景观指数与CLUE
较全的景观指数公式
较全的景观指数公式景观指数是评价景观品质和可持续性的重要指标之一、它可以用于评价土地使用、城市规划和景观设计的质量，并帮助决策者了解和改进景观的可视性、连通性、多样性和自然性等要素。
以下是一个较全的景观指数公式，它将这些要素纳入考虑，并考虑了景观的可持续性：景观指数=可视性指数×连通性指数×多样性指数×自然性指数×可持续性指数其中，每个指数的计算方法如下：1. 可视性指数 (Visibility Index)：表示景观的可见程度和可接近性。
它衡量了景观能否被人们轻松观察和接近，从而影响其可用性和吸引力。
可视性指数可以通过以下公式计算：可视性指数=(S/P)×100其中，S表示可见景观的总面积，P表示研究区域的总面积。
连通性指数=(C/N)×100其中，C表示连接的要素数量，N表示研究区域中的总要素数量。
3. 多样性指数 (Diversity Index)：评估景观的种类和多样性，包括植被类型、土地利用类型和景观元素组成的多样性。
多样性指数可以通过以下公式计算：多样性指数=(D/T)×100其中，D表示研究区域中的不同景观类型数量，T表示总景观类型数量。
4. 自然性指数 (Naturalness Index)：衡量景观的自然程度和生态可持续性，包括自然环境保护、生态系统功能和生物多样性等。
自然性指数可以通过以下公式计算：自然性指数=(N/L)×100其中，N表示自然景观的总面积，L表示研究区域的总面积。
5. 可持续性指数 (Sustainability Index)：反映景观设计和土地使用的可持续性。
它包括节约能源、水资源管理、环境保护和社会包容等方面的指标。
可持续性指数可以通过以下公式计算：可持续性指数=(W+E+P+S)/4其中，W表示能源节约的指标，E表示水资源管理的指标，P表示环境保护的指标，S表示社会包容的指标。
景观格局指数及各指数意义
景观格局指数及各指数意义景观格局指数是指通过对一个区域内的景观格局进行测量和评价，以数值化的形式反映景观格局所具有的特征和特点的一种指标。
它是景观生态学研究中的重要参数，可以用来评价和比较不同区域或同一区域不同时间的景观格局。
首先，景观破碎度指数是指景观单元间相互间隔和相互接触的比例，表示景观的连续性与破碎性。
高破碎度指数意味着景观被分割成多个小块，破碎度增加，景观的完整性和连续性降低，会对生物多样性和生态系统功能产生负面影响。
因此，景观破碎度指数一般应该越低越好。
第三，大小斑块密度指数是指在一定区域内，不同斑块大小的数量比例，反映景观的尺度和多样性。
大小斑块密度指数可以用来评价景观的复杂度和多样性。
较高的大小斑块密度指数意味着一个区域内存在较多的斑块，类别和大小多样，有利于物种的栖息和繁殖。
最后，空间形状指数是指景观单位的形状和特征，包括边界长度、形状复杂度等。
具有更为复杂和多样的空间形状的景观单位能够提供更多的生境和资源，对物种的繁殖和生存有积极影响。
景观格局指数的研究和应用对于生态系统保护和管理具有重要意义。
通过该指数的测量和评价，可以判断一个区域的景观格局特征和特点，进而分析和评估生态系统的稳定性和健康状况。
在城市规划和自然保护领域，景观格局指数可以用来评估不同规划方案或保护策略对景观格局的影响，为决策者提供科学依据。
此外，景观格局指数也可以用来研究不同生态系统类型和景观类型的特点和差异，为生态系统管理和保护提供支持。
最后，景观格局指数还可以用来评估不同人类活动对景观的影响，指导可持续发展和生态环境建设。
总之，景观格局指数是一个重要的生态学工具，能够为人们更好地理解和管理景观提供帮助。
景观指数与
CLUE-S模型分为非空间土地需求模块和土地利用变 化空间分配模块两部分。
CLUE model
1 景观多样性指数
多样性指数是指景观元素或生态系统在结构、功能以 及随时间变化方面的多样性，它反映了景观度指数
土地利用/覆盖空间格局分析与模拟方法介绍
——景观格局指数 ——CLUE model
景观格局指数
景观格局：景观要素在景观空间内的配置和组合形式。 定量的分析景观格局的动态变化过程。
1、景观多样性指数 2、景观优势度指数 3、景观均匀度指数 4、景观破碎化指数 5、景观聚集度指数
通过对上述指数进行分析，可以得出不同用地类型的空 间变化情况。
景观指数的选择
1、斑块密度（Patch Density，PD），百分比。描述破碎度情况。
2、景观形状指数（Landscape Shape Index，LSI），LSI≥1.无上限值 。LSI反映了景观的形状变化。值越大形状越复杂。
3、斑块所占景观面积比例（Percentage of Landscape，PLAND）， PLAND∈（0，100]。
4、聚合度指数（Aggregation Index，AI），AI∈（0,100]。AI考察了 每一种景观类型斑块间的连通性。取值越小，景观越离散。
结果分析
结果分析
CLUE model
Veldkamp and Louise Fresco,1996. Peter Verburg,Wageningen University
选择景观指数
景观格局软件：Fragstats 系列 Fragstats3.3栅格板
基本步骤
一、收集和处理景观数据、数字化景观数据
景观格局指数及各指数意义
景观格局指数及各指数意义
景观格局指数是一种用于评价和分析地域景观格局空间结构、景观功
能和生态服务能力的综合指标。
它以景观生态学理论为基础，通过对景观
中不同类别和类型的景观单元进行统计和量化分析，从而反映出景观的组成、配置和环境功能等特征。
景观格局指数可以提供科学依据，辅助决策
者进行景观规划、生态保护和资源管理等方面的工作。
2.景观复杂度指数：景观复杂度指数主要用于评价景观结构的复杂程度。
景观复杂度较高的景观具有更多的不同景观单元类型和空间局部性，
能够提供更多的生态位和生境，有利于物种的分布和多样性的维持。
高复
杂度的景观还能够提供更大的生态系统功能和服务，例如水源涵养、土壤
保持和水质净化等。
因此，景观复杂度是评价景观生态系统健康状况和稳
定性的重要指标。
4.景观视觉质量指数：景观视觉质量指数主要用于评价景观的美观程
度和视觉感受。
景观视觉质量是一个主观指标，考虑了景观的比例、形状、色彩、纹理和结构等方面的要素。
较高的视觉质量指数意味着景观具有良
