以雅魯藏布江流域林芝段為研究區(qū)域,運(yùn)用GIS空間分析方法和ENVI遙感影像處理技術(shù),獲取2017年研究區(qū)域景觀類型分布,利用Fragstats v 4.2.1計(jì)算景觀格局指數(shù),并將21個(gè)景觀格局指數(shù)通過相關(guān)性分析法、主成分和聚類分析法,剔除冗余指數(shù),最終確定8個(gè)代表性景觀指數(shù)對(duì)對(duì)景觀格局空間水平差異性進(jìn)行分析。結(jié)果顯示:（1）PAFRAC-MN:耕地>建設(shè)用地>水域>草地>林地>未利用地;PD:水域>草地>未利用地>林地>耕地>建設(shè)用地;ED邊緣密度:草地>水域>林地>未利用地>耕地>建設(shè)用地;PLAND:林地>草地>未利用地>水域>耕地>建設(shè)用地;AREA_MN:林地>未利用地>草地>水域>建設(shè)用地>耕地;AI:林地>未利用地>草地>水域>耕地>建設(shè)用地;IJI:建設(shè)用地>草地>水域>耕地>林地>未利用地;LSI:水域>草地>耕地>未利用地... 

【文章來源】：高原農(nóng)業(yè). 2020,4(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

雅魯藏布江流域林芝段景觀格局類型圖

通過上述分析，采用相關(guān)相關(guān)分析、主成分分析和聚類分析法，彌補(bǔ)單一方法中存在的不足，旨在剔除矩陣中冗余的景觀指數(shù)，達(dá)到簡(jiǎn)化景觀指數(shù)結(jié)構(gòu)，最后選取PAFRAC、PD、ED、PLAND、AREA＿M(jìn)N1、AI、IJI、LSI,8個(gè)景觀指數(shù)指標(biāo)作為研究區(qū)域景觀格局層次分析的代表性景觀指數(shù)指標(biāo)，從而進(jìn)行研究區(qū)域景觀空間差異性分析。2.4 景觀格局空間水平差異性分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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