fragstats42基本教程.docx

Fragstats4.2简易教程一、运用说明1.数据格式Fragstats能够支持多种数据格式，但4.2以及后续版本将运用GeoTIFFgrid作为主要DatatypeselectionDatatype2 .数据命名以及存放路彳:导入数据的名称和路彳例如：D:1231987.tif3 .背兔问题背景值默认设置为9照H己喜好进行调整。管RawASCIIgridRaw8-bltintegergridRaw16-bitintegergridRaw32-bitintegergridESRIgridGeoTIFFgrid(.tif)VTPbinaryterrainformatgrid(.bt)ESRIheaderlabelledgnd(.bl)ERDASImaginegrid(.img)PCRastergrid(.map)SAGAGISbnarformatgrid(.sdat'二级节目，前提下依!自动忽视的某种地表类型一一由1:想将其作<(,'为背景值处理的地表类型。值得留意的是，当设定为正值时，背圻像元值被视作目标景观内部值：当设定为负值时，背景像元被视作目标景观外部值。内部背兔作为目标景观的一部分不仅会为整个景观面积作出贡献，并且会因此而变更很多指数值；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，须要留意背景的影响。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，边界裁翦后，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,须要对其进行去除。这个操作可以在Arcgis下操作。4.下载地址:/umass.cdu/landeco/research/fragstats/downloads/fragstats_downloads,html二、操作步骤2.1打开Fragstats首先，从起先菜单或双击桌面图标打开FragStats。假如你的电脑上已安装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Eragstats在验证ArcGlS的运用许可（IiCense）。请务必保持耐性（图2）。图22.2新建模型接下来你须要创建一个FragStatS模型用于对斑块的景观结构进行分析。一个FragStatS模型简洁来说就是为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32.3导入数据接卜.来须耍输入一个数据进行分析。详细操作为：点击AddaIayer,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、也须要多加留意的是背景值。图4说明：Row/columncount：行/列值计数，Backgroundvalue：背景值，Cellsizc: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侧选框的AnalysisParaIneterS按钮。在这里你可以选择运用4邻域或8邻域的邻域法则，本教程采纳钛认的8邻域法及NoSamPling（不采样）设置。在NoSampling选项下勾选Patch,CIaSS,1.andscape三种指数。请留意三种指数至少勾选其一,同时留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Nosampling下面还有一个生成斑块ID号的附加选框（GeneratePatchIDFiIe）O假如勾选这一选框，FragStatS就会为每一个栅格安排一个ID号。即1号斑块内的全部栅格的ID值都为1,2号斑块内的全部栅格的ID值都为2,以此类推。InputlayersAnalyseparameters必需勾选相关选项,GeneraloptonsUse4CeNneighborhoodrule®Use8celneighborhoodrte:Automatical/saveresults-BrowseSampkigstrategy®NOSamng2Patchmetrics"CbssmetricsZ1.andSCaPemetricsIGeneratepatchIDfie图52.5景观指数选择指数-共有三个级别,path、CIaSs、IanclSCape。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，肯定要清晰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PatChmetriCS并勾选不同指标下的景观指数。你可以根据须要选择某些指数，或者干脆选择“selectair亦可。