好的美学价值和观赏价值，能够提供人们视觉上的享受和心理满足。
景观
视觉质量指数可以用于评价和指导城市、园林和旅游景区的设计和规划。
综上所述，景观格局指数是评价和分析地域景观格局空间结构、景观
功能和生态服务能力的重要工具。
通过对景观分离度、复杂度、连通性和
视觉质量等指数的评估，可以对景观进行系统的分析和评价。
这些指数的
意义主要体现在提供科学依据，辅助决策者进行景观规划、生态保护和资
源管理等方面的工作。
景观指数分类、应用及构建研究
景观指数分类、应用及构建研究景观指数是一种用于描述和衡量景观特征和生态状况的重要工具。
通过对景观指数的分类、应用和构建进行研究，可以更好地理解景观生态系统的结构和功能，为环境保护、城市规划等领域提供决策依据。
本文将概述景观指数的概念和发展历程，探讨其在实际应用中的价值，并介绍景观指数的构建方法。
景观指数是指用于描述和衡量景观特征和生态状况的定量指标，最初由美国学者McIntosh于1970年代提出。
景观指数在生态学、地理学、环境科学等领域得到了广泛应用，成为研究景观生态、环境保护、城市规划等问题的有效工具。
根据空间性质，景观指数可以分为空间格局指数和空间过程指数。
空间格局指数反映景观空间结构的特征，如斑块大小、形状、分布等；空间过程指数则反映景观空间的动态变化过程，如物种迁移、生态演替等。
根据景观特点，景观指数可以分为自然景观指数和人文景观指数。
自然景观指数反映自然生态系统的结构和功能，如物种多样性、生态系统稳定性等；人文景观指数则反映人类活动对景观的影响，如土地利用变化、环境污染等。
根据数量特征，景观指数可以分为绝对数量指数和相对数量指数。
绝对数量指数反映景观元素的绝对数量或规模，如森林面积、湿地大小等；相对数量指数则反映景观元素的相对地位或作用，如物种丰富度、生态系统生产力等。
在城市规划中，景观指数可以用于评估城市绿化水平、空气质量、水环境等生态环境状况，为城市规划和环境治理提供科学依据。
例如，通过比较不同区域的景观指数，可以优化城市空间布局，提高城市生态环境质量。
在旅游管理中，景观指数可以用于评估旅游资源的价值和品质，为旅游开发和规划提供指导。
例如，通过分析旅游景区的景观指数，可以了解景区的自然和人文特色，为景区的开发和保护提供依据。
在生态保护中，景观指数可以用于监测和评估生态系统的结构和功能，为保护生物多样性和维护生态平衡提供支持。
例如，通过监测森林、湿地等生态系统的景观指数，可以了解生态系统的变化趋势，为采取保护措施提供依据。
景观指数翻译
景观指数翻译1 面积/密度/边缘指数TE,PD斑块类型指数：斑块类型面积CA描述：CA等于某一斑块类型中所有斑块的面积之和m2, 除以10000后转化为公顷ha; 即某斑块类型的总面积单位：公顷范围：CA>0,没有上限注释：CA度量的是景观的组分,特别有多少景观组成某一斑块类型;除了其直接诠释价值,类型面积是计算对许多其它类型和景观指数的基础;它有很重要的生态意义,其值的大小制约着以此类型斑块作为聚居地的物种的丰度、数量、食物链及其次生种的繁殖等,如许多生物对其聚居地最小面积的需求是其生存的条件之一不同类型面积的大小能够反映出其间物种、能量和养分等信息流的差异,一般来说,一个斑块中能量和矿物养分的总量与其面积成正比为了理解和管理景观,我们往往需要了解斑块的面积大小,如所需要的斑块最小面积和最佳面积是极其重要的两个数据;斑块密度PDN等于在景观斑块类型中斑块的总数；A等于总景观面积平方米描述：PD等于景观斑块中斑块数除以总景观面积平方米,再乘以10,000,再乘以100转化成100公顷;注意,总景观面积包括任何内部背景单位：斑块数/100公顷范围：PD>0, 受元胞大小限制;PD最终由栅格图象的粒度大小限制,因为当每一个元胞都是独立的斑块时得到最大的PD值;因此,最终元胞大小将决定单位面积上最大斑块数;然而,当其他元胞等于那个焦点类型,这一板块类型达到斑块密度取得最大;注释：斑块密度是有限的,但它是景观格局分析的基本的指数;斑块密度和斑块数有非常类似的基本功能,除了它表达的是单位面积上的斑块数,而这有利于不同大小景观间的比较;当然,如总景观面积一定,那么斑块密度和斑块数传达同样的信息;和斑块数类似,斑块密度自身在解释价值方面有些不足,因为它没有包含关于斑块大小及其分布的信息;注意,四邻规则或八邻规则的选择会影响这个指数;景观指数总面积TAA等于总景观面积平方米描述：TA等于景观的总面积平方米,被10,000除,将单位转化为公顷;注意,总景观面积包含所有内部背景;单位：公顷范围：TA>0,无上限注释：对于评估景观格局,通常总面积TA指数没有什么解释价值,但它仍然很重要,因为它能定义一个景观的幅度;此外,总景观面积指数用来计算许多类型和景观水平指数;斑块密度PDN等于景观中的斑块总数；A等于总景观面积平方米描述：PD等于景观中斑块数除以总景观面积平方米,再乘以10,000,再乘以100转化成100公顷;注意,PD不包括景观内的背景斑块或景观边界的斑块,如果有出现的话;然而,总景观面积A包括所有出现的背景;单位：斑块数/100公顷范围：PD>0, 受元胞大小限制;PD最终由栅格图象的粒度大小限制,因为当每一个元胞都是独立的斑块时得到最大的PD值;注释：斑块密度是景观格局有限的,但基本的方面;斑块密度和斑块数有非常类似的基本功能,除了它表达的是单位面积上的斑块数,而这有利于不同大小景观间的比较;当然,如总景观面积一定,那么斑块密度和斑块数传达同样的信息;和斑块数类似,斑块密度自身在解释价值方面有些不足,因为它没有包含关于斑块大小及其分布的信息;注意,四邻规则或八邻规则的选择会影响这个指数的取值;2 形状指数斑块类型指数：1周长-面积分形维数PAFRAC其中,aij 等于斑块ij的面积平方米pij 等于斑块ij的周长米N 等于景观中斑块的总数描述：PAFRAC 等于2除以由斑块面积平方米对数和斑块周长米对数回归得到回归直线的斜率;也就是说,2除以由最小二乘法求得的系数b1值;求法如下：)ln()ln(10perim b b area ⋅+= 注意,PAFRAC 不包括任何背景斑块在内;单位：无范围：1<=PAFRAC<=2 大于1的分形维数值意味着二维景观镶嵌体与欧氏几何的 分离如,斑块形状复杂性的上升;对于非常简单的周长,如正方形,PAFRAC 接近1,而对于高度旋绕的周长,则趋近于2;由于计算PAFRAC 