生态变化可视分析：基于转移矩阵的ECOVIS系统

"基于转移矩阵的生态变化可视分析系统通过建立区域生态覆被变化数据模型，利用降维算法设计了ECOVIS系统，实现了生态变化的可视化和交互分析，提高了生态覆被数据的分析效率。系统中的改进桑基图、可交互散点图和基于地图的热图分别用于生态覆被变化的可视化、交互聚类分析和空间分布展示。该方法在实际应用中展示了良好的空间聚类和时序对比功能。" 本文介绍了一种针对生态系统变化的可视分析方法，主要关注生态覆被数据的时空变化研究。生态系统的变化对人类生活、生产以及健康有深远影响，而生态覆被数据是理解这些变化的关键。文章提出了一种基于转移矩阵的数据模型，该模型能够捕捉生态系统的动态转移特性，从而揭示其空间划分和时间序列变化。 在数据处理和分析方面，作者们设计了一个名为ECOVIS的生态变化可视分析系统。该系统采用了降维算法，如T-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding），将高维的生态数据转换为低维空间，便于可视化。改进的桑基图在ECOVIS中用于直观呈现生态覆被类型之间的转换关系，使用户能够清晰地看到不同生态状态之间的转移趋势。同时，可交互的散点图允许用户进行聚类分析，通过对数据点的交互操作，可以探索潜在的聚类结构。此外，基于地图的热图则用于显示选定聚类在地理空间上的分布，帮助分析者理解生态变化的空间模式。 在实际应用中，ECOVIS系统被应用于中国生态覆被数据，对森林和城镇等局部地区的时序变化进行了可视分析，同时也对整体生态空间进行了聚类划分。通过这些分析，该方法显示出了强大的空间聚类能力和时序对比功能，显著提升了分析生态覆被数据的效率。因此，该系统为生态科学家和决策者提供了有力的工具，有助于深入理解和应对生态系统变化带来的挑战。 关键词：生态系统、可视分析、转移矩阵、生态变化、T-SNE、可视化。此研究为生态数据分析提供了一种创新方法，强调了可视化在理解和解释复杂生态数据中的关键作用，对于未来生态系统的监测和管理具有重要价值。