DASCAN算法python代码

时间: 2023-10-03 08:08:31 浏览: 47
DASCAN(Discrete All Scale Canopy Analysis)算法是一种用于分析森林结构的方法,它可以计算各种尺度的森林结构指标,如树冠覆盖度、高度分布、树冠形态等。以下是一个简单的Python实现: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def dascan(heights, resolution): """DASCAN algorithm implementation.""" heights = np.array(heights) res = resolution scales = np.arange(res, heights.max(), res) canopy_cover = [] height_std = [] height_cv = [] for scale in scales: # Calculate the number of cells occupied by the tree canopy occupancy = np.sum(heights >= scale) canopy_cover.append(occupancy / heights.size) # Calculate the standard deviation of the heights within the canopy heights_within_canopy = heights[heights >= scale] height_std.append(np.std(heights_within_canopy)) # Calculate the coefficient of variation of the heights within the canopy height_cv.append(np.std(heights_within_canopy) / np.mean(heights_within_canopy)) return scales, canopy_cover, height_std, height_cv # Example usage heights = [10, 8, 6, 4, 2, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 12, 13, 14, 15] res = 1 scales, canopy_cover, height_std, height_cv = dascan(heights, res) # Plot the results fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(scales, canopy_cover, 'b-', label='Canopy cover') ax1.set_xlabel('Scale (m)') ax1.set_ylabel('Canopy cover') ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(scales, height_std, 'r-', label='Canopy height std') ax2.plot(scales, height_cv, 'r--', label='Canopy height cv') ax2.set_ylabel('Canopy height') fig.legend(loc='upper right') plt.show() ``` 在这个例子中,我们使用高度列表`heights`和分辨率`res`作为输入,然后计算树冠覆盖度、高度标准差和高度变异系数等指标,并用Matplotlib绘制了结果。

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