留意：假如在聚集度(Aggregation)指标卜选择了邻近系数(proximityindex)或相像系数(SimiIarityindex),那么你还须要为其指定搜寻半径一一计算这两个指标须要搜寻半径。计算相像系数还须要指定相像性权重表(见图6)。点击可以指定须要的搜寻半径,如：1000.00。1.>Qp*WtfU目ua1接下来，点击ClaSSmetrics可以选择类型级别下不同指标内的景观指数,及上述方法相同，你可以根据须要选择某些指数，或者干脆选择“selectall”亦可。留意，在面积-边缘(Area-Edge)指标卜.，假如你勾选了总边缘长度(TQtalEdge)或边缘密度(Edgedensity)这两个指数，那么你须要对如何处理每种背兔或边界细加考虑。缺省状况下，背景不作为真实边缘，但你也可以选择把全部背景都作为边缘，或把某部分背景作为边缘。点击即可对缺省值进行43bJa!SM>3"gg5MKrNtar做6婕Meanto11j*SDMydGMmoerttOf(MH)Mean(AM)(MO)(RA)DCQX<(SO)Vyaton(CV)ractf*nweycshCMEucMwnMtvwthet>crDeanceDrwerb三(Peav)SmtortvMg(SM5ConreCXKtIrdtt(C0tCCT)TTreOoW<50C0C.J2ftt*“CMOSW)KUfIp-)uU00K(Ul)TIOtftiCV(K»trootcof1.A*A4sy(PUOJ)KU110SO0<OKHOtI(DMSX)H)I/*90-<0KC<(AX)修改。留意：由于(本文)输入的景观自带包界，且不包含任何背景,因此这个问题不会出现。同样的，假如在聚集度指标(AggregatiOn)下勾选了连通系数Cconnectanceindex）,那么你还须要对什么是“连通”设定一个阈值。点击即可设定阈值，单位为米，如：500。（见图7）最终，点击1.andSCaPemetrics可以选择景观级别下不同指标内的景观指数。及上述方法相同，你可以根据须要选择某些指数，或者干脆选择“selectall”亦可。留意：在多样性指标下假如X6nwtncBEPitcbRenee(Pt)11P>tCRctnmDf11<v<M>T><ffwnnCUTeffMctas«6.*EJt<CtKEame*a11Tr卜(S>d)BSffVWsOe>w<y&M«x(SSX)HxMCSrx-jMEvWex(MSDI)?»xnonICvenreyihC(WEl)Srvw11,*mMMx(SSI)QMadfdSrvtontEwfOMt&M«x(MSKl)选择了相对拼块多度（RelatiVePathRichness）,那么你还须要给定最大地表分类数（或斑块类型数）.点击即可给定该值，例如本例中设定为6。（见图8）2. 6保存模型接卜.来你nJ能须要将此设置好的模型进行保存，备作以后运用。-般来说对现有的文件进行修改会比从零起先设置要简洁得多。记得在设置参数的过程中时时常地点击Save或Saveas对模型进行保存。2.7运行模型接下来要做的就是运行模型。干脆点击RUrI按钮,或从“Analysis”的下拉菜单里就可以打开运行窗口。运行窗口里面包含分析类型（本例中选择的是N。sampling）以及斑块、类型及兔观各个级别内勾选的指数数目。假如这些信息无误，那么点击Pr。Ceed按钮就可启动运行，否则点击CanCeI再对模型设置进行调整。在本例中，一共有75个斑块级别指数、109个类型级别指数以及116个景观级别指数参及了计算，这是因为我全选了全部级别的指数（见图9）。图92. 8查看结果留意到用户界面右下角的运行日志（ActivityIOg）O假如计算顺当，那么你可以在口志中看到计算停止时间，以及整体所用时间。点击右上角的ReSUllS按钮就可以在斑块、类型和景观级别下分别杳看对应的珏观格局指数（见图10）。W239iIJW*AH444M4418924M2W499iVAtW&*mraaDreNMcXHfWEX图104J734M，44W74ax4W«19?WCwWm9WM473M2moTraR4.16”臼。4.15加即41121381?I34J244<0M29544.3，l%M233"IS»«<2517绛AW<7)NCCM4J317S7R4.1W1J1CCW5C.H12t.M>IHM493NMH4.¾44x».k<«CCQeCCC*R.8*)2A19)425P2.9保存结果选择"saverunas,则将表格保存为fragstats的专有格式（见图ll）o* .patch：保存PalCh表格信息* .class：保存CIaSS表格信息* .land：保存landscape表格信息* .adj：保存数据源信息图112.10在excel中打开表格在excel中选打开文件，文件类型选“全部文件”。打开后进入导入数据向导窗口（见下图）。