一种动态相关性系数的评估方法技术

本发明专利技术提供了一种动态相关性系数的评估方法，所述方法包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种动态相关性系数的评估方法


[0001]本专利技术涉及计算辅助设计
，尤其涉及国土空间格局优化
，具体涉及一种动态相关性系数的评估方法
。

技术介绍

[0002]现有的技术研究中，影响气候变化的因素中，全球土地利用变化对气候影响显著仅次于温室气体排放
。
在工业化进程中，城市化产生的土地利用经历了巨大的变化，其中，最直接的结果是从自然用地类型向建设用地类型的转化带来的
。
这不仅威胁了生物多样性
、
破坏了生态平衡，同时也改变了近地表气候，如热岛效应一部分原因就是由土地利用格局改变造成的热环境改变引起的
。
对近地表气候的影响的土地利用格局改变类型，主要分为土地利用组成格局改变和空间格局改变
。
举例来说，土地利用格局改变的具体形式包括建设用地的比例提升
、
生态用地破碎化
、
城市形状改变等
。
[0003]虽然已有对土地利用格局与近地表气候因素的相关性研究，但这些研究方法主要还是基于静态土地利用格局差异与气候因素差异，即其相关性研究均是利用单一时相上的土地利用格局和对应单一时相内气候因素的统计学方法拟合而成的静态相关性
。
由于空间异质性特征，基于该类方法的研究结果还存在很多矛盾，并未形成一致的结论
。
[0004]综上所述，对土地利用格局与近地表气候因素的相关性现有研究中，没有考虑时相上的动态变化，由此确定出的土地利用格局与近地表气候因素的相关性，缺乏一定的准确性和可解释性
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中所存在的不足，本专利技术提供了一种动态相关性系数的评估方法，其主要解决了土地利用格局与近地表气候因素之间相关性评估的有效性问题
。
[0006]本专利技术的目的是通过以下方案进行实现的：
[0007]本专利技术提供一种动态相关性系数的评估方法，所述动态相关性系数用于指示属于同一研究区内的土地利用格局指数与近地表气候因素之间的关联性，所述方法包括以下步骤：
S1、
获取研究区对应的第一数据集，所述第一数据集包括所述研究区内土地利用格局变化前后对应的遥感图像分类数据，所述遥感图像分类数据由多个具有分类标签的栅格图像组成，其中，所述分类标签为土地利用类型，每个栅格图像对应所述研究区内的一个地理位置；
S2、
利用土地利用格局指数按照预设的计算规则刻画所述步骤
S1
中获得的遥感图像分类数据的格局特点，以获得所述研究区对应的刻画数据集，所述刻画数据集由多个刻画数据组成，每个刻画数据对应所述研究区内的一个地理位置；
S3、
基于所述第一数据集模拟所述研究区对应的第二数据集，所述第二数据集包括所述研究区内土地利用格局变化前后的近地表气候因素值分布数据；
S4、
基于所述步骤
S2
获得的刻画数据集和所述步骤
S3
得到的第二数据集，以所述研究区内地理位置为参照，采用拟合的方式确定动态相关性系数
。
[0008]优选的，所述土地利用格局指数包括组成格局指数或者空间格局指数
。
[0009]优选的，所述空间格局指数包括以下子指数中的任意一种：聚集度景观格局子指数
、
形状景观格局子指数
、
面积
/
边景观格局子指数
。
[0010]在本专利技术的一些实施例中，所述空间格局指数中每种子指数包括多种计算指数，其中，每种子指数通过如下步骤进行确定：
K1、
获取所述研究区内的第一遥感图像分类数据；
K2、
利用步骤
K1
中获得第一遥感图像分类数据计算当前子指数中每种计算指数的中介中心性值；
K3、
将当前子指数中得到的中介中心性值最大者对应的计算指数作为该子指数
。
[0011]在本专利技术的一些实施例中，在所述步骤
K2
中，通过步骤
K21、K22、K23
计算每种子指数的中介中心性值
。
[0012]在步骤
K21
中，利用同一种子指数中每种计算指数按照预设的计算规则刻画所述步骤
K1
中获得的第一遥感图像分类数据，以获得该子指数中每种计算指数在设定尺度类型下的多个刻画数据，其中，一种计算指数在设定尺度类型下的多个刻画数据组成一个刻画数据集合
。
[0013]在步骤
K22
中，基于所述步骤
K21
中获得的每种计算指数在设定尺度类型下的多个刻画数据，并通过以下规则计算同一种子指数中每个计算指数值与其他计算指数值之间的相关性值：
[0014][0015]其中，
X、Y
分别表示一种子指数中两个刻画数据集合，
δ
(X,Y)
表示同一种子指数中计算
X
刻画数据集合和
Y
刻画数据集合之间的相关性值，
Cov(X,Y)
表示
X
和
Y
之间的协方差，
D(*)
表示方差，
n
