[转载]【译】Fragstats&4.2使用手册——教程2之独立网格分析
给力啊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。
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Spatial
Analyst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Diagnostic
Tool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：mcgarigalk@eco.umass.edu.
&注意：如果你的电脑上安装有ArcGIS，但缺少有效的Spatial
Analyst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Spatial
Analyst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Add a
layer，打开如下输入数据对话框。
&如果你是一枚ESRI ArcGIS用户，那么你可以在左侧选框中选择ESRI
grid数据类型，再点击右侧[...]按钮从手册中选择示范数据reg78b
grid。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Common tables区域的Class descriptors
Browse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Analysis
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，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No
sampling(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No
Sampling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No sampling下面还有一个生成斑块ID号的附加选框（Generate 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。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“select
all”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——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
all”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（connectance
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。
&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
all”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6。
7.根据情况添加附加信息
&如果你选择了核心面积指数(Core area metrics)、对比度指数(Contrast
metrics)以及相似系数(Similarity
Index)（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-edge
distance）。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（edge
depth）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Ege depth Browse，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Save
as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（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。
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