After reclassifying a raster land-c

After reclassifying a raster land-cover map into foreground (forest and wetland) and background (all other classes), MSPA uses a series of image processing routines to identify hubs, links (corridors), and other features that are relevant to green infrastructure assessments (Vogt et al., 2007). The green infrastructure elements identified by MSPA include core, islet, bridge, loop, branch, edge, and perforation (Soille and Vogt, 2009)(Table 2). In the terminology of green infrastructure, core is equivalent to hub, and bridge is equivalent to link (corridor). MSPA processing starts by identifying core, which is based on the connectivity rule used to define neighbors and the value used to define edge width (Soille and Vogt, 2009). Connectivity can be set to either four (cardinal directions only) or eight neighbors. Edge width affects the minimum size of core and the number of pixels classified as core (Fig. 1). Increasing edge width increases the minimum size of core, thereby reducing the number of pixels classified as core. The ‘loss’ of core that results from increasing edge width results in gains for all other classes, not just edge (Table 3). Increasing edge width can change core to islet if the area of core is small, and core to bridge if the area of core is narrow (seeFig. 1). We used eight-neighbor connectivity and edge width values of one (1), two (2), and four (4) for this analysis. The physical distance (width) of edge translates to 30 m, 60 m, and 120 m for values one (1) two (2) and four (4), respectively, as a result of the native 30 m pixel size of the Landsat TM imagery used
to produce the NLCD (Homer et al., 2007; Fry et al., 2009). Edge width can be set to any integer multiple of the pixel resolution (http://forest.jrc.ec.europa.eu/biodiversity/GUIDOS/).

Kết quả (Việt) 1:

Sau khi reclassifying một bản đồ đất-cover raster vào phía sau (rừng và đất ngập nước) và nền (Tất cả các lớp học), MSPA sử dụng một loạt các hình ảnh chế biến thói quen xác định Trung tâm, liên kết (hành lang), và các tính năng khác có liên quan đến đánh giá cơ sở hạ tầng màu xanh lá cây (Vogt và ctv., 2007). Các yếu tố cơ sở hạ tầng màu xanh lá cây được xác định bởi MSPA bao gồm lõi, đảo, cầu, vòng lặp, chi nhánh, cạnh, và thủng (Soille và Vogt, 2009)(Table 2). Trong thuật ngữ của cơ sở hạ tầng màu xanh lá cây, cốt lõi là tương đương với Trung tâm, và cầu là tương đương với liên kết (hành lang). MSPA chế biến bắt đầu bằng cách xác định cốt lõi, mà dựa trên quy tắc kết nối được sử dụng để xác định hàng xóm và giá trị được sử dụng để xác định chiều rộng cạnh (Soille và Vogt, 2009). Kết nối có thể được thiết lập để một trong hai 4 (hướng dẫn hồng y chỉ) hoặc tám hàng xóm. Chiều rộng cạnh ảnh hưởng đến kích thước tối thiểu của lõi và số lượng pixel phân loại như là cốt lõi (hình 1). Tăng chiều rộng cạnh làm tăng kích thước tối thiểu của lõi, do đó làm giảm số lượng pixel phân loại như là cốt lõi. 'Mất' lõi mà kết quả từ tăng chiều rộng cạnh dẫn đến lợi nhuận cho tất cả các lớp học khác, không chỉ cạnh (bảng 3). Tăng chiều rộng cạnh có thể thay đổi cốt lõi để đảo nếu khu vực cốt lõi là nhỏ, và cốt lõi để cầu nếu khu vực cốt lõi thu hẹp (seeFig. 1). Chúng tôi sử dụng tám-hàng xóm kết nối và cạnh chiều rộng giá trị của một (1), hai (2), và bốn (4) để phân tích này. Khoảng cách vật lý (chiều rộng) của edge dịch đến 30 m, 60 m và 120 m cho giá trị một (1) hai (2) và bốn (4), tương ứng, là kết quả của bản xứ 30 m pixel kích thước của hình ảnh Landsat TM sử dụngto produce the NLCD (Homer et al., 2007; Fry et al., 2009). Edge width can be set to any integer multiple of the pixel resolution (http://forest.jrc.ec.europa.eu/biodiversity/GUIDOS/).

Kết quả (Việt) 2:

Sau khi phân loại lại một bản đồ raster đất-cover vào tiền cảnh (rừng và đất ngập nước) và nền (tất cả các lớp khác), MSPA sử dụng một loạt các thói quen xử lý hình ảnh để xác định các trung tâm, các liên kết (hành lang), và các tính năng khác có liên quan đến các đánh giá cơ sở hạ tầng xanh (Vogt et al., 2007). Các yếu tố cơ sở hạ tầng xanh xác định bởi MSPA bao gồm lõi, cù lao, cây cầu, vòng lặp, chi nhánh, cạnh, và thủng (Soille và Vogt, 2009) (Bảng 2). Theo thuật ngữ của cơ sở hạ tầng xanh, cốt lõi là tương đương với trung tâm, và cầu là tương đương với liên kết (hành lang). Chế biến MSPA bắt đầu bằng cách xác định cốt lõi, mà là dựa trên các quy tắc kết nối được sử dụng để xác định các nước láng giềng và các giá trị được sử dụng để xác định chiều rộng cạnh (Soille và Vogt, 2009). Kết nối có thể được thiết lập hoặc là bốn (hướng chính) hoặc tám láng giềng. Chiều rộng cạnh ảnh hưởng đến kích thước tối thiểu của lõi và số lượng điểm ảnh được phân loại như là cốt lõi (Fig. 1). Tăng chiều rộng cạnh làm tăng kích thước tối thiểu là cốt lõi, do đó làm giảm số lượng các điểm ảnh được phân loại như là cốt lõi. Các 'mất' của lõi mà kết quả từ việc tăng kết quả chiều rộng cạnh trong lợi ích cho tất cả các lớp khác, không chỉ cạnh (Bảng 3). Tăng chiều rộng cạnh có thể thay đổi cốt lõi để islet nếu diện tích của lõi là nhỏ, và cốt lõi để cầu nếu diện tích của lõi là hẹp (seeFig. 1). Chúng tôi sử dụng kết nối và chiều rộng cạnh tám-neighbor giá trị của một (1), hai (2), và bốn (4) để phân tích này. Khoảng cách vật lý (chiều rộng) của cạnh dịch tới 30 m, 60 m và 120 m cho giá trị một (1) hai (2) và bốn (4), tương ứng, như là kết quả của các nước trên 30 m điểm ảnh kích thước của Landsat hình ảnh TM được sử dụng
để sản xuất các NLCD (Homer et al, 2007;. Fry et al., 2009). Chiều rộng Edge có thể được thiết lập bằng bội số của độ phân giải pixel (http://forest.jrc.ec.europa.eu/biodiversity/GUIDOS/).