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1、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GeoTlFFgrid作为主要的数据格式(图I)。DatatypeselectionDatatypeRawASCIIgridRaw8-bitintegergridRaw16-bitintegergridRaw32-bitintegergridESRIgridGeoTIFFgrid(.tif)VTPbinaryterrainformatgrid(.bt)ESRIheaderlabelledgnd(.bil)ERDASImaginegrid(.img)PCRastergrid(
2、.map)SAGAGISbnaryformatgrid(Mat：图12 .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，且存放于二级书目，例如：D:123I987.tif3 .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洁来说，背景即你分析过程中想要自动忽视的某种地表类型一一由于资料缺乏而无法归类、或者你单纯想招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。内部背兔作为目标景观的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
3、会被视作目标及观的一部分，只会对影像边缘的连接性产生影响.在景观计兑中，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,边界裁剪后，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,须耍时其进行去除“图32.3导入数据接下来须要输入一个数据进行分析。详细操作为：点击Addalayer,打开如卜.（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，之后这些参数在时话框中就会变为灰色，无法更改.唯一可以更改、也须要多加留港的是背景值。说明：Row/coluancount：行/列伯
4、计数，Backgroundvalue：背坦（ft.Cellsize：输入像元长度（米），Barl: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AnalySiSParameters按钮。在这里你可以选择运用4邻域或8邻域的邻域法则，本教程采纳默认的8邻域法及NOSiamPling（不采样）设也在NoSamPHng选项下勾选Patch,Clss,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(GeneratePatchIDF
5、ile),假如勾选这一选框，Fragstats就会为每一个栅格安排一个ID号。即I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。InPUtIayefSAnalyseparametersGeneraloptions,Use4CeNneighborhoodruleoUse8celneighborhoodrteBrowse_E11Automatical!/saveresultsSamolngstrategyNoSanx)Ing必需勾选相关选项，最终运行时才会进行运算,PatchmetricsCfessmetricsJ1.andscapernetncs1Generat
6、epatchIDfie图52.5景观指数选择指数一共有三个级别，path,class.IHndSCUPe。不同级别对应不同的指数，对应若不同的生态学意义。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班块级别的景观指数.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“selectall”亦可。留意：假如在聚集度(AggregatiOn)指标下选择了邻近系数(PrOXimiIyindeX)或相像系数(Ximilarilyindex),那么你还须要为其指定搜寻半径计算这两个指标须要搜寻半径。计算相像系数还须
7、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，l:I(XX).(X)e/Ptcr400Jw,mQnUMKORMUtI图6接卜.来，点击ClaSSmetriCS可以选择类型级别卜.不同指标内的景观指数，与上述方法相同，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(Arca-Edgc)指标下，假如你勾选了总边缘长度(TOIalEdgC)或边缘密度(EdgedenSity)这两个指数，那么你须要对如何处理每种背景或边界细加考虑。缺省状况下，背景不作为直实边獴，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修改。留
8、意：由于(本文)输入的景观自带包界，且不包含任何背比，因此这个问题不会出现。同样的，IK如在聚集度指标(Aggregation)下勾选了连通系数(COnnCCtanCCindex).那么你还须要对什么是连通”设定一个阈值。点击即可设定阙值，单位为米，如：500。(见图7)图7最终，点击1.andSCapemetrics可以选择景观级别卜.不同指标内的景观指数。与上述方法相同，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选择了相对拼块多度（RCIaIiVCPathRiChnCSS）,那么你还须要给定圾大地表分类数（或斑块类型数）。点击即可给定该值，
9、例如本例中设定为6.（见图8）图82. 6保存模型接下来你可能须要将此设置好的模型进行保存，备作以后运用。一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SaVoas对模型进行保存.3. 7运行模型接下来要做的就是运行模型。干脆点击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Nosampling）以及斑块、类型及景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ProCeed按钮就可启动运行，否则点击CanCel再对模量设置进行调整。在本例中，共有75个斑块级别指数、109
10、个类型级别指数以及116个城规级别指数参加了计算，这是因为我全选了全部级别的指数（见图9）。图94. 8查看结果留意到用户界面右下角的运行日志（Activitylog）o假如计算顺当，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）。tta：wVM63t.JW8M8IlAJN：4CJMX219)J994.164ISstMumDrcMMc3侬421WSMkMM2H.H9-IM.44(251?4.77X.SCCC*8*3CC4J517:：1.*sxm4.1QM218800IMJSH4liXXft
11、，&UIyrXdX(1Jurban1S848.5000v0.3921.9939.237680。0。,11.3381,97.6291.79.9666JMU工匈Sluqrn.Ropen32822.25001*54,r513SO.OOOOr24.7311r91.490,d9,10.9225,14.4594,11-337,C0WWX0MNH5X,2233.77361451,125.93772895.e7.58S,9439,7.7289XZlAaa5ASJIwgridl.UJ：,resident,32136.0000X4.1571,2361r1.0401r0.6159.5279950.8。.23.260
12、2,13.6112,66.6,S.137.4240t:CftflA&ftUIugridl.Wland,2SX.230。r1.055r6S90.2903.0.0187.708WO.OOOO.3.12173.63625.1516.80.4562,63.SOfiOR=1I融正）文本导人向3-3步理之2J隹姨分牖符号视为单个处理（三）文本浜别苻号&）：Z请设置分列郴撕包含的分隔石号在假货窗口内可存到分,野威.果。分保符号，Tab曜分号炉，逗号，:弼嬷Mffi）数据假览位）JDrm：AP1.ANDKPD1.PITE?frtttldltiffor”t132780TSOO)848611451)6392306
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