基于VORS、CCDM模型、GeoDetector、GWR模型集成技术在城镇化与生态系统健康空间关系分析及影响效应中的实践应用
城市群是一国经济发展水平的象征，也是一国经济发展到一定阶段的标志，我国城市群建设体量不断增加，将成为全球经济的核心，中国城市群的建设逐步引领全球进入到了21世纪的中国新时代。然而，高速的城镇化发展，不可避免地带来了一些对生态环境造成严重胁迫的问题，健康的生态系统是城市群的发展尤其是大城市群区域可持续发展的重要支撑，否则城镇化的发展可能会受到生态和环境的制约。在当前的城镇化建设过程中，要想实现区域的可持续发展必须协调好城镇化与生态环境保护。在城镇化进程中，已经不可避免地对生态系统各个方面产生了干扰。随着中共十八大“新型城镇化”的提出，越来越多的学者从不同视角对城镇化水平和生态系统健康进行探讨。城镇化与生态系统健康之间的相互作用是复杂的，有必要全面科学分析成渝地区城镇化水平与生态系统健康的空间关系，有利于提出与城镇化子系统对生态系统健康的影响相辅相成的改进措施，从而实现可持续发展。
当空间大数据、云计算与人工智能发生碰撞,地理服务产业也不断发生变革与进步。ArcGIS Pro 是一个专业的桌面 GIS 应用程序，可以探索，可视化，分析和管理二维和三维数据。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。本课程从基础、方法、拓展三方面对高光谱遥感进行讲解。基础篇，站在学员的角度去理解模型，讲述模型机理，遥感和GIS的基本概念和理论，帮助学员深入理解数据获取及预处理的方案。方法篇，将生态模型与ArcGIS Pro工具结合起来，采用ArcGIS Pro丰富的空间分析功能，快速提取模型运行所需的参量，对学习到的理论和方法进行高效反馈。拓展篇，通过空间自相关分析、地理探测器、地理加权回归等技术服务方案，结合R语言包，深入分析城镇化建设和生态系统健康水平间的关系。
本教程将用案例实训，教授如何集成多源数据，依托ArcGIS Pro和R语言环境，采用“活力-组织力-恢复力-贡献力”（VORS）模型定量测算生态系统健康指数（EHI）；如何从经济城镇化（GDPD）、人口城镇化（POPD）和土地城镇化（ULP）构建城镇化指数（UL）测算模型；如何定量测算长时序城镇化水平及生态系统健康状况，利用耦合协调度模型（CCDM）评估城镇化建设和生态系统健康水平间的耦合协调水平；如何采用地理和时间加权回归（GTWR）来衡量城市化与生态系统健康（UAEH）之间的互动关系和时空异质性，如何从多维和综合视角来评估城镇化建设和生态系统健康之间的空间关系，如何采用地理探测器进一步解析环境变量对生态系统健康的影响效应。
通过学习，您将学会GIS和RS的基础知识，掌握空间数据获取及处理的技巧，学会地图符号与版面设计的方案；你也能掌握VORS模型各指标参量的选择与获取的方法，城镇化指数（UL）测算模型构建的方案；您可以进一步掌握研究城镇化与生态系统健康的空间关系的方法，并能够从多维度、多视角分析城镇化和生态系统健康的空间关系及影响效应。
第一章 生态系统健康理论基础及研究热点分析
1.生态系统健康概念及内涵
2.生态系统健康评价方法与指标体系
3.城镇化与生态系统健康
4.研究热点及未来发展方向
第二章 GIS应用
1.ArcGIS软件介绍及安装、常用功能介绍
ArcGIS版本介绍，安装
ArcGIS软件界面，常用功能介绍
2.数据类型与加载
(1)数据类型及获取方式介绍
(2)ArcGIS Pro 可使用和集成各种数据集类型：包括基于要素和栅格的空间数据（包括图像和遥感数据）、表格数据、激光雷达等
(3)数据进入ArcGIS Pro
(4)从 ArcGIS Living Atlas、工程中的默认地理数据库和本地文件夹连接添加数据。
(5)空间地理数据库建立
(6)数据格式转换
(7)预览并浏览数据，检查其元数据，将其裁剪到感兴趣的重点区域，并对其进行处理以确保格式和空间参考的一致性
3.坐标系及地图投影
(1)地理坐标系
(2)投影坐标系
4.地图符号与版面设计
(1)根据获取或创建的空间数据集来创作地图
(2)符号化地图图层
(3)对地图进行标注
(4)创建图表
(5)地图布局：地图排版设计
