使用Fragstats-3.3计算景观格局指数的详细步骤

应用Fragstats 3.3 计算景观格局指数的步骤

1、根据研究目的确定需要计算的景观格局指数，并列表明确其生态意义。假设

本文在斑块水平选取以下指数：

斑块数目(NP)、平均斑块面积(MPS)、聚集度(AI)、最大斑块指数(LPI)、斑

水

平

景观指数指数全称生态含义取值范围

景观香农多样性

指数(SHDI)

Shannon’s

diversity index

反映景观中各斑块类型的复杂性

和变异性

SHDI≥0

香农均匀度

指数(SHEI)

Shannon’s

evenness index

反映景观中各斑块在面积上分布

的不均匀程度，当值趋于1时，说

明各斑块类型在景观中分布均匀

0≤SHEI≤1

斑块类型斑块数目

(NP)

Number of patches

值的大小与破碎度之间呈正相关

性

NP≥1

平均斑块面积

(MPS)

Mean patch area

描述景观粒度，一定意义上揭示景

观破碎化程度

MPS>0

聚集度

(AI)

Aggregation index

反映景观中不同斑块类型的非随

机性或聚集程度

0

最大斑块指数

(LPI)

Largest patch

index

某一景观类型最大斑块占整个景

观面积的比例.有助于确定景观规

模或优势类型等

0

斑块所占景观

面积比例(PLAND)

Percentage of

landscape types

反映景观中每种斑块类型的丰富

度

0

面积加权平均形状

指数(AWMSI)

Area-weighted

mean patch shape

index

反映景观中各斑块的变异性.值越

大，说明斑块形状越复杂

AWMSI≥1

2、用ArcView 3.3将Coverage数据转成Grid格式（因为fragstats3.3只识

别grid格式。试过用ArcMap转换，再计算指数，结果失败了，欢迎后来者继续探讨如何用ArcMap转换为可用数据。）

1)打开ArcView 3.3，添加Coverage数据 File Extentions 选

中Spatial Analyst，OK

2) Theme Convert to Grid 选择存储路径并命名文件 OK “Output

Grid Extent”可选默认“Output Grid Cell Size”选As Specified Below “Cell Size”自行设定OK“Pick field for cell values”选择TYPE，OK

3、设置类属性文件class.fdc

1) 打开一个记事本，首行输入引号内的内容

“ClassID ,ClassName ,Status ,isBackground”，两两之间用空格或英文半角的逗号隔开，也可用空格逗号（此处采用空格逗号形式）

2) 另起一行输入，以景观类型名称（因为前面的grid是选择了TYPE）为重点，一类一行，务必输入所有类型，全部输完如下

注意：最后一行是必须要有的，把所有的类型输完后，必输入最后一行：类型为其他用地，状态为f，背景为t。

3) 保存class.txt文件，将拓展名改为.fdc

4、用Fragstats 3.3计算指数

1) 打开Fragstats 3.3 设置运行参数：Fragstats Set Run Parameters，出现如下对话框，按图示步骤进行设置即可。(斑块邻近规则选择4邻是因为有些指数计算仅限于4邻)

2) 选择指数并计算：Fragstats Select Class Metrics

“确定”，然后选择景观水平的指数：Fragstats Select Land Metrics

“确定”，然后“执行”

查看运行结果并保存

5、找到指数计算结果的文件classLPISs（自定义），打开并把结果输入Excel

表格，以便制图或制表。

欢迎您的下载，

资料仅供参考！

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