（完整word版）fragstats4.2基本教程

（完整word版）fragstats4.2基本教程
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
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:\123\1987.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，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
/doc/3a11f82f09a1284ac850ad02de80d4d8d05a01ff.html /la ndeco/research/fragstats/dow nloads/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。

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号斑块内的所有栅格的ID 值都为2, 以此类推。

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 index),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。

必须勾选相关选项，最后运⾏时才会进⾏运算
图5
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⽫.t￡
接下来，点击Class metrics 可以选择类型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 a 亦可。

注意，在⾯积-边缘(Area-Edge )指标下，如果你勾选了总边缘长度(Total Edge) 或边缘密度(Edge density 这两个指数，那么你需要对如何处理每种背景或边界细加考虑。

缺省情况下，背景不作为真实边缘，但你也可以选择把所有背景都作为边缘，或把某部分背景作为边缘。

点击［…］即可对缺省值进⾏修改。

注意：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，如果在聚集度指标(Aggregation )下勾选了连通系数(connectanee indeX ，那么你还需要对什么是连通”设定⼀个阈值。

点击［?…即可设定阈值，单位为⽶，如：500。

(见图7)
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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，例如本例中设定为
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2.6保存模型
接下来你可能需要将此设置好的模型进⾏保存，备作以后使⽤。

⼀般来说
对现有的⽂件进⾏修改会⽐从零开始设置要容易得多。

记得在设置参数的过程中时不时地点击Save 或Save as 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。

直接点击 Run 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 No sampling ）以及斑块、类型及景观各个级别内勾选的指数数⽬。

如果这些信息⽆误，那么点击Proceed 按钮就可启动运⾏，否则点击 Can cel 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个景观级别指数参与了计算，这是因为我全选了所有级别的指数（见图 9）。

6。

（见图8）
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1
^C I TEE Densts- ￡PRC'
J RjsfativE Patdr Ridinex (RMU
图9
2.8查看结果
注意到⽤户界⾯右下⾓的运⾏⽇志（Activity log ）。

如果计算顺利，那么你可以在⽇志中看到计算停⽌时间，以及整体所⽤时间。

点击右上⾓的Results 按钮就可以在斑块、类型和景观级别下分别查看对应的景观格局指数（见图10）
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
FTO
A?EA
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PtH>1
FERm_C5D CTFWTf
GYRATB.CH
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⽥G 彌 0J5W 62^00.0006 1134.CQ5L
2.^100
1
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