采用的回归方法,它很容易有小样本问题;特别地,当斑块数太小如,<10时,PAFRAC 值可能超出理论范围,这种情况下应避免使用PAFRA 另外,PAFRAC 要求斑块的大小不一样;因此,当所有斑块都较小或斑块样本<10时,PAFRAC 在分类文件中没有明确定义,被显示为“N/A ”;注意,PAFRAC 值在样本大小接近最小允许值10时可能会超出理论范围;注释：周长-面积分形维数如此引人兴趣是因为它反映了不同空间尺度的性状的复杂性;但是,就像FCACT,周长-面积分形维数只有在全部的斑块大小范围内周长与面积成对数关系时才有意思;如果不是这样,在不同的斑块大小范围分维应该单独计算;注意,因为这个指数是利用回归分析的,它有可能因为样本量太小而引起的错误结果;在景观中只有一些斑块的计算值能很大的超出该指数的理论值范围,这种情况是不常见的;因此,如果样本量大>20,这个指数会很有用;尽管FRAGSTATS 这个软件计算这个指数要求合适样本量>10另外,意识到FRAGSTATS 这个软件计算这个指数是基于周长与面积的对数回归关系是很重要的;计算公式：lnarea = b0 + b1lnperim. 它通过面积对周长回归来计算分维;计算公式：lnperim = b0 + b1lnarea,在这种情况下,分维数等于斜率b12倍;这两种方法在形式上有微小区别,而且很难说哪一种方法更好;这两种办法都是在实践中使用,所以这有利于你去注意分维计算方法在比较研究中;2形状指数分布SHAPE_MN,_AM,_MD,_RA,_SD,_CV 1N xMN m i n j ij ∑∑===11MN 均值等于整个景观中所有斑块相应斑块值指数值的总和除以斑块总数;MN 与对应斑块指数的单位一致; 2∑∑∑∑====⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=m i n j m i nj ij ij ij a a x AM 1111AM 面积权重均值等于景观中所有斑块对应斑块指数值乘以斑块的丰富度比例即斑块面积除以斑块面积总和;注意,每一斑块的丰富度比例由斑块面积总和确定,而不是总景观面积,因为总景观面积可能包括与任何斑块不相关的内部背景;3%50x MD =MD 中值等于基于景观中所有斑块的斑块指数排序分布的位于中间的值;4min max x x RA -=RA 极差等于景观中所有斑块的对应斑块指数的最大值与最小值之差即观测值中最大值与最小值之差; 5N N x x SD m i n j m i nj ij ij ∑∑∑∑====⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=11211SD 标准差等于斑块指数方差的平方根；即对应斑块指数的根均方差;注意,这里的标准差是种群标准差,而非样本标准差; 6)100(MN SD CV =CV 变异系数等于对应斑块指数的标准差除以平均值,然后乘以100,转化为百分数; 景观指数1周长-面积分形维数PAFRAC其中,aij 等于斑块ij 的面积平方米pij 等于斑块ij 的周长米N 等于景观中斑块的总数描述：PAFRAC 等于2除以由斑块面积平方米对数和斑块周长米对数回归得到回归直线的斜率;也就是说,2除以由最小二乘法求得的系数b1值;求法如下：)ln()ln(10perim b b area ⋅+= 注意,PAFRAC 不包括任何背景斑块在内;单位：无范围：1<=PAFRAC<=2 大于1的分形维数值意味着二维景观镶嵌体与欧氏几何的分离如,斑块形状复杂性的上升;对于非常简单的周长,如正方形,PAFRAC 接近1,而对于高度旋绕的周长,则趋近于2;由于计算PAFRAC 采用的回归方法,它很容易有小样本问题;特别地,当斑块数太小如,<10时,PAFRAC 值可能超出理论范围,这种情况下应避免使用PAFRAC;另外,PAFRAC 要求斑块的大小不一样;因此,当所有斑块都较小或斑块样本<10时,PAFRAC 在土地文件中没有明确定义,被报道为“N/A ”斑块密度;注意,PAFRAC值在样本大小接近最小允许值10时可能会超出理论范围;注释：在类型水平上,景观水平的周长-面积分形维数是一样的参照前面注释,除了当在作斑块面积与斑块周长的回归分析时包括景观中的所有斑块时;2形状指数分布SHAPE_MN,_AM,_MD,_RA,_SD,_CV3 核心面积指数CPLAND,DCAD斑块指数核心面积指数CAIaijc等于指定边缘深度米基础上斑块ij的核心面积平方米aij等于斑块ij的面积平方米描述：CAI等于斑块核心面积平方米除以斑块总面积平方米,乘以100转化为百分数；或者说,CAI等于一个斑块的核心面积百分比;单位：百分数范围：0<=CAI<=100 当CORE=0时,CAI=0即当斑块的所有位置都在斑块周长的特定边缘深度距离内时；即当斑块不包含任何核心面积时;由于大小、形状和边缘宽度影响,当斑块包括的面积几乎全部为核心面积时,CAI趋近于100;注释：核心面积指数是核心面积占斑块面积百分比的一个相对指数即,由核心面积组成的斑块的百分比斑块类型指数：1总核心面积TCAaijc等于基于指定边缘深度米斑块ij的核心面积平方米;描述：TCA等于每个斑块核心面积平方米的总和,除以10,000转化为公顷;单位：公顷范围：TCA>=0, 无上限; 当斑块内所有位置都在斑块周长指定边缘深度距离内时,TCA=0;当斑块形状趋于简化,边缘深度距离减小时,TCA趋近于总景观面积;注释：总核心面积的定义同斑块水平上的核心面积CORE见核心面积,但这里核心面积指所有斑块的聚合加和;2核心面积分布CORE_MN,_AM,_MD,_RA,_SD,_CV景观指数1总核心面积TCAaijc等于基于指定边缘深度米斑块ij的核心面积平方米;描述：TCA等于每个斑块核心面积平方米的总和,除以10,000转化为公顷;单位：公顷范围：TCA>=0, 无上限; 当斑块内所有位置都在斑块周长指定边缘深度距离内时,TCA=0;当斑块形状趋于简化,边缘深度距离减小时,TCA趋近于总景观面积;注释：总核心面积的定义同斑块水平上的核心面积CORE见核心面积,但这里核心面积指所有斑块的聚合加和;2核心面积分布CORE_MN,_AM,_MD,_RA,_SD,_CV4 