为刻画数据集合中的元素总数，
X
i
和
Y
i
表示
X
和
Y
中第
i
个元素的对应值，和分别表示
X
和
Y
的均值
。
[0016]在步骤
K23
中，通过以下规则确定同一种子指数中每个计算指数值对应的中介中心性值：
[0017][0018]其中，
LIBC(x
s
)
表示同一种子指数
S
中计算指数
x
对应的中介中心性值，计算指数
x
和
y
均属于
S
，
y
j
表示
S
中第
j
个计算指数，
m
为
S
子指数中计算指数的个数
。
[0019]在本专利技术的一些实施例中，所述预设的计算规则包括：
Y1、
在所述研究区内将预设粒度大小的计算窗口按照预设的移动步长滑动并遍历所有栅格图像；
Y2、
计算当前计算窗口内的遥感图像分类数据在设定尺度类型下的指数值，并将该指数值作为所述当前窗口中预设位置的刻画数据
。
[0020]在本专利技术的一些实施例中，在所述步骤
Y1
中，通过如下步骤确定所述预设粒度大小：
T1、
获取所述研究区内的第二遥感图像分类数据，并设置多种粒度大小的计算窗口；
T2、
利用多种土地利用格局指数按本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种动态相关性系数的评估方法，其特征在于，所述动态相关性系数用于指示属于同一研究区内的土地利用格局指数与近地表气候因素之间的关联性，所述方法包括以下步骤：
S1、
获取研究区对应的第一数据集，所述第一数据集包括所述研究区内土地利用格局变化前后对应的遥感图像分类数据，所述遥感图像分类数据由多个具有分类标签的栅格图像组成，其中，所述分类标签为土地利用类型，每个栅格图像对应所述研究区内的一个地理位置；
S2、
利用土地利用格局指数按照预设的计算规则刻画所述步骤
S1
中获得的遥感图像分类数据的格局特点，以获得所述研究区对应的刻画数据集，所述刻画数据集由多个刻画数据组成，每个刻画数据对应所述研究区内的一个地理位置；
S3、
基于所述第一数据集模拟所述研究区对应的第二数据集，所述第二数据集包括所述研究区内土地利用格局变化前后的近地表气候因素值分布数据；
S4、
基于所述步骤
S2
获得的刻画数据集和所述步骤
S3
得到的第二数据集，以所述研究区内地理位置为参照，采用拟合的方式确定动态相关性系数
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述土地利用格局指数包括组成格局指数或者空间格局指数，其中，所述空间格局指数包括以下子指数中的任意一种：聚集度景观格局子指数
、
形状景观格局子指数
、
面积
/
边景观格局子指数
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述空间格局指数中每种子指数包括多种计算指数，其中，每种子指数通过如下步骤进行确定：
K1、
获取所述研究区内的第一遥感图像分类数据；
K2、
利用步骤
K1
中获得第一遥感图像分类数据计算当前子指数中每种计算指数的中介中心性值；
K3、
将当前子指数中得到的中介中心性值最大者对应的计算指数作为该子指数
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述步骤
K2
中，通过如下方法计算每种子指数的中介中心性值：
K21、
利用同一种子指数中每种计算指数按照预设的计算规则刻画所述步骤
K1
中获得的第一遥感图像分类数据，以获得该子指数中每种计算指数在设定尺度类型下的多个刻画数据，其中，一种计算指数在设定尺度类型下的多个刻画数据组成一个刻画数据集合；
K22、
基于所述步骤
K21
中获得的每种计算指数在设定尺度类型下的多个刻画数据，并通过以下规则计算同一种子指数中每个计算指数值与其他计算指数值之间的相关性值：其中，
X、Y
分别表示一种子指数中两个刻画数据集合，
δ
(X,Y)
表示同一种子指数中计算
X
刻画数据集合和
Y
刻画数据集合之间的相关性值，
Cov(X,Y)
表示
X
和
Y
之间的协方差，
D(*)
表示方差，
n
为刻画数据集合中的元素总数，
X
i
和
Y
i
表示
X
和
Y
中第
i
个元素的对应值，和分别表示
X
和
Y
的均值；
K23、
通过以下规则确定同一种子指数中每个计算指数值对应的中介中心性值：
其中，
LIBC(x
S
)
表示同一种子指数
S
中计算指数
x
对应的中介中心性值，计算指数
x
和
y
均属于

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓华，李佳阳，尚金光，石吉宝，邹仁均，何杰，罗翔，张伟，王琦，董竹，
申请(专利权)人：成都市勘察测绘研究院成都市基础地理信息中心，
类型：发明
国别省市：