Fragstats是一款专业的景观格局指数计算工具，内置基于单元格的指标、表面指标、抽样策略、功能指标等多种功能模块，帮助用户更加方便地对环境变量进行流程分析和控制。Fragstats可以计算许多指标，描述单个修补程序，相同类型的修补程序类别或集合的结构以及分类拼贴马赛克的整个景观马赛克。

1.数据预处理与软件安装

Fragstats使用的数据是栅格数据，本次实验笔者使用的是陕西某市的土地利用数据，格式为GeoTIFF(.tif)，注意属性最好为英文，不然可能报错，数据的预处理过程可以在Arcgis中进行，这里跳过。笔者实验文件的属性表以及栅格局部截图如下所示：

Fragstats软件文末提供下载链接，读者可自行下载。

2.模型创建与数据导入

一个Fragstats模型简单来说就是为Fragstats进行了配备了分析所需的全部参数。点击左上角工具条上的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。

接下来我们需要导入之前准备好的实验数据，点击“Add layer“：

在左侧选择框中选择我们准备好的数据类型，这里选择“GeoTIFF“,右侧”Dataset name“选择准备好的栅格数据：

3.景观指数选择

下面展示的是常用的一些景观指数以及他们的具体含义、他们在Fragstats中的英文缩写：

本次实验我们选择景观格局分析中常用的斑块密度（PD）、平均分形维数（FRAC）和形状指标（SHAPE）。参数的选择过程如下图所示：

PD选项的位置在Class metrics下的 Aggregation中，读者可自行寻找。

4.参数设置

在Analysis parameters中勾选8近邻规则、Patch metrics、Class metrics、以及Generate patch ID file,Landscape mertrics没有勾选是因为我们前面选择的指标中没有Landscape metrics中的指标，读者可自行选择“Sampling strategy”:

接下来我们需要根据输入的栅格以及是否需要分析来设计分类描述信息，新建一个txt文件，后缀为.fcd，其中ID即为不同地表类型的取值，它们取决于输入的栅格；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两者分别表示是否计算并输出本类型以及是否将本类型作为背景值。笔者的fcd字段设置如下所示：

接下来我们把设置好的fcd文件导入Fragstats：

5.运行及结果

点击“Run”以及“Proceed”即可得到我们需要的景观格局指数结果

最后的结果可以在“Results”中看到：

获得我们需要的斑块密度、平均分形维数和形状指标等一系列景观格局指标之后我们可以针对这些指标与斑块的对应关系进行下一步的分析。

 

常用景观指数

英文缩写	指标名称	应用尺度	英文全称	单位
AREA	斑块面积	斑块	Area	ha
PERIM	斑块周长	斑块	Patch Perimeter	m
CA	斑块类型面积	类型	Class area	ha
TA	景观面积	景观	Total landscape area	ha
PLAND	斑块所占景观面积比例	类型	Percent of landscape	%
LPI	最大斑块站景观面积比例	类型/景观	Largest path index	%
TE	总边缘长度	类型/景观	Total edge	m
ED	边缘密度	类型/景观	Edge density	m/ha
MPS/AREA_MN	斑块平均大小	类型/景观	Mean patch size	ha
PSSD/AREA_SD	斑块面积方差	类型/景观	Patch size standard deviation	ha
PSCV/AREA_CV	斑块面积均方差	类型/景观	Patch size coefficient of variation	%
PARA	周长面积比	斑块	Perimeter-Area Ratio
SHAPE	形状指标	斑块	Shape index
FRACT	分维数	斑块	fractal demension index
CONTIG	邻接指数	斑块	Contiguity Index
LSI	景观形状指数	类型/景观	Landscape shape index
PARA_MN	平均斑块周长面积比	类型/景观	Mean Perimeter-Area Ratio
PARA_AM	面积加权平均斑块周长面积比	类型/景观	Area-weighted mean Perimeter-Area Ratio
MSI/SHAPE_MN	平均形状指数	类型/景观	Mean shape index
AWMSI/SHAPE_AM	面积加权的平均形状指数	类型/景观	Area-weighted mean shape index
DLFD	双对数分维数	类型/景观	Double log fractal dimension
MPFD/FRAC_MN	平均斑块分维数	类型/景观	Mean patch fractal dimension
AWMPFD/FRAC_AM	面积加权的平均斑块分形指标	类型/景观	Area-weighted mean patch fractal dimension
CORE	核心面积	斑块	Core Area	ha
NCA	核心面积数量	斑块	Number of Core Areas	None
CAI	核心面积指数	斑块	Core Area Index	%
TCA	总核心面积	类型/景观	Total Core Area	ha
CPLAND	核心面积占整个景观面积的比例	类型/景观	Core Area Percentage of Landscape	%
NDCA	间断分布的核心面积数量	类型/景观	Number of Disjunct Core Areas	None
DCAD	间断分布的核心面积密度	类型/景观	Disjunct Core Area Density	#/100ha
CORE_MN	平均核心面积	类型/景观	Mean Core Area	ha
DCORE_MN	平均非连续核心面积	类型/景观	Mean Disjunct Core Area	ha
CAI_MN	平均核心面积指数	类型/景观	Mean Core Area Index
ECON/EDCON	边缘对比度指数	斑块	Edge contrast index
CWED	对比度加权边缘密度	类型/景观	Contrast-weighted edge density	m/ha
TECI	总边缘对比度	类型/景观	Total edge contrast index	%
MECI/ECON_MN	平均边缘对比度	类型/景观	Mean edge contrast index	%
AWMECI/ECON_AM	面积加权平均边缘对比度	类型/景观	Area-weighted mean edge contrast index	%
ENN	欧式最近邻域距离	斑块	Euclidean Nearest Neighbor Distance	m
PROX	邻接指数	斑块	Proximity Index	None
LSIM/SIM	斑块相似系数	斑块	Landscape similarity index	None
IJI	散布与并列指数	类型/景观	Interspersion & Juxtaposition Index	%
PLADJ	相似邻接比例度	类型/景观	Percentage of Like Adjacencies	%
AI	聚集指数	类型/景观	Aggregation Index	%
CLUMPY	从聚指数	类型/景观	Clumpiness Index	%
LSI	景观形状指数	类型/景观	Landscape shape index	None
nLSI	归一化形状指数	类型/景观	Normalized Landscape Shape Index	None
COHESION	斑块内聚力指数	类型/景观	Patch Cohesion Index	None
NP	斑块数量	类型/景观	Number of patches	#
PD	斑块密度	类型/景观	Patch density	#/100ha
DIVISION	景观分离度	类型/景观	Landscape Division Index
SPLIT	分散指数	类型/景观	Splitting Index	None
MESH	有效格网大小	类型/景观	Effective Mesh Size	ha
CONNECT	景观连接性指数	类型/景观	Connectance	%
CONTAG	蔓延度指数	景观	Contagion	%
PR	斑块丰富度指数	景观	Patch Richness
PRD	斑块丰富度密度	景观	Patch Richness Density	#/100ha
RPR	相对斑块丰富度	景观	Relative Patch Richness	%
SHDI	香浓多样性指数	景观	Shannon’s Diversity Index
SIDI	辛普森多样性指数	景观	Simpson’s Diversity Index
MSIDI	修正的辛普森多样性指数	景观	Modified Simpson’s Diversity Index
SHEI	香浓均匀度指数	景观	Shannon’s Evenness Index
SIEI	辛普森均匀度指数	景观	Simpson’s Evenness Index
MSIEI	修正的辛普森均匀度指数	景观	Modified Simpson’s Evenness Index

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