Python通过natcap.invest库调用InVEST模型批处理数据（Carbon Storage and Sequestration模块）

InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Servicesand Tradeoffs）生态系统服务和权衡的综合评估模型，旨在通过模拟不同土地覆被情景下生态系统物质量和价值量的变化。它提供了多种生态系统服务功能评估，包括了淡水生态系统评估、海洋生态系统评估和陆地生态系统评估三大板块。其中陆地生态系统评估包括了生物多样性、碳储量、授粉等多种模型。

——0——说在前面——

InVEST模型有专门的处理软件，可以在官网直接下载——https://naturalcapitalproject.stanford.edu/software/invest

不过，当要处理的数据量有些大时，用软件处理就十分低效不便了。这时可以用Python来批量处理。官网有相应的包下载及版本配置要求——https://invest.readthedocs.io/en/latest/scripting.html

在下载相应的包以及配置python环境的的过程可能会遇到一些报错问题，这里，我将我成功配置好的处理环境做个记录，供参考。

——1——配置环境——

• 使用Anaconda创建一个Python3.8 的环境，
• conda create -n invest[虚拟环境名称] python=3.8
• 安装运行 Invest 所需的软件包。下面是官网上给出的指定版本要求的依赖包，
  复制下来，找一个文件目录新建一个文本文档rqment.txt，粘贴上去。这里注意，GDAL下载时可能会出现失败的情况，因此注释掉，另外通过.whl的方式离线安装。

# GDAL>=3.4.2
Pyro4==4.77  # pip-only
pandas>=1.2.1
numpy>=1.11.0,!=1.16.0
Rtree>=0.8.2,!=0.9.1
shapely>=1.7.1,<1.8.2  # https://github.com/shapely/shapely/issues/1385
scipy>=1.9.0
pygeoprocessing>=2.4.0  # pip-only
taskgraph[niced_processes]>=0.11.0  # pip-only
psutil>=5.6.6
chardet>=3.0.4
openpyxl
xlrd
pint
Babel
Flask
flask_cors

• 在命令行中进入rqment.txt文件所在目录，再进入执行activate invest创建好的python3.8的环境，然后通过镜像批量下载文本里的所有依赖包

• pip install -r rqment.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

• 下载GDAL包，在下载python包的网站上——https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal找到python3.8对应的GDAL的 whl下载包，注意，版本仍要满足GDAL>=3.4.2。这里我下载的是GDAL‑3.4.3‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl

• 将下载好的 whl文件复制到python3.8环境的下载第三方包的目录下，一般在如下路径中D:\anaconda3\envs\invest（定义的环境名）\Lib\site-packages，在命令行中进入该环境，执行下载命令

• pip install GDAL‑3.4.3‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl

依赖包都安装好了之后，通过pip install natcap.invest就可以安装InVEST Python Package了。
如果安装失败，可以在https://pypi.org/project/natcap.invest/#files里下载对应版本的 whl下载包，和GDAL包一样通过本地离线方式安装。
这里我下载的是natcap.invest-3.13.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

把natcap.invest及其依赖包都安装好了后，就可以写python脚本去调用InVEST模型批处理数据了。

——2——编写脚本——

natcap.invest 包的使用很简单，代码也很简洁——传输数据参数，执行功能计算模块
官网API参考文档——https://invest.readthedocs.io/en/latest/api.html
InVEST模型快速入门（参数说明）——https://invest.readthedocs.io/en/latest/models.html

使用示例：
调用Carbon Storage and Sequestration固碳模块计算碳储量
固碳模块的介绍：https://storage.googleapis.com/releases.naturalcapitalproject.org/invest-userguide/latest/zh/carbonstorage.html#id4
InVEST模型 | 软件安装与固碳模块的使用

这里只输入下面这四个参数来计算

import natcap.invest.carbon

args = {
    'workspace_dir': 'D:\\InVEST\\workspace\\my_py', # 目录的路径，该目录将在计算过程中写入输出和其他临时文件。
    'results_suffix': "results_suffix", # 附加到任何输出文件名
    'lulc_cur_path': "D:\\InVEST\\SampleData\\Carbon\\lulc_current_willamette.tif", # 目前的碳储量
    # 'calc_sequestration': True,
    # 'lulc_fut_path': "",
    # 'do_redd': True,
    # 'lulc_redd_path': "",
    'carbon_pools_path': "D:\\InVEST\\SampleData\\Carbon\\carbon_pools_willamette.csv", #  CSV 或索引碳的路径 存储到LULC代码
    # 'lulc_cur_year': "",
    # 'lulc_fut_year': "",
    # 'do_valuation': "",
    # 'price_per_metric_ton_of_c':"",
    # 'discount_rate': "",
    # 'rate_change': 1.0,
}
natcap.invest.carbon.execute(args)

上面代码只能处理指定路径下的一条碳储量数据，当指定路径下有上百条数据时，我们可以结合 os库 读取所有文件再批量输入参数、批量输出结果。

import os
import natcap.invest.carbon

path = "D:\\CCI-LC文件夹"
fileList = os.listdir(path)
for name in fileList:
    # print(name)
    # 创建与数据同名文件夹
    dirName = os.path.splitext(name)[0]
    if not os.path.exists(dirName):
        os.mkdir("D:\\workspace输出工作空间"+'./'+dirName)

    luPath = "D:\\CCI-LC文件夹\\"+name
    wDir = 'D:\\\workspace\\'+dirName

    args = {
        'workspace_dir': wDir,
        'results_suffix': dirName,
        'lulc_cur_path': luPath,
        'carbon_pools_path': "D:\\carbon_pools.csv",
    }

    natcap.invest.carbon.execute(args)
    print(dirName) # 输出计算完成了的数据文件名，方便在控制台查看执行进程

输出结果（其一）目录结构：

OK!

---

其他功能模块的计算也类似，参考官网文档学习使用就OK！