本教程主要讲授如何对独立网格做斑块42

本教程主要讲授如何对独立网格做斑块、类型及景观级别的结构和功能分析。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。如果Fragstats出现无法打开或初始化错误等问题，可能是因为你的电脑上虽然安装了ArcGIS但其SpatialAnalyst模块缺少有效的使用许可。如果确定安装无误，且依照了教程1的第2步操作，那么请移步Fragstats官网下载DiagnosticTool以对问题进行具体检测。请将检测结果连带对问题的具体描述发至我们的邮箱：[e-mail].注意：如果你的电脑上安装有ArcGIS，但缺少有效的SpatialAnalyst模块使用许可；或者你使用Fragstats时并不想用ArcGrids的数据格式，那么请确保系统的环境变量的路径中不包括Arcgis的安装路径，否则Fragstats会默认你是ArcGIS用户并且使用Arcgrid数据格式，于是Fragstats在每次启动时都会对SpatialAnalyst的licence文件进行验证。如果上述情况与你相符，请务必在系统环境变量中移除ArcGIS的路径。2.创建新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。3.输入栅格接下来需要输入一个栅格进行分析。具体操作为：点击Addalayer，打开如下输入数据对话框。如果你是一枚ESRIArcGIS用户，那么你可以在左侧选框中选择ESRIgrid数据类型，再点击右侧[...]按钮从手册中选择示范数据reg78bgrid。注意：如果你选择的是ArcGid数据类型，那么栅格输入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。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——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。为了弄清楚指定背景的含义，请务必阅读用户手册——概览这一节中关于空值、背景、边缘及分界线的详细介绍。一旦将背景值设置为空值，那么你的影像中就可能会出现内部背景，于是Fragstats会将背景与空值部分视作同样的属性。这里将背景值设置为999。如果你使用ASCII或二进制文件，你也可以在左栏中选择相应的文件类型，然后点击[…]按钮选择相应的栅格。例如：你可以选择reg78b.asc以使用用户手册中提供的ASCII类型栅格数据。需要注意的是，一旦使用ASCII或二进制文件，你需要手动输入栅格的属性值，否则软件会因图层属性无效而报错。因此，请务必为每个属性填入有效的数值。例如，对本文的这一像元你需要输入列数=102，行数=102，像元大小=50，空值=9999。对于ArcGrid类型的栅格，你也可以随意调整背景值，这里我们保留默认值999。4.【视需要】输入分类描述信息接下来你可以视情况需要选择是否输入分类描述信息（表）。利用分类信息表，你可以对不同取值的所有地表类型进行特定的描述，比如是否对每种地表都进行计算，是否把某种地类视为背景等等。分类信息表并不是必要的，不输入时软件会默认所有地表类型全部参与运算，除了已经设定好的背景值（这里是999）。使用文本编辑器打开手册中的descriptors.fcd文件。注意Fragstats可以识别.fcd类型的分类描述文件，但并不要求分类描述文件全部采用这种后缀名。打开后可以看到，描述信息里包含了四个字段。ID即为不同地表类型的取值，它们取决于你的输入栅格。Name是每种地表分类的描述，在Fragstats的输出文件中将以TYPE字段显示。Enabled和Isbackground两者都是逻辑描述，前者表示是否计算并输出本类型，后者表示是否将本类型作为背景值。假如我们在前述操作中将背景值设定为400，那么不论分类信息中如何描述，水体都将被视作背景值不参与运算。点击用户界面上Commontables区域的ClassdescriptorsBrowse按钮，即可使用手册中提供的分类信息表descriptors.fcd。5.具体参数设置接下来需要对一些具体参数进行设置，以备后续分析之用。点击用户界面左侧选框的AnalysisParameters按钮。在这里你可以选择使用4邻域或8邻域的邻域法则，或者是否对景观进行取样以分析亚景观（景观内部）的信息（该部分内容在教程6中详述）。本教程采用默认的8邻域法及Nosampling(不采样)设置。教程4会介绍移动窗采样的具体操作，其他采样方法在教程6中也有介绍。在NoSampling选项下勾选Patch,Class,Landscape三种指数。请注意三种指数至少勾选其一，否则在计算时软件会报错，同时注意只需勾选你想要计算的指数类型即可。某些应用只涉及到斑块级别的景观指数，例如计算复合种群中每一类种群的空间特征。某些应用只会涉及类型级别的景观指数，例如计算某种地类的破碎度。同样的，还有一些应用只会涉及景观级别的景观指数，例如评估整个景观内的异质性。当然，不排除某些应用会同时涉及一种以上的景观指数。此外，在Nosampling下面还有一个生成斑块ID号的附加选框（GeneratePatchIDFile）。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。每个斑块对应的ID值与输出后的basename.patch文件保持一致。如有需求，basename.patch可以在GIS中集成，但这里不作具体介绍。６.选择指数接着便要选择你需要计算的景观指数。如果你在第５步中已经勾选了斑块、类型或景观级别的景观指数，那么你需要再为各个级别再次勾选具体的景观指数。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。你可以按照需要选择某些指数，或者直接选择“selectall”亦可。注意：如果在聚集度（Aggregation）指标下选择了邻近系数（proximityindex）或相似系数(similarityindex),那么你还需要为其指定搜索半径——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（见下图）。点击[…]可以指定需要的搜索半径，如：500。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。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“selectall”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(TotalEdge)或边缘密度(Edgedensity)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（connectanceindex），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。最后，点击Landscapemetrics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“selectall”亦可。注意：在多样性指标下如果选择了相对拼块多度(RelativePathRichness）,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6。7.根据情况添加附加信息如果你选择了核心面积指数(Coreareametrics)、对比度指数(Contrastmetrics)以及相似系数(SimilarityIndex)（属于聚集度指标），那么接下来你还需要为这些指数填上附加信息。一旦不填或填错，软件就会报错，分析过程也将中止。这些附加信息是否有意义取决于你要做的应用研究的类型，因此未设置缺省值。使用文本编辑器打开用户手册里的edgedepth.fsq文件。需要注意的是，Fragstats可以识别.fsq类型的附加信息文件，但这一类型并非必需。以逗号分隔的ASCII文件内含每一对土地利用类型/斑块类型的边缘深度效应距离（depth-of-edgeeffectdistance）。文件必须以FSQ_TABLE作为首行，以下可能有多行以#开头的注释语句。文件中还必须包含名称的全排列（如土地利用类型名），或包含与每种土地利用类型相对应的地类值。需要注意的是，二者仅需其一即可，两种同时存在（如下图所示）时只以第一种为准。针对前一种（包含名称的全排列）情况，栅格中包含的全部类应悉数列出。如果名称列中有栅格中不存在的土地利用类型名，那么它们在计算时会被自动忽略；同样，如果列举的名称不完全囊括栅格中所有土地利用类型，那么边缘深度（edgedepth）将默认为0值。写完了名称列之后，下面紧跟着要写明每对地类的边缘深度。行代表目标地类，列代表相邻地类。例如，本例中第四行的目标地类是森林（在名称列中排第四）。空地（Open）渗透进森林的边缘效应是100m，居民地（Resident）渗透进森林的边缘效应是50m，下同。注意到本例中仅有森林受到了邻近地类的边缘效应。点击EgedepthBrowse，选择edgedepth.fsq即可使用手册中提供的edgedepth文件。contrast.fsq和similarity.fsq的设置方法与此类似。8.【视需要】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Saveas对模型进行保存。9.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Nosampling）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Cancel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。10.查看结果注意到用户界面右下角的运行日志（Activitylog）。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。