作者：CSDN @ 养乐多
本文将介绍景观指数时间序列的突变分析，包括突变时间、突变频次等。以及景观指数突变分析所用的软件和 python 代码。
结果如下图所示，
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图1 突变频次 | 
图2 突变时间 |
文章目录
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- 一、景观指数计算
- 二、景观指数时间序列构建
- 三、参考博客
- 四、结果可视化
- 五、结果展示
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- [5.1 突变频次](#5.1 突变频次)
- [5.2 突变时间](#5.2 突变时间)
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一、景观指数计算
参考博客《fragstats：景观指数计算及其遥感影像生成》
二、景观指数时间序列构建
根据博客《fragstats：景观指数计算及其遥感影像生成》我们可以得到每一个时刻土地利用数据计算的景观指数。格式如下所示，
我们将所有的时刻（年份等）的景观指数的 csv 文件中的某一个景观指数（比如 NP列） 根据 LID 合并为同一个 csv，构成一个大的csv文件。如下图所示，
每一行就是一个时间序列数据，然后我们使用 python 的 pandas 库、或者 numpy 库进行后续分析。
三、参考博客
将计算结果（突变时间、突变频次、突变幅度等）保存在最后一列，然后关联到景观单元瓦片上。
四、结果可视化
参考博客《ArcGIS：景观指数和景观单元关联生成景观指数遥感图像》
五、结果展示
5.1 突变频次
5.2 突变时间
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