(6)插入地图整饰要素：为地图添加文字信息； 使用表格框、使用经纬网、构建空间地图系列
(7)研究区域图制作
第三章 空间数据获取与预处理
1.数据类型
2.数据预处理
(1)土地利用数据
将土地利用按照需求进行重分类
土地利用数据的重分类、掩膜提取和投影变换等均在ArcGIS 中完成。
(2)DEM数据
在PIE ENGINE云平台或者下载得到分辨率为30 m的ASTER GDEM数字高程数据，并在云平台进行拼接、裁剪等预处理后导出到本地。
或者在地理空间数据云平台下载得到分辨率为30 m的ASTER GDEM数字高程数据，在ArcGIS 中进行拼接、裁剪。
在ArcGIS 中进行投影变换和No data值处理等得到30 m×30 m栅格数据。
(3)社会经济数据
社会经济数据，主要包括人口、社会、经济三个方面，各项统计数据主要从《**省统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和各个市、区（县）统计公报等获取。各指标数据基于所收集到的原始数据进行整理和处理。
(4)遥感产品数据
归一化植被指数（NDVI）、GDP和人口数据等可以分别采用中国科学院资源环境科学数据中心产品“中国年度植被指数空间分布数据集”“中国人口空间分布公里网格数据集”“中国GDP空间分布公里网格数据集”，空间分辨率均为1 km×1 km，主要在ArcGIS 中进行投影变换后，用空间范围矢量边界对相应的栅格数据分别进行掩膜提取。
也可以在PIE ENGINE云平台或者下载得到NDVI\NPP\GDP\POP等遥感数据集，并在云平台进行拼接、裁剪等预处理后导出到本地。
3.指标标准化处理
由于评价模型中指标的类型、量纲和趋势各不相同，对各指标进行了标准化和归一化
第四章 模型参量提取
1.生态系统健康水平测算
2.城镇化水平测算
第五章 城镇化和生态系统健康空间关系测算
1.空间相关性分析
空间自相关是指地理对象的某一属性值的相似性与空间位置差异之间的统计相关性。空间自相关分析包括全局空间自相关和局部空间自相关。
2.耦合模型
（1）耦合度模型
耦合是指多个系统之间或系统内部各组成要素之间通过相互作用、相互影响，彼此之间产生相互促进或约束，以致联合起来的现象。耦合度是对系统之间或系统中各要素相互作用、相互联系的紧密程度的一种度量。
（2）耦合协调度模型（CCDM）
协调则是系统之间一种良性的相互关联，体现了系统要素从杂乱无章到和谐发展的趋势。利用耦合协调度模型来考量城镇化与生态系统健康之间的发展协调性。
3.城镇化对生态系统健康的影响效应
运用地理探测器模型研究城镇化子系统对研究区生态系统健康空间分布特征的解释强度。
4.城镇化对生态系统健康影响效应
运用地理加权回归模型从全局视角探析城镇化对生态系统健康影响的空间异质性。
(1)地理加权回归（GWR）简介
(2)六个核函数的选择：
(3)Global Model(均值核函数)、Gaussian(高斯核函数)、Exponential、Box-car(盒状核函数)、Bi-square(二次核函数)、Tri-cude(立方体和函数)
(4)带宽的确定
(5)回归结果解读
第六章 SCI论文写作与拓展
1.论文写作思路与心得分享
2.SCI论文案例分析
最全面的与生态系统服务相关内容:
以下初衷基于能够写一篇论文的能力来进行设计，覆盖生态系统服务众多领域:【如果您刚刚从事生态系统服务的研究，是您应该必备的技能，加入我们】
①基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局
②基于ArcGIS Pro、R、INVEST等多技术融合下生态系统服务权衡与协同动态分析
③基于“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用
④基于“PLUS模型+”生态系统服务多情景模拟预测
⑤基于VORS、CCDM模型、GeoDetector、GWR模型集成技术在城镇化与生态系统健康空间关系分析及影响效应中的实践应用
⑥基于当量因子法、InVEST、SolVES模型等多技术融合在生态系统服务功能社会价值评估中的应用及论文写作、拓展分析