Python上二维二进制数据的功率谱

Question

我有一个二维二进制数据代表一张植被图（一个代表植被的存在，零代表裸土）。我想计算这样一个数据的功率谱，我有兴趣得到植被斑块之间的典型距离。我知道实现它的方法是fft或2点自相关函数。在

我已经读过这个帖子并开始使用它-Power Spectrum and Autocorrelation of Data in Numpy

所以我的数据应该是 space = np.random.randint(100, size=(3, 1000))

以这种方式对这些数据进行fft是正确的吗？在

space_ps = np.abs(np.fft.fftn(space))
space_ps *= space_ps

space_ac = np.fft.ifftn(space_ps).real.round()
space_ac /= space_ac[0, 0]

我怎样才能把这个数组缩小到1D数组，这样我就有可能在数据集中找到某个植被斑块之间的距离？在

创建二维二进制数据集的基本代码

^{pr2}$