原文鏈接：“SRP模型+”多技術(shù)融合在生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建、時(shí)空格局演變分析與RSEI 指數(shù)的生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)及拓展應(yīng)用教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247597452&idx=5&sn=f723d9e5858a269d00e15dbe2c7d3dc0&chksm=fa823c6bcdf5b57d5d5cd8047da7519da68b01a8dd8b8879054d1eca3efd87ca2d6d2a6512a9&token=1065483158&lang=zh_CN#rd

第一生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)內(nèi)涵及基于文獻(xiàn)可視化方法研究熱點(diǎn)分析

一、基本原理
1. 生態(tài)環(huán)境脆弱性內(nèi)涵
2. 生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)研究
3. 生態(tài)環(huán)境脆弱性驅(qū)動(dòng)力研究
4. 生態(tài)環(huán)境脆弱性研究熱點(diǎn)

二、文獻(xiàn)可視化軟件及常用功能
1. VOS Viewer文獻(xiàn)可視化及研究熱點(diǎn)分析；
2. Citespace文獻(xiàn)可視化及研究熱點(diǎn)分析；
3. ArcGIS軟件及安裝技巧
4. R語言環(huán)境部署
5. 遙感云計(jì)算平臺(tái)簡(jiǎn)介與登陸
6. Fragstate安裝與介紹

第二數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

一、ArcGIS Pro軟件及安裝、常用功能
1. ArcGIS Pro版本，安裝；
2. ArcGIS Pro軟件界面，常用功能；
3. 空間坐標(biāo)系與建立
4. 空間數(shù)據(jù)與入庫
5. 地圖符號(hào)與版面設(shè)計(jì)

二、數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理

三、預(yù)處理

投影轉(zhuǎn)換、重采樣、裁剪等

第三生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

一、?SRP概念模型

二、評(píng)價(jià)因子選取原則

三、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系框架

四、評(píng)價(jià)指標(biāo)與生態(tài)環(huán)境脆弱性之間的相關(guān)性

五、評(píng)價(jià)指標(biāo)的提取

地形因子

氣象因子

1.?NC數(shù)據(jù)處理：NC數(shù)據(jù)加載，模型構(gòu)建器構(gòu)建（數(shù)據(jù)讀取，投影，重采樣，裁剪，輸出保存等），NC數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)TIF數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

2. 降水因子提取

3.?氣溫因子提取
植被因子提取

1.?基于PIE ENGINE植被指數(shù)提取

土壤因子

1.?修正的通用水土土流失公式模型來算土壤侵蝕強(qiáng)度

2. 降雨侵蝕力

3. 土壤可蝕性因子

4.?坡度坡長因子，

5.?覆蓋與管理因子

6. 表示水土保持處理因子
景觀多樣性指數(shù)

1. Fragstate4.2平臺(tái)上，在土地利用分類結(jié)果基礎(chǔ)上，采用上述景觀多樣性指數(shù)計(jì)算
生物豐度指數(shù)

居民點(diǎn)干擾

1. 采用核密度估計(jì)模型進(jìn)行密度探測(cè)分析，從而反映不同空間距離上居民點(diǎn)對(duì)周圍生態(tài)系統(tǒng)的活動(dòng)干擾程度，表征地區(qū)生態(tài)功能。

生態(tài)壓力度因子

1.?以人口分布、耕地占比率、人均GDP因子來表征生態(tài)壓力度

2.?基于PIE ENGINE人口分布數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

3.?基于PIE ENGINE的GDP分布數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

4. 耕地占有率計(jì)算

六、評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理

七、評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

空間主成分分析方法完成攀枝花市各時(shí)段生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重確定

（1）各時(shí)段評(píng)價(jià)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；
（2）建立多個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣；
（3）計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和與其對(duì)應(yīng)的特征向量；
（4）對(duì)特征向量進(jìn)行線性組合并得到個(gè)主成分。

八、生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)模型

九、生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)結(jié)果分類定級(jí)

第四生態(tài)環(huán)境脆弱性時(shí)空格局演變分析
一、生態(tài)環(huán)境脆弱性的空間格局分析

二、生態(tài)環(huán)境脆弱性的時(shí)間變化

1.?采用CA-Markov模型、單一動(dòng)態(tài)度、綜合動(dòng)態(tài)度計(jì)算：

三、趨勢(shì)變化分析

第五生態(tài)環(huán)境脆弱性時(shí)空格局演變驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析

一、R語言語法簡(jiǎn)介

二、地理探測(cè)器及相關(guān)包

三、地理探測(cè)器運(yùn)行
1. 因子探測(cè)器：探測(cè)某評(píng)價(jià)指標(biāo)多大程度上解釋了因變量，用因子解釋力進(jìn)行度量，值越大則對(duì)生態(tài)環(huán)境脆弱性的貢獻(xiàn)越大，反之越小。計(jì)算公式如下：

2. 交互探測(cè)器：探測(cè)指標(biāo)因子和之間交互作用對(duì)因變量是增強(qiáng)還是減弱，或者和之間對(duì)其的作用力是獨(dú)立的。

3. 驅(qū)動(dòng)因子的相對(duì)重要性

4. 驅(qū)動(dòng)因子的交互作用

第六基于?RSEI?指數(shù)的生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)

1.加載研究區(qū)矢量邊界：在地圖上加載區(qū)域矢量圖。

2.云掩膜：導(dǎo)入所需數(shù)據(jù)集，進(jìn)行去云處理。

3.水體掩膜：水體掩膜計(jì)算公式：

4.遙感生態(tài)指數(shù)( RSEI )的構(gòu)建

（?1?）綠度指標(biāo)

（?2?）濕度指標(biāo)

（?3?）干度指標(biāo)

（?4?）熱度指標(biāo)

5.主成分分析

6.結(jié)果導(dǎo)出與分析

7.冷熱點(diǎn)空間分析

第七論文寫作與案例分析

1.論文寫作與投稿心得分享

2.SRP模型相關(guān)應(yīng)用案例分析

3.論文寫作案例與分析