隔离/接近指数ENN_MN斑块指数（1）邻近指数PROX=斑块ijs与斑块ij的相邻面积aijs=斑块ijs与斑块ij间的距离,基于斑块边缘之间的距离的计算的是元胞与元胞中hijs心间的距离描述：PROX等于斑块的面积总和除以某一斑块类型的所有斑块边缘到中心斑块边缘之间最小距离的平方;注意,当缓冲区超出景观边界,在计算中只考虑包括在景观内的斑块;另外,斑块边缘之间的距离计算的是元胞与元胞中心间的距离;单位：无范围：PROX ≥ 0注释：PROX考虑是在边缘一特定搜索半径内斑块的大小和邻近程度;注意FRAGSTATS软件利用核心斑块与其他斑块间的距离通过搜索半径,类似于隔离指数,而不是搜索半径内板块的最近邻距离;这一指数是无量纲的,因此指数的绝对值有很小的解释价值,相反它可以作为比较指数;（2）欧氏最近邻居距离ENNijhENN= hijhij等于基于斑块边缘-边缘距离所得离斑块ij最近的同类型类型邻居斑块的距离,由元胞中心到元胞中心算得;描述：ENN等于最近同类型邻居斑块的距离,基于最短边缘-边缘距离;注意,斑块边缘之间的距离计算的是元胞与元胞中心间的距离;单位：米范围：ENN>0, 无上限;随着最近邻近距离的降低,ENN值趋近于0;最小ENN受元胞大小限制,当采用的是八邻规则时等于元胞大小的两倍,当采用的是四邻规则时等于元胞的对角线长度;上限由景观的幅度限制;如果斑块无邻居即无同类型的其他斑块,ENN没有明确定义,在斑块文件中被称为“N/A”;注释：欧氏最近邻居距离可能是斑块背景最简单的量度,并被广泛用来量化斑块隔离度;这里,最近邻居距离根据简单欧氏几何定义为核心斑块与同类最近斑块间最短的直线距离;斑块类型指数：1邻近指数分布PROX_MN,_AM,_MA,_RA,_SD,_CV2欧氏最近临近距离分布ENN_MN,_AM,_MD,_RA,_SD,_CV景观指数1邻近性指数分布PROX_MN,_AM,_MA,_RA,_SD,_CV2欧氏最近临近距离分布ENN_MN,_AM,_MD,_RA,_SD,_CV5 对比度指数 CWED斑块指数1边缘对比度指数ECONpijk 邻近斑块类型类型k的斑块ij的边界长度米dik 斑块类型i和k间相异度边界对比权重pij 斑块ij周长的长度米描述：ECON等于斑块周长片断长度米乘以相应对比权重的总和,再除以总斑块周长米,乘以100转化成百分数;沿景观边界的边缘片断被视为背景如边缘对比权重文件中所指定,除非景观边界出现,而在边界的信息中边界类型是显示的;单位：百分数范围：0<=ECON<=100 如果景观由一个斑块构成或景观边界由背景组成没有边界并且赋予0对比度权重d=0时,ECON=0;斑块类型指数：(1)对比度权重边缘密度CWEDeik =景观中不同斑块类型i与k之间的总边界长,包括属于斑块类型i的景观边界;dik =不同边缘对比权重A =总景观面积描述：CWED等于相应斑块的边缘总长度乘以对比权重除以总景观面积,再乘以10000转化为公顷;沿着景观边界的边缘段可以作为背景处理,除非景观边界明显的,在这种情况下边界边缘类型被清晰的划分通过边界信息;注意中景观面积包括所有出现的背景;单位：米每公顷范围：CWED ≥ 0,没有上限;当CWED = 0时,景观中没有斑块类型边缘；也就是说,在如果整个景观和景观边界组成相应斑块的类型和运用指定的背景边缘,对比权重值=0;CWED随着斑块类型边缘的增加和相应斑块间的对比度增加而增加;注释：单位面积上的边缘大小是标准化的对比度权重边缘密度,有利于在不同大小的景观间进行比较2边缘对比度指数分布ECON_MN,_AM,_MD,_RA,_SD,_CV景观指数1对比度加权边缘密度CWED2边缘对比度指数分布ECON_MN,_AM,_MD,_RA,_SD,_CV6 聚集/分散指数 IJI, CONTAG斑块类型指数：（1）相似临近百分比PLADJ描述：PLADJ表示包括焦点类型在内的相似邻近的斑块数除以所有的包括焦点类型在内的邻近的元胞数,之后再乘以100转换为百分数;或者说,这个涉及相应的斑块类型的细胞临界百分比是相似邻接的;单位：百分比范围：0 ≤ PLADJ ≤ 100当PLADJ=0时表示相应斑块类型是最大程度的分散的而且没有相似邻接;这种情况发生于斑块类型只有一个斑块;注意这种情况只能在由焦点类型组成的景观比例Pi小于等于是发生;当Pi 大于时,将存在相似邻接;当相应斑块类型聚集即相似邻接的比例增大时PLADJ也会增大;当景观只由一个斑块组成时而且所有邻接都是相同类型之间的,同时景观的边界也由相同的类型组成时PLADJ=100,如果无边界PLADJ将小于100;注释：PLADJ是由邻接矩阵计算得到, PLADJ表示焦点斑块类型的聚集程度,他是特指类型的聚集度的量度;不管景观有多少焦点类型组成,这一指数将最低,如果斑块类型是最大限度地分散,并且会成为最大如果斑块类型是最大限度聚集;不过,这一指数并不能解释随机分布的相似邻接的比例等于Pi;如果PLADJ< Pi,则斑块类型的分布将比预期的随机分布更分散,相反则分布更聚集;（2）聚类指数CLUMPY描述：CLUMPY等于在特定随机分布下预期的包括相应类型在内的相似邻接的比例偏差;如果相似邻接Gi 的比例小于由焦点类型Pi组成的景观的比例而且Pi< ,CLUMPY等于G i 减去Pi,除以Pi；其他情况时;CLUMPY等于Gi减去Pi,除以1-Pi;单位：无范围：-1 ≤ CLUMPY ≤ 1当焦点斑块类型是随机分布时CLUMPY=0,当斑块类型最大程度聚集时CLUMPY接近1,当焦点斑块最大程度分散时CLUMPY接近-1;注释：CLUMPY由邻接矩阵计算得到,邻接矩阵表示不同斑块类型在景观出现的频率;公式由G i 和Pi而定,因为Gi的最小值有两种形式,这两种形式又依靠于Pi;特别当Pi≤ ,同时类型最大程度分散时Gi = 0,,当类型最大程度丛生时Gi= 1;当Pi≥ 时且类型最大程度分散时Gi = 2Pi-1,当类型最大程度丛生时Gi接近1.3聚集指数AI描述：AI等于相应类型的相似邻接数量除以当类型最大程度上丛生为一个斑块时的最大值,然后乘以100转为百分比;单位：百分比范围：0 ≤ AI ≤ 100当焦点斑块最大程度分散时,不论Pi 值为多少,AI=0;AI随着焦点类型聚集而增大,当只有一种斑块类型时AI达到100;注释：它基于同类型斑块像元间公共边界长度来计算;当某类型中所有像元间不存在公共边界时,该类型的聚合程度最低;而当类型中所有像元间存在的公共边界达到最大值时,具有最大的聚合指数;景观水平聚合指数计算的是各类型聚合指数的面积加权值的和,每种类型通过其占景观总面积的比例进行加权;（3）散布与并列指数IJI描述：IJI在斑块类型级别上等于与某斑块类型i相邻的各斑块类型的邻接边长除以斑块i 