；

计算全部指数：

计算选择的指数：

• Landscape-level Metrics (zv)：landscape 级指数区域分析；

A-6 景观指数的区域分析（Zonal Analysis）——按给定经纬度点坐标，对应距离缓冲区统计分析（Buffer）； link

• Point Latitude：指定一个点的纬度；

• Point Longitude：指定一个点的经度；

• Buffer Dists：指定圆形缓冲区的距离；

• View Zones-Buffer：查看缓冲区；

• Buffer Rings：圆面和圆环切换；

• Class-level Metrics (zb)：class 级指数缓冲区分析；

• Landscape-level Metrics (zb)：landscape 级指数缓冲区分析；

A-7 基于景观指数计算的2维度布局优化探索（2D Genetic Algorithm (Map Update Exploration)） link

使用2维度的遗传算法（2D-Genetic Algorithm，2D-GA）。

• Load Quadrat：加载用于2维度布局优化探索的矢量样方文件。仅分析优化给定单个样方内的指数；

• Population Size：种群（population）大小。默认为50；

• Mutation Rate：变异系数。默认值为 0.5；

• Crossover：交叉方式。包括 Crossover_CBO 和 Crossover_tsai；

• Mutation：变异方式。包括 Mutation-MPO_MBO、Mutation-tsai_1 和 Mutation-tsai_2；

• Mpo/Mbo：交叉算子。包括 Mpo 和 Mbo；

• Generations：迭代次数；

• Verbose：打印迭代信息的周期；

• Classes：class 级指数计算时指定一个或多个类。如果不指定，默认计算所有类别；

• Set Metrics Direction：配置指数是越大越好（Max），越小越好（Min），还是保持不变（Stay）。用于构建目标函数（target function）；

• Save to Raster：保存优化后的结果文件；

• GA Run：开始计算。

在 QGis 中查看结果文件。