(完整word版)fragstats4.2基本教程

1、Fragstats 4.2简易教程 、使用说明 1. 数据格式 Fragstats能够支持多种数据格式，但4.2以及后续版本将使用Geo TIFF grid 作为主要的数据格式(图1)。 Data type selection Data type Raw ASCU grid Raw B-bit integer grid Rsw 16-brt integer grid Raw 32-bt integer grid ESRI grd GeoTEFF grid (t耐 VTP binary terrain format grid (,bt) ESRI header hballed grid (-bi

2、) ERDAS Imagine grid (.nig) PCRaster grid (.map) SAGA Gis binary format grid (+sdat； irr 2. 数据命名以及存放路径 导入数据的名称和路径不能包含汉字和空格，且存放于二级目录，例如： D:1231987.tif 3. 背景问题 背景值默认设置为999,但你完全可以在理解其意义的前提下依照自己喜好 进行调整。简单来说，背景即你分析过程中想要自动忽略的某种地表类型一一由 于资料缺乏而无法归类、或者你单纯想将其作为背景值处理的地表类型。值得注 意的是，当设定为正值时，背景像元值被视作目标景观内部值；当设定为负值时

3、， 背景像元被视作目标景观外部值。内部背景作为目标景观的一部分不仅会为整个 景观面积作出贡献，并且会因此而改变许多指数值；外部背景不会被视作目标景 观的一部分，只会对影像边缘的连接性产生影响。 在景观计算中，需要注意背景 的影响。这是景观指数误差中很大的一部分。比如说，我们拿到的遥感图像， 校正好后，边界裁剪后，一般不是规则的矩形。在边边角角存在没有信息的像元。 图像分类后，没有信息的像元也是作为分类的一种的。因此，需要对其进行去除。 这个操作可以在Arcgis下操作 4.下载地址 /la ndeco/research/fragstats/dow nloa

4、ds/fragstats_d ownl oads.html 二、操作步骤 2.1 打开 Fragstats 首先，从开始菜单或双击桌面图标打开Fragstats。如果你的电脑上已安装 10.0及以下版本的ArcGIS ，那么Fragstats打开时将有明显延迟（有时长达 30s），这是由于Fragstats 在验证ArcGIS的使用许可（license ）。请务必保 持耐心（图2）。 图2 2.2新建模型 接下来你需要创建一个Fragstats模型用于对斑块的景观结构进行分析。一 个Fragstats模型简单来说就是为Fragstats进行了全副参数化，即为其配备了 分析所需的全部参数。点击工

5、具条上的New按钮或从File的下拉菜单中选择New 选项，即可创建一个空白模型（图3）。 图3 2.3导入数据 接下来需要输入一个数据进行分析。具体操作为：点击Add a layer，打开如 下（图4）输入数据对话框。导入数据后软件会从其头文件中自动读取行列数及 栅格大小，之后这些参数在对话框中就会变为灰色，无法更改。唯一可以更改、 也需要多加留意的是背景值。 图4 说明：Row/column count :行 / 列值计数， Background value :背景值， Cell size :输入 像元长度（米），Band:选取分析波段，用于多波段数据源 2.4设置分析参数 点击用户界面左

6、侧选框的An alysis Parameters按钮。在这里你可以选择使用 4邻域或8邻域的邻域法则，本教程采用默认的8邻域法及No sampling（不采样） 设置。在No Sampling选项下勾选Patch, Class, Landscap三种指数。请注意三种 指数至少勾选其一，同时注意只需勾选你想要计算的指数类型即可， 多勾选或者 不勾选，软件将会报错。 此外，在No sampli ng下面还有一个生成斑块ID号的附加选框(Gen erate Patch ID File)。如果勾选这一选框，Fragstats就会为每一个栅格分配一个ID号。 即1号斑块内的所有栅格的ID值都为1,2号斑