的总边长再乘以该值的自然对数之后的和的负值,除以斑块类型数减1的自然对数,最后乘以100是为了转化为百分比的形式;单位：百分比范围：0 < IJI ≤ 100注释：IJI在景观级别上计算各个斑块类型间的总体散布与并列状况;IJI取值小时表明斑块类型i仅与少数几种其它类型相邻接;IJI=100表明各斑块间比邻的边长是均等的,即各斑块间的比邻概率是均等的4Mass Fractal Dimension描述：MFRAC等于焦点类型的平均数的回归对数除以所有元胞数量的对数的线性回归的斜率;单位：无范围：0 < MFRAC ≤ 2当由焦点类型组成的景观的比例接近0时,MFRAC接近0;MFRAC随该景观比例增大而增大;当景观由同一类型的斑块组成时MFRAC接近2.注释：MFRAC基于窗口中的像元数和窗口大小的比例关系的;尤其是,box的大小范围通常用来描绘窗口,范围从3像元到大约景观范围的1/3;;（5）景观分割指数DIVISION描述：DIVISION等于1减去斑块面积除以整个景观面积的平方和;单位：比例范围：0 ≤ DIVISION < 1当景观由一种斑块组成时DIVISION=0;当焦点斑块类型由单个、小的面积只占一个元胞的斑块组成时,DIVISION接近1;随着组成景观的焦点斑块类型的数量和大小减少,DIVIDION逐渐接近1;注释：DIVISION基于累积的斑块面积分布;分割度指数与Simpson多样性指数类似,只是将斑块类型占景观总面积的比例换成每个斑块占景观的面积比;当景观分割度指数为0时,景观由一个斑块组成；越接近1,说明景观的分割程度越严重,如在栅格数据中,每个像元细胞即为一个斑块类型;6Splitting Index描述：SPLIT等于景观面积的平方除以所有斑块面积平方的和,其中这些斑块是相关斑块类型的;单位：无范围：1 ≤ SPLIT ≤景观面积平方中的元胞数当景观由一个斑块组成时SPLIT=随着焦点斑块类型减少同时细分为更小的斑块而增加;SPLIT的上限被景观面积与元胞大小的比率限制,当相关斑块类型由单个像元斑块组成时达到上限;注释：SPLIT基于累积斑块面积分布并且可看为当相应斑块类型被细分为S个斑块时的有效网格数量,或者是有固定斑块大小的斑块数量,其中S即为SPLIT的值;7Effective Mesh Size描述：MESH等于相关斑块类型的斑块面积平方的和除以整个景观面积,再除以10000,转化为公顷;单位：公顷范围：像元大小与景观面积的比率≤ MESH ≤这个景观面积当相应斑块类型由一个像元斑块组成时MESH达到最小值;当景观由一个斑块组成时达到最大值;注释：MESH基于累积斑块面积分布,并且可看为当相应斑块类型被细分为S个斑块时的斑块大小,其中S为SPLIT的值;MESH与DIVISION的不同在于后者表示比例,前者是面积;MESH给出了相应斑块大小的面积加权的平均斑块大小,但这些斑块的面积比例是基于景观面积的;景观指数：（1）相似临近百分比PLADJ描述：PLADJ等于每个斑块类型的相似邻接数量的和除以景观的所有邻接元胞的数量,再乘以100转为百分比;PLADJ考虑了所有的斑块类型;单位：百分比范围：0 ≤ PLADJ ≤ 100当斑块类型最大程度上分散而且没有相似邻接时PLADJ=0;当所有斑块类型聚集并且景观由同类型的边界时达到100,若没有边界时,PLADJ小于100.;注释：PLADJ是由邻接矩阵计算得到, PLADJ表示不同斑块类型的聚集程度,他是特指类型的聚集度的量度;不管景观有多少焦点类型组成,这一指数将最低,如果斑块类型是最大限度地分散,并且会成为最大如果斑块类型是最大限度聚集;2蔓延度指数CONTAG描述：CONTAG等于景观中各斑块类型所占景观面积乘以各斑块类型之间相邻的格网单元数目占总相邻的格网单元数目的比例,乘以该值的自然对数之后的各斑块类型之和,除以2倍的斑块类型总数的自然对数,其值加1后再转化为百分比的形式;单位：百分比范围：0 < CONTAG ≤ 100当斑块类型最大程度分散是CONTAG接近0.当所有斑块类型最大程度上聚集时CONTAG =100;注释：CONTAG值较小时表明景观中存在许多小斑块；趋于100时表明景观中有连通度极高的优势斑块类型存在;CONTAG指标描述的是景观里不同斑块类型的团聚程度或延展趋势;由于该指标包含空间信息,是描述景观格局的最重要的指数之一;一般来说,高蔓延度值说明景观中的某种优势斑块类型形成了良好的连接性；反之则表明景观是具有多种要素的密集格局,景观的破碎化程度较高;3聚集指数AI描述：AI等于将所有类型的包括相关拼块类型在内的相似邻接的数量除以最大可能的包括相关拼块类型在内的相似邻接的数量,再乘以有该类型组成的景观的比例的值的和,最后乘以100转为百分比单位：百分比;范围：0 ≤ AI ≤ 100给定任何Pi ,当斑块类型最大程度分散时AI=0；AI随景观聚集而增加,当景观又一个斑块组成时,AI=100;注释：聚集指数是由一个拼块水平邻接矩阵计算得到;在景观水平,该指数的计算方法是仅仅作为一个面积加权平均拼块聚集指数,而每个拼块其面积在景观上是按加权比例; （4）散布与并列指数IJI描述：IJI等于负的每一个独特的边界类型的长度的和除以这个景观的边界,再乘以相同数值的对数,除以斑块类型的数量和斑块类型数量减1的乘积的一半,最后乘以100转为百分比;单位：百分比范围：0 < IJI ≤ 100当独特斑块类型的邻接分布逐渐不均匀时IJI=0,当所有斑块类型与其他所有斑块类型等价邻接时IJI=100;注释：IJI基于斑块邻接;所以他不是像CONTAG一样反映拼块的聚集,而是反映斑块类型的隔离分布;5景观分割指数DIVISION描述：DIVISION等于1减去所有的斑块的面积除以整个景观面积的平方和;单位：比例范围：0 ≤ DIVISION < 1当景观由一个斑块组成时DIVISION=0,当景观最大程度被细分时DIVISION达到最大值;注释：DIVISION基于积累的斑块面积分布,而且还可以解释为在景观中两个随机选择的像元不是位于同一斑块;6Splitting Index描述：SPLIT等于景观面积的平方除以所有类型的斑块的面积平方的总和;单位：无范围：1 ≤ SPLIT ≤景观平方中的元胞数量当景观由一个斑块构成时SPLIT=1,它的值随景观的进一步细分而增加,当景观被最大程度细分后达到最大值时SPLIT也达到最大值;注释：SPLIT基于累积斑块面积分布并且可看为当相应斑块类型被细分为S个斑块时的有效网格数量,或者是有固定斑块大小的斑块数量,其中S即为SPLIT的值;。
