使用Python或R的空间指标，补丁接近指数（PROX）和补丁相似指数（SIMI）（具有搜索半径，例如FRAGSTATS）

Question

我有一个包含补丁的栅格，例如：

labeled Classification from background value 1 to n

我想在每个补丁周围给定半径（搜索半径）下计算每个补丁的邻近度（PROX）索引和相似性（SIMI）索引。

schematic: patch proximity with buffer

我正在寻找类似FRAGSTATS的东西，但是使用R或Python

一些索引信息：

PROX formula

接近度索引考虑其边缘在焦点色标的指定搜索半径内的所有色标的大小和接近度。索引的计算方式是：将对应色块类型的所有色块（其边缘在焦点色块的搜索半径之内）的每个色块大小之和除以其与焦点色块的距离的平方。 >

相似度索引（SIMI）是对邻近度索引的修改，不同之处在于，相似度考虑所有补丁的大小和邻近度，而与类别无关（此处FRAGSTATS需要一个相似度表，其中包含有关相似度的信息类之间）。这是通过将d _ik （补丁类型i和k之间的相似性）乘以a _ijs 来实现的。 （http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/documents/Metrics/Isolation%20-%20Proximity%20Metrics/FRAGSTATS%20Metrics.htm）

Answer 1

R中的“ landscapemetrics”程序包使用相同的背景原理，与FRAGSTATS几乎相同。文档在这里：https://cran.r-project.org/web/packages/landscapemetrics/landscapemetrics.pdf