7、块内的所有栅格的ID值都为2, 以此类推。 必须勾选相关选项，最后 运行时才会进行运算 图5 2.5景观指数选择 指数一共有三个级别，path class、Iandscape。不同级别对应不同的指数， 对应着不同的生态学意义。所以选择指数的时候，一定要清楚所选择的指数对应 的级别。首先，在用户界面的右上方选框内勾选斑块级别的景观指数。点击Patch metrics并勾选不同指标下的景观指数。你可以按照需要选择某些指数，或者直 接选择“selecall亦可。注意：如果在聚集度(Aggregation)指标下选择了邻近 系数(proximity index )或相似系数(similarity in

8、dex),那么你还需要为其指定搜索 半径一一计算这两个指标需要搜索半径。计算相似系数还需要指定相似性权重表 (见图6)。点击可以指定需要的搜索半径，如：1000.00。 Pin ch Tatrn Qzss- rTEtrizs -5ah-d: al If Doxsatactal j Iirt sahman ho馱汰！ LVdXUQ STIrtMrC OtrtSWfi SPJ D訥妙 ri) 丿 fuiCEedrftirincT (Ffin ； El Q 口 irih佝 hdsi W: J E 门 B H Sech paccn (cv) Htld址n ,也力七丸佻習hbv tj id L 鬥 Pr

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10、j ii I- PKdi merits Lhi如30电 rnetres 最后，点击Landscape metrics可以选择景观级别下不同指标内的景观指数。 与上述方法相同，你可以按照需要选择某些指数，或者直接选择“select al亦可。 注意：在多样性指标下如果选择了相对拼块多度（Relative Path RichnesS ,那么你 还需要给定最大地表分类数（或斑块类型数）。点击即可给定该值，例如本 6。（见图8） 例中设定为 3社 aifta1 FERm_C5D CTFWTf GYRATB.CH 1 1 匕吐 田G彌 0J5W 6200.0006 1134.CQ5L 2.100 1 斗

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13、jO llS.O&aO 52.07AJ -.tasa 图10 2.9保存结果 选择“ save run as ”则将表格保存为fragstats的专有格式（见图11） *.patch :保存patch表格信息 *.class :保存class 表格信息 *.land :保存Iandscape表格信息 *.adj :保存数据源信息 |二| Lugri d. =L-a.=4LI 2 LID r ITT PE * CO. f FIJLKD f fP r PD r LPT r TE f ED F JLRk MH f 圧KZA 5D r ZOHE5ICN .f HI E；saa肅环r forest ,

14、i33760.7S0-0 f SB，4661 f 14 51 尸 Q*翎眸3S.3OSS *B3J50Q.Q050 ,91,*3C0 *2*33.756 p59/7764 rI-? 91 3 E汽伽和惠碩仙尹诅1+亦” UHg r 1jSIS.500 , G9呻9 , XI * 0.S352 r1.995S * 2573700.DODO f11.3321 r105225 ,125337 .97,J91 #7B,966 Z汽瓯1眼寂疝坯-F皿t32 5J2-iSM * 1.2*754 .1.38S f ES13BS0.D0D0 f24.7311 !11.3376 $67 文眾导入向导-3步菱之2

15、 “连续分隔符号视为单个处t里) 文本识别符号)： F 靑设畫分列数据所包含的分隔符号。在预览窗口内可看到分列的效果。 分隔符号 NT itd)門分号腿)逗号() 回隸鬲 其他匚二I 数損预贞 JD TYPE CA PLAND W? FD LFI re J： fragstatslugridl. tif forest 132760.7500 58. 4861 1451 0.6392 36. 3063 !： Vr*.gxiix.lugridl. ti orbttn 15848. 5000 6.9819 1451 D.6392 1.9959 兀肥 I： VfragstatsVlugridl. tif open 32822. 2500 14.4594 2895 1.2754 1.3789 5613 EH 曲5 AffiZ ID LPI awciox n 2 Fr歹(urban 4 I , fright open 5 !1: fr3e0lxcsidccit $ J .frassiwerland i ： I 32822.25 321% 2刃念25 1103L 5 6.9819 13. 4594 K. 15T1 LQ避 1451 2895 236】 砖9 688 al.l.a a 儿船69. 2ST3TOO ).3789 5613850 Q“S9 52T9950