景观指数生态意义
（注：每个景观指数包含的信息依次为英文缩写——英文全称——指标名称——应用尺度——单位）一、面积指标1.Area/Perimeter①AREA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch Area——斑块面积（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——ha(ha、%) ≥02.Isolation/Proximity①LSIM——Landscape Similarity Index——斑块相似系数——斑块——%3.Area/Density/Edge①CA——Total Class Area——斑块类型面积——类型——ha＞0②PLAND(%LAND)——Percentage of Landscape——斑块所占景观面积比例——类型——% [0,100]③TA——Total Landscape Area——景观面积——景观——ha＞0④LPI——Largest Patch Index——最大斑块占景观面积比例——类型/景观——%二、密度大小及差异1.Area/Density/Edge①NP——Number of Patches——斑块数量——类型/景观——n ≥1②PD——Patch Density——斑块密度——类型/景观——n/100ha③AREA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPS、PSSD、PSCV)——Patch Area（Mean、Standard Deviation、Coefficient of Variation）——斑块大小（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（斑块平均大小、斑块面积方差、斑块面积均方差）——类型/景观——ha(ha，%，%)④GYRA(同上)——Radius of Gyration——回转半径——类型/景观——m三、边缘指标1.Area/Perimeter①PERIM(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch Perimeter——斑块周长（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——m ≥0②GYRA(同上)——Radius of Gyration——回转半径——斑块——m2.Contrast①EDCON(同上)——Edge Contrast Index——边缘对比度——斑块——%3.Area/Density/Edge①TE——Total Edge——总边缘长度——类型/景观——m②ED——Edge Density——边缘密度——类型/景观——m/ha4.Contrast①CWED——Contrast-Weighted Edge Density——对比度加权边缘密度——类型/景观——m/ha②TECI——Total Edge Contrast Index——总边缘对比度——类型/景观——%③ECI(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MECI、AWMECI)——Edge Contrast Index（Mean Edge Contrast Index、Area-Weighted Mean Contrast Index）——边缘对比度（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均边缘对比度、面积加权平均边缘对比度）——类型/景观——%（%，%）四、形状指标1.Shape①PARA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Perimeter Area Ratio——边缘面积比（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——无②SHAPE(同上)——Shape Index——形状指标——斑块——无③FRACT(同上)——Fractal Dimension Index——分维数——斑块——无[1,2]④CRICLE(同上)——Related Circumscribing Circle——相关外接圆——斑块——无⑤CONTIG(同上)——Contiguity Index——聚集指数——斑块——无2.Area/Density/Edge①LSI——Landscape Shape Index——景观形状指数——类型/景观——无②NLSI——Normalize LSI——标准化景观形状指数——类型——无3.Shape①PAFRAC——Perimeter Area Fractal DImension——边缘面积分维——类型/景观——无②PARA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)——Perimeter Area Ratio——边缘面积比（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）——类型/景观——无③SHAPE(同上)(MSI、AWMSI)——Shape Index(Mean Shape Index、Area-Weighted Mean Shape Index)——形状指数（平均形状、面积加权的平均形状指标）——类型/景观——无④FRAC(同上)(MPFD、AWMPFD)——Fractal Dimension Index(Mean Patch Fractal Dimension、Area-Weighted Patch Fractal Dimension)——分维数（平均斑块分维数、面积加权的平均斑块分维数）——类型/景观——无[1,2]⑤CRICLE(同上))——Related