加入采样点的NDVI因子基于J-M距离计算NDVI对于9种土壤类型可分性的python代码

要计算NDVI因子基于J-M距离对于9种土壤类型的可分性，需要先计算每个采样点的NDVI值，然后将它们组成一个特征矩阵，最后计算特征矩阵之间的J-M距离。下面是一个基于Python的示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import squareform
from scipy.spatial.distance import pdist

# 定义9种土壤类型的NDVI均值向量
ndvi_mean = np.array([
    [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.1, 0.1],
    [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.1, 0.1],
    [0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.2, 0.2],
    [0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.3, 0.3],
    [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.4, 0.4],
    [0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.5, 0.5],
    [0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.6, 0.6],
    [0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.7, 0.7],
    [0.9, 0.9, 0.9, 0.9, 0.8, 0.8]
])

# 定义采样点的NDVI值
ndvi_samples = np.array([
    [0.15, 0.25, 0.35, 0.25, 0.15, 0.15],
    [0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.15, 0.15],
    [0.35, 0.35, 0.35, 0.35, 0.25, 0.25],
    [0.45, 0.45, 0.45, 0.45, 0.35, 0.35],
    [0.55, 0.55, 0.55, 0.55, 0.45, 0.45],
    [0.65, 0.65, 0.65, 0.65, 0.55, 0.55],
    [0.75, 0.75, 0.75, 0.75, 0.65, 0.65],
    [0.85, 0.85, 0.85, 0.85, 0.75, 0.75],
    [0.95, 0.95, 0.95, 0.95, 0.85, 0.85]
])

# 定义J-M距离计算函数
def jeffries_matusita_distance(p, q):
    pm = np.sqrt(p.mean())
    qm = np.sqrt(q.mean())
    return np.sqrt(2 - 2 * np.sum(np.sqrt(p * q)) / (pm * qm))

# 计算特征矩阵
feature_matrix = np.zeros((ndvi_samples.shape[0], ndvi_mean.shape[0]))
for i in range(ndvi_samples.shape[0]):
    for j in range(ndvi_mean.shape[0]):
        feature_matrix[i, j] = jeffries_matusita_distance(ndvi_samples[i], ndvi_mean[j])

# 计算特征矩阵之间的J-M距离
distance_matrix = squareform(pdist(feature_matrix, jeffries_matusita_distance))

# 计算可分性
separability = 1 / (1 + distance_matrix[0, 1])
print("9种土壤类型之间的可分性为：", separability)

在这个示例代码中，我们首先定义了9个土壤类型的NDVI均值向量 `ndvi_mean`，然后定义了采样点的NDVI值 `ndvi_samples`。接着，我们使用 `jeffries_matusita_distance` 函数计算每个采样点与每个土壤类型之间的J-M距离，并将它们组成一个特征矩阵 `feature_matrix`。最后，我们使用 `pdist` 函数计算特征矩阵中所有样本之间的距离矩阵，并使用 `squareform` 函数将它们转换为一个矩阵形式，然后计算9种土壤类型之间的可分性。

请注意，这只是一个示例代码，实际上，要计算NDVI因子对于土壤类型可分性的影响还需要考虑更多因素，并且需要使用更多的数据进行评估。