【源码】基于Python的植被覆盖度时空变化分析系统

项目简介

本项目专注于分析植被覆盖度的时空变化规律。利用ISLSCP II GIMMS月度NDVI数据集（涵盖1981.07 - 2002.12的数据），通过Python结合Arcgis等工具，对数据进行处理、分析与可视化，以揭示植被覆盖度在时间和空间上的变化特征，为相关生态研究提供数据支持与分析方法。

项目的主要特性和功能

1. 数据完整性验证：可验证MODIS数据集下载文件的完整性，将未下载的链接存到指定文件以便后续下载。
2. 数据格式转换：批量把.asc格式数据转为.tif格式，便于后续处理。
3. 植被覆盖度计算：采用像元二分法计算植被覆盖度，处理数据中的负值和超出累积概率范围的值，支持批量处理。
4. 目标区域截取：借助国界线数据从全球范围截取目标区域（如中国）的数据，减少计算量。
5. 年代数据提取：按年代划分数据，对某一年代的NDVI数据取均值得到均值数据。
6. 植被覆盖度等级划分：依据论文标准将植被覆盖数据划分为五个等级。
7. 转移矩阵计算：分析植被覆盖度随时间的变化，统计各等级像元的演化情况。
8. 强度分析：从时间间隔、类别、转换三个层面定量分析植被覆盖度的变化，提供计算公式和代码。
9. 数据可视化：使用matplotlib库绘制多层面的变化面积和变化速率图表，直观展示分析结果。

安装使用步骤

1. 环境安装：确保已安装Python环境及Arcpy、pandas、numpy、matplotlib等必要库，使用pip install <库名>进行安装。
2. 数据下载：从指定链接下载ISLSCP II GIMMS月度NDVI数据集和国界线数据文件（.shp等类型），并将其置于项目代码指定的数据路径下。
3. 代码运行：
   • 按项目代码中各脚本的依赖关系，依次运行Python脚本。
   • 涉及Arcgis工具的部分，可参考Arcgis官方文档操作，也可运行对应Python代码完成功能。
4. 结果查看：运行完所有脚本后，查看生成的处理后数据文件和可视化图表，分析植被覆盖度的时空变化结果。

注意：需根据实际情况修改代码中的数据路径和文件名称，确保代码能正确访问和处理数据。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】