Circumscribing Circle——相关外接圆——类型/景观——无⑥DLFD——Double Log Fractal Dimension——双对数分维数——类型/景观——无五、核心面积指标1.Core Area①Core(CSD、CPS/LSD、LPS)——Core Area——核心斑块面积（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——ha②NCORE(同上)——Number of Core Area——核心斑块数量——斑块——n ≥1③CAI(同上)——Core Area Index——核心斑块面积比指标——斑块——%2.Core Area①TCA——Total Core Area——核心斑块总面积——类型/景观——ha②CPLAND(C%LAND)——Core Area Percentage of Landscape——核心斑块占景观面积比——类型——%③NDCA——Number of Disjunct Core Area——独立核心斑块数量——类型/景观——n④DCAD——Disjunct Core Area Density——独立核心斑块密度——类型/景观——n/100ha⑤CORE(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MCA1、CASD1、CACV1)——Core Area(Mean Core Area、Core Area Standard Deviation、Core Area Coefficient of Variation)——核心斑块面积（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均核心斑块面积、核心斑块面积方差、核心斑块面积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑥DCA(同上)(MCA2、CASD2、CACV2)——Disjunct Core Area——独立核心斑块面积（平均独立核心斑块面积、独立核心斑块面积方差、独立核心面积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑦CAI(同上)(MCAI)——Core Area Index(Mean Core Area Index)——核心斑块指标（平均核心斑块指标）——类型/景观——%六、邻近度指标1.Isolation/Proximity①PROXIM(CSD、CPS/LSD、LPS)——Proximity Index——邻近度（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——无②SIMI(同上)——Similarity Index——相似度——斑块——无③ENN(同上)——Euclidean Nearest Neighbor Index——欧几里得最邻近距离——斑块——m2.Isolation/Proximity①PROXIM(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPI)——Proximity Index(Mean Proximity Index)——邻近度（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均邻近度指标）——类型/景观——%(%) ≥0②SIMI(同上)——Similarity Index——相似度——类型/景观——无③ENN(同上)(MNN、NNSD、NNCV)——Euclidean Nearest Neighbor Index(Mean Euclidean Nearest-Neighbor Index、Euclidean Nearest-Neighbor Index Standard Deviation、Euclidean Nearest-Neighbor Index Coefficient of Variation)——欧几里得最邻近距离（平均最近距离、最邻近距离方差、最邻近距离标准差）——类型/景观——m(m,m,%) ＞0七、多样性1.Diversity①PR——Patch Richness——斑块多度（景观丰度）——景观——n ≥1②PRD——Patch Richness Density——斑块多度密度——景观——n/100ha③RPR——Relative Patch Richness——相对斑块多度——景观——%④SHDI——Shannon's Diversity Index——香农多样性指标——景观——无⑤SIDI——Simpson's Diversity Index——Simpson多样性指标——景观——无⑥MSHDI——Modified Simpson's Diversity Index——修正Simpson多样性指标——景观——无⑦SHEI——Shannon's Evenness Index——香农均匀度指标——景观——无[0,1]⑧SIEI——Simpson's Evenness Index——Simpson均匀度指标——景观——无⑨MSIEI——Modified Simpson's Evenness Index——修正Simpson均匀度指标——景观——无八、聚散性1.Contagion/Interspersion①CLUMPY——Clumpiness——丛生度——类型——%②PLADJ——Proportion of Like Adjacency——相似毗邻百分比——类型/景观——% （0,100]③AI——Aggregation Index——聚集度指数——类型/景观——% （0,100]④IJI——Interspersion Juxtaposition Index——散布于并列指数——类型/景观——% （0,100]⑤DIVISION——Landscape Division Index——景观分割度——类型/景观——% （0,100]⑥SPLIT——Splitting Index——分离度指数——类型/景观——% （0,100]⑦MESH——Effective Mesh Size——有效粒度尺寸——景观——% （0,100]2.Connectivity①COHESION——Patch Cohesion Index——斑块结合度——类型/景观——% （0,100]②CONNECT——Connectance Index——连接性指数——类型/景观——% （0,100]3.Contagion/Interspersion①CONTAG——Contagion Index——蔓延度指数——景观——% (0,100]（注：以上仅为参考，具体仍需查阅专业文献）2 Fragstats 33软件的安装如果你装了arcgis软件，那么Fragstats 3.3可以直接使用。
