应用Fragstats 3.3 计算景观格局指数的步骤
1、根据研究目的确定需要计算的景观格局指数，并列表明确其生态意义。假设本文在斑块水平选取以下指数：
斑块数目(NP)、平均斑块面积(MPS)、聚集度(AI)、最大斑块指数(LPI)、斑块所占景观面积比例(PLAND)、面积加权平均形状指数(AWMSI)
在景观水平选取以上指数外(不含PLAND)，还选择香农多样性指数(SHDI)、香农均匀度指数(SHEI)。本文所选指数见表1（表格自行设定，不一定按此类型）
水平 | 景观指数 | 指数全称 黄家驹歌曲 | 生态含义 | 取值范围 |
景观 | 香农多样性 指数(SHDI) | Shannon’s diversity index | 反映景观中各斑块类型的复杂性和变异性 | SHDI≥0 |
香农均匀度 指数(SHEI) | Shannon’s evenness index | 反映景观中各斑块在面积上分布的不均匀程度，当值趋于1时，说明各斑块类型在景观中分布均匀 | 0≤SHEI≤1 |
斑块类型 | 斑块数目 (NP) | Number of patches | 值的大小与破碎度之间呈正相关性 | NP≥1 | 头晕该怎么办
平均斑块面积 (MPS) | Mean patch area | 描述景观粒度，一定意义上揭示景观破碎化程度 | MPS>0 |
聚集度 (AI) | Aggregation index | 反映景观中不同斑块类型的非随机性或聚集程度 | 0<AI≤100 |
最大斑块指数 (LPI) | Largest patch index | 某一景观类型最大斑块占整个景观面积的比例.有助于确定景观规模或优势类型等 | 0<LPI≤100 |
斑块所占景观 面积比例(PLAND) | 品牌标志Percentage of landscape types | 反映景观中每种斑块类型的丰富度 | 0<PLAND≤100 |
面积加权平均形状指数(AWMSI) | Area-weighted mean patch shape index | 反映景观中各斑块的变异性.值越大，说明斑块形状越复杂 | AWMSI≥1 |
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2、用ArcView 3.3将Coverage数据转成Grid格式（因为fragstats3.3只识别grid格式。试过用ArcMap转换，再计算指数，结果失败了，欢迎后来者继续探讨如何用ArcMap转换为可用数据。）
1)打开ArcView 3.3，添加Coverage数据 File Extentions 选中Spatial Analyst，OK
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2) Theme Convert to Grid 选择存储路径并命名文件 OK “Output Grid Extent”可选默认 “Output Grid Cell Size”选As Specified Below “Cell Size”促进就业自行设定OK “Pick field for cell values”选择TYPE，OK
3、设置类属性文件class.fdc
1) 打开一个记事本，首行输入引号内的内容“ClassID ,ClassName ,Status ,isBackground”，两两之间用空格或英文半角的逗号隔开，也可用空格逗号（此处采用空格逗号形式）
2) 另起一行输入，以景观类型名称（因为前面的grid是选择了TYPE）为重点，一类一行，务必输入所有类型，全部输完如下酒后头痛怎么办
注意：最后一行是必须要有的，把所有的类型输完后，必输入最后一行：类型为其他用地，状态为f，背景为t。
3) 保存文件，将拓展名改为.fdc
4、用Fragstats 3.3计算指数
1) 打开Fragstats 3.3qq标签怎么设置 设置运行参数：Fragstats Set Run Parameters，出现如下对话框，按图示步骤进行设置即可。(斑块邻近规则选择4邻是因为有些指数计算仅限于4邻)
2) 选择指数并计算：Fragstats Select Class Metrics
“确定”，然后选择景观水平的指数：Fragstats Select Land Metrics
