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這兩天因?yàn)轫?xiàng)目做數(shù)據(jù)需要，用到了fragstast（4.2.1版本）。從開始的一頭霧水，到現(xiàn)在的基本入門（還有很多功能、指標(biāo)沒有搞明白，或者說是知其然不知其所以然）。來分享一下自己的學(xué)習(xí)過程。

網(wǎng)上關(guān)于fragstast的教程質(zhì)量良莠不齊，網(wǎng)上雖不乏講述得非常詳細(xì)者（多來源于CSDN和新浪博客，對沒錯，是博客，可能是大牛們都是上了一定年紀(jì)的人，還喜歡玩博客）。但總體來說我自己并沒有在網(wǎng)上找到一篇可以把fragstast用 “人話” 講解得非常完整的教程。因此，我打算結(jié)合自己這幾天對這個(gè)軟件的摸索，分享一下這個(gè)軟件的入門操作。以下內(nèi)容我不會使用特別深奧的名詞，盡量使用簡單粗暴的大白話，結(jié)合各種自己的理解、和打比方的手法。給需要在工作項(xiàng)目中用到fragstast的小伙伴一個(gè)完整可操作的入門教程。

Fragstast簡介：

Fragstast是一個(gè)專門用對柵格數(shù)據(jù)做景觀格局分析的軟件，簡單來說，就是你只需要輸入數(shù)據(jù)，設(shè)定參數(shù)，就能跑模型，出指標(biāo)（用高大上的數(shù)學(xué)結(jié)果告訴你這東西怎么怎么樣）。軟件中內(nèi)置的指標(biāo)大概有300個(gè)。通過模型得到的指標(biāo)，可以對輸入的柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

具體的應(yīng)用場景如：area——面積大小；shape——形狀指數(shù)，描述一個(gè)二維平面地塊的形狀的復(fù)雜程度，類似的還有frac等。不同的指標(biāo)算法不一樣，需要根據(jù)項(xiàng)目的需要選擇合適的指標(biāo)。

Fragstast是俄勒岡州立大學(xué)的McGarigal博士和Barbara Marks 與1995年共同開發(fā)。目前最新的版本是2015年發(fā)布的4.2.1版本，在其官方網(wǎng)站上可以免費(fèi)下載軟件，以及相應(yīng)的教程文檔和arcgis插件。但其附帶的arcgis插件只能支持到arcgis10.0版本，且教程文檔為全英。英語好的同學(xué)可以看一看。

官網(wǎng)可下載的教程不僅有pdf文檔，還有分6個(gè)部分的教程數(shù)據(jù)，可以自己學(xué)習(xí)操作（可以說非常人性化了。只不過我比較懶不想看英文，就沒有深入研究）

官網(wǎng)地址：http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html

Fragstast對輸入數(shù)據(jù)分三個(gè)尺度進(jìn)行分析。分別是：斑塊（patch）、類型（class）、景觀（landscape）。具體來說，斑塊尺度就是對輸入的數(shù)據(jù)中每一個(gè)離散的斑塊進(jìn)行分析。如，arcgis中的一個(gè)shp文件（一個(gè)圖層）內(nèi)包含多個(gè)要素，一個(gè)要素可能只對用一個(gè)地塊，也可能對應(yīng)多個(gè)地塊。但無論如何，一個(gè)要素都是對應(yīng)該圖層屬性表中的一條數(shù)據(jù)。那么，在fragstast中的對斑塊尺度進(jìn)行分析，就是對每一個(gè)地塊都進(jìn)行分析；對類型尺度進(jìn)行分析，就是對所有要素進(jìn)行分析，意味著如果一個(gè)要素如果包含多個(gè)地塊，也被放在一起分析；如果是景觀尺度，就是對整個(gè)圖層進(jìn)行分析。

對于從什么尺度進(jìn)行分析，一是要根據(jù)你項(xiàng)目的需求，二是根據(jù)你所需要分析的指標(biāo)。不同的尺度下有不同的指標(biāo)，有些指標(biāo)如形狀指數(shù)frac、shape只能在斑塊尺度下才能得出結(jié)果，有些指標(biāo)則能夠在多個(gè)尺度下進(jìn)行分析。

Fragstast支持的數(shù)據(jù)格式，包括arcgis的grid、geotiff（.tif）、img格式等。最常用的也就是tif格式和img格式。其他的格式因?yàn)樾枰O(shè)置系統(tǒng)環(huán)境變量，所以我沒有深入摸索。

在從arcgis中導(dǎo)出的img格式文件時(shí)候我曾遇到過兩個(gè)問題。一是導(dǎo)出工具選擇，二是導(dǎo)出的像元大小的設(shè)置。

我開始的時(shí)候使用的是convension.tool下的“轉(zhuǎn)為柵格”工具——要素轉(zhuǎn)柵格，但導(dǎo)出后的img文件始終在fragstast中跑不出數(shù)據(jù)，原因不明。后來換成 面轉(zhuǎn)柵格 工具，轉(zhuǎn)出來的img能在fragstats中跑出數(shù)據(jù)。但仍存在其他問題。