景观指数之间的相关分析
景观指数之间的相关分析景观指数是描述和衡量景观特征的重要工具，广泛应用于生态学、地理学和环境科学等领域。
景观指数之间存在一定的相关性，这种相关性反映了景观特征之间的和影响。
本文旨在分析景观指数之间的相关关系，探讨哪些指数对景观特征影响最大，为后续研究提供参考。
相关分析本文选择了6个常见的景观指数，包括香农-维纳指数（Shannon-Weaver）、多样性指数（Richness）、优势度指数（Dominance）、均匀度指数（Uniformity）、生态系统多样性（Ecosystem diversity）和景观形状指数（Landscape shape index）。
数据来源于国际知名数据库或研究报告，包括Global Biodiversity Information Facility、联合国环境规划署（UNEP）和世界自然基金会（WWF）等。
采用SPSS软件进行数据分析，运用Pearson相关系数矩阵和多元线性回归模型，分析各景观指数之间的相关关系。
通过计算Pearson相关系数矩阵，可以量化和比较各景观指数之间的相关性。
相关系数矩阵中的每个元素表示两个景观指数之间的相关系数，|r|越接近1，表示两个指数之间的相关性越强。
运用多元线性回归模型，可以进一步探讨各景观指数对景观特征的影响程度。
以香农-维纳指数为例，将其余5个指数作为自变量，香农-维纳指数为因变量，构建多元线性回归模型。
通过F检验和t检验，可以判断模型的显著性和每个自变量对因变量的影响程度。
Pearson相关系数矩阵计算6个景观指数之间的Pearson相关系数矩阵（见表1）。
根据矩阵结果，多样性指数与香农-维纳指数、均匀度指数、生态系统多样性指数均呈显著正相关；优势度指数与香农-维纳指数、均匀度指数、生态系统多样性指数呈显著负相关；景观形状指数与香农-维纳指数、优势度指数、均匀度指数、生态系统多样性指数呈显著正相关。
多元线性回归模型以香农-维纳指数为例，将其余5个指数作为自变量，香农-维纳指数为因变量，构建多元线性回归模型（见表2）。
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景观指数的选择
1、斑块密度（Patch Density，PD），百分比。描述破碎度情况。
2、景观形状指数（Landscape Shape Index，LSI），LSI≥1.无上限值。 LSI反映了景观的形状变化。值越大形状越复杂。
3、斑块所占景观面积比例（Percentage of Landscape，PLAND）， PLAND∈（0，100]。
5、景观聚集度指数
RC=1－C/Cmax RC 是聚集度指数，取值范围为 0～1 之间；C 为复杂
性指数，Cmax 是 C 的最大可能取值。 RC 的取值越大，则代表景观由少数团聚的大斑块组
成，RC 值小，则代表景观由许多小斑块组成。
6、景观分维度指数
D=2ln(P/4)/ln(A) 式中，D表示分维数；P为斑块周长；A为斑块面积。
D 值越大，表明斑块形状越复杂，D 值的理论范围为 1.0～2.0，1.0 代表形状最简单的正方形斑块，2.0 表 示等面积下周边最复杂的斑块。
7、景观干扰度和自然度指数
干扰强度表示人类的干扰作用，干扰强度越小，越利 于生物的生存，因此，其针对受体的生态意义越大。
Wi = Li / Si；Ni = 1 / Wi Wi表示受干扰强度，Li是指i类生态系统内廊道(公路、
景观的优势度与多样性指数成反比，对于景观类型数 目相同的不同景观，多样性指数越大，其优势度越小。
3 景观均匀度指数
均匀度和优势度一样，是描述景观由少数几个主要景 观类型控制的程度。
4、景观破碎化指数
破碎度表征景观被分割的破碎程度，反映景观空间结 构的复杂性，在一定程度上反映了人类对景观的干扰 程度。它是由于自然或人为干扰所导致的景观由单一、 均质和连续的整体趋向于复杂、异质和不连续的斑块 镶嵌体的过程，景观破碎化是生物多样性丧失的重要 原因之一，它与自然资源保护密切相关。
铁路、堤坝、沟渠)的总长度，Si是指i类生态系统的总 面积，Ni是i类生态系统类型的自然度。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
4、聚合度指数（Aggregation Index，AI），AI∈（0,100]。AI考察了 每一种景观类型斑块间的连通性。取值越小，景观越离散。
结果分析
结果分析
CLUE model
Veldkamp and Louise Fresco,1996. Peter Verburg,Wageningen University
选择景观指数
景观格局软件：Fragstats 系列 Fragstats3.3栅格板
基本步骤
一、收集和处理景观数据、数字化景观数据
景观指数的选择
原则 1、选取尽可能反映景观全局或各类型的变化，且相关
性较小的典型变量 2、所选指数是可以表征景观的组成、结构，或兼而有
之 3、所选指数具体表征哪些方面
土地利用/覆盖空间格局分析与模拟方法介绍
——景观格局指数 ——CLUE model
景观格局指数
景观格局：景观要素在景观空间内的配置和组合形式。 定量的分析景观格局的动态变化过程。
1、景观多样性指数 2、景观优势度指数 3、景观均匀度指数 4、景观破碎化指数 5、景观聚集度指数
通过对上述指数进行分析，可以得出不同用地类型的空 间变化情况。
假设条件：某地区的土地利用变化受该地区的土地 利用需求驱动。
CLUE-S模型分为非空间土地需求模块和土地利用变 化空间分配模块两部分。
CLUE model
1 景观多样性指数
多样性指数是指景观元素或生态系统在结构、功能以 及随时间变化方面的多样性，它反映了景观类型的丰 富度和复杂度。
2 景观优势度指数