第一次轉(zhuǎn)出時(shí)各參數(shù)設(shè)置如下：

像元大小選擇的是默認(rèn)大小280，導(dǎo)出后發(fā)現(xiàn)，原本shp文件中共計(jì)有178個(gè)要素，導(dǎo)出的img格式的屬性表中卻只有78個(gè)要素。將二者同時(shí)打開發(fā)現(xiàn)，img格式的像元非常大，鋸齒嚴(yán)重，因此推測是像元設(shè)置得太大，導(dǎo)致部分相鄰的面要素被融合，如下圖：

因此將像元調(diào)小，調(diào)至100，鋸齒現(xiàn)象仍然嚴(yán)重，導(dǎo)出的img文件屬性表仍然不是178個(gè)要素，遂將像元設(shè)為1，期間導(dǎo)出過程非常慢。但最后的鋸齒現(xiàn)象得到改善，與原矢量數(shù)據(jù)的擬合度較高。但是導(dǎo)出的數(shù)據(jù)放進(jìn)fragstats后設(shè)置正確的參數(shù)，卻不能跑出結(jié)果，初步推測是像元設(shè)置得太小，文件太大，無法跑出數(shù)據(jù)。遂用二分法從1-100當(dāng)中找與原矢量數(shù)據(jù)擬合度程度最精確，同時(shí)能在fragstats中跑出數(shù)據(jù)的img文件。經(jīng)過多次反復(fù)試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)像元設(shè)置為3.67時(shí)，是能跑出數(shù)據(jù)的最小像元設(shè)置值。再往下如3.66的像元設(shè)置值就無法跑出數(shù)據(jù)了。其實(shí)在3.66和3.67之間還能繼續(xù)找小于3.67的像元設(shè)置值，但再找下去就頗費(fèi)功夫了，意義不大，打算精確到兩位小數(shù)就夠了。3.67的像元擬合程度如下圖：

邊緣還是有小鋸齒，但對于我的項(xiàng)目來說這樣的精度已經(jīng)完全足夠了

3.67只是最適合我的數(shù)據(jù)的值，對于其他數(shù)據(jù)來說是不是最適合的值，我沒有實(shí)踐過不知道，我推測不是。但通過二分法去找最適合的像元值肯定是沒錯的。

Fragstats軟件的操作：

從官網(wǎng)下載好軟件后就能打開使用了，操作非常簡單，雙擊圖標(biāo)打開，點(diǎn)擊NEW新建一個(gè)工程文件。工程文件可以保存每次設(shè)置的參數(shù)，方便下次使用。界面如下

Input layers：輸入數(shù)據(jù)，下面的add layer是添加分析圖層；下面的activity log是軟件運(yùn)行日志，會將warning、error都顯示在里面；上面的patch mertics、class mertics、landscape mertics分別是斑塊指標(biāo)、類型指標(biāo)、景觀指標(biāo)，點(diǎn)解能切換其右邊的視窗，選擇需要分析的參數(shù)。

最左邊的analysis parameters是運(yùn)行參數(shù)的設(shè)置：

這里也有patch metrics 、class metrics、 landscape metrics就是斑塊、類型、景觀視角的選擇，只有勾選了對應(yīng)的方框，左邊選擇的對應(yīng)的指標(biāo)才能會運(yùn)行。

模型運(yùn)行的最終結(jié)果，在右邊的result處，模型運(yùn)行后點(diǎn)擊此處會看得到，如下圖：

（出于保密部分?jǐn)?shù)據(jù)打碼）

最終的結(jié)果就是以這樣的表格形式展現(xiàn)出來，表頭就是各種指標(biāo)，第三列type就是每個(gè)要素（地塊）的標(biāo)識。我在導(dǎo)出img格式的時(shí)候選擇的是fid作為每個(gè)要素的標(biāo)識字段。從1-178，fragstats會在每個(gè)標(biāo)識字段的前面加上“cls_”這樣的前綴。這個(gè)可以在導(dǎo)出excel后替換掉。

說了這么多，忘了說步驟：

點(diǎn)擊 add layer，選擇輸入文件

一定要選擇了左邊的data type（數(shù)據(jù)類型）以后，才能點(diǎn)擊右邊的“…”選擇文件

如下圖，已經(jīng)被加載進(jìn)來：

設(shè)置參數(shù)：

選擇 use 8 cell neighborhood（8像元鄰近），下面選擇 no sampling，因?yàn)槲以谌齻€(gè)視角下都需要進(jìn)行指標(biāo)分析，所以三個(gè)都勾選，最后的 generate patch ID file可以不選。

在右邊的指標(biāo)中選擇需要的輸出指標(biāo)

注意，如果是需要 core area（核心面積）以及后面的指標(biāo)的話，只做前面的那些步驟是不夠的，還要在左邊的add layer，輸入一一些配置文件，也就如下這里

這里就比較復(fù)雜了，我因?yàn)橛貌坏竭@些指標(biāo)，所以沒有研究，想了解的同學(xué)只能上網(wǎng)找其他資料。

點(diǎn)擊Run，運(yùn)行模型：

點(diǎn)擊proceed，不要傻乎乎不點(diǎn)，這個(gè)對話框只是給你確認(rèn)你選擇了多少指標(biāo)

我這里總共選擇了40+31+31個(gè)指標(biāo)，點(diǎn)擊proceed運(yùn)行

等待一下

下面的activity log讓你看results，后面就能看到我們需要的結(jié)果了。

這里的教程只是針對fragstats中的一些簡單指標(biāo)，對于其他復(fù)雜指標(biāo)我沒有再深入探究。

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總結(jié)

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