WangYan2022
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基于Fragstats的土地利用景观格局分析

目录

专题一、景观格局与软件介绍

专题二、数据准备：ArcGIS软件操作

专题三、数据准备：数据转换

专题四、数据准备：土地利用获取及处理

专题五、数据准备：土地利用数字化及编辑

专题六、土地利用遥感解译与精度评估

专题七、土地利用空间分析

专题八、Fragstats景观指数计算及分析

专题九、土地利用预测与景观格局计算

专题十、案例分析

更多

土地利用以及景观格局是当前全球环境变化研究的重要组成部分及核心内容，其对区域的可持续发展以及区域土地管理有非常重要的意义。通过对土地利用时空变化规律进行分析可以更好的了解土地利用变化的过程和机制，并且通过调整人类社会经济活动，促使土地利用更趋合理，实现土地资源可持续利用。Fragstats软件是一款专业的景观格局指数计算工具，帮助用户更加方便地对环境变量进行流程分析和控制。但Fragstats输入的土地利用数据需要ArcGIS软件的支撑。

专题一、景观格局与软件介绍

1.1 景观格局分析简介
1.2 Fragstats软件介绍
1.3 Fragstats界面与数据格式
1.4 ArcGIS软件介绍

基于Fragstats的土地利用景观格局分析_第1张图片

专题二、数据准备：ArcGIS软件操作

2.1 认识GIS的三个角度
2.2 ArcGIS界面及数据加载
2.3 ArcGIS常见数据格式
2.4 基于Geodatabase的数据库构建
2.5 MXD文档保存方式

基于Fragstats的土地利用景观格局分析_第2张图片

专题三、数据准备：数据转换

3.1 坐标系与投影
3.2 Beijing54，Xian80，WGS84，CGCS2000地理坐标系
3.3 高斯克吕格投影、阿尔伯斯投影、UTM投影
3.4 投影变换
3.5 数据结构转换
3.6 数据格式转换
3.7 数据类型转换

基于Fragstats的土地利用景观格局分析_第3张图片

专题四、数据准备：土地利用获取及处理

4.1 常见数据来源介绍
4.2 土地利用数据常见网络资源及下载
4.3 矢量数据的合并、裁剪、融合处理
4.4 栅格数据的镶嵌、裁剪、投影处理
4.5 栅格数据的重采样设置不同的空间分辨率

基于Fragstats的土地利用景观格局分析_第4张图片

专题五、数据准备：土地利用数字化及编辑

5.1 空间数据采集方式
5.2 地面控制点与地图地理配准
5.3 要素采集与编辑：创建新要素，要素折点编辑
5.4 带有公共边要素采集及多部分要素采集
5.5 属性输入与编辑：添加字段，输入字符型、整数型和小数型
5.6 属性表链接完成属性数据输入

基于Fragstats的土地利用景观格局分析_第5张图片

专题六、土地利用遥感解译与精度评估

6.1 遥感及遥感影像介绍
6.2 遥感影像的下载及读取
6.3 遥感影像基础处理（镶嵌、裁剪、分割、投影）
6.4 遥感影像解译：影像的监督分类和非监督分类
6.5 遥感图像解译精度分析：混淆矩阵精度分析

基于Fragstats的土地利用景观格局分析_第6张图片

专题七、土地利用空间分析

7.1 空间分析简介，GIS和空间分析结合的意义
7.2 空间分析：利用类型合并与重分类
7.3 空间分析：特定类型的提取与显示
7.4 空间分析：土地利用分区面积计算
7.5 空间分析：土地利用变化分析——迁移矩阵
7.6 空间分析：土地利用变化分析——空间分布

基于Fragstats的土地利用景观格局分析_第7张图片

专题八、Fragstats景观指数计算及分析

8.1 Fragstats基本操作
8.2 Fragstats空间分区计算
8.3 Fragstats空间结果显示
8.4 ArcGIS空间插值
8.5 基于空间插值的结果显示

基于Fragstats的土地利用景观格局分析_第8张图片

专题九、土地利用预测与景观格局计算

9.1 土地利用预测模型简介
9.2 基于FLUS模型的土地利用预测
9.3 土地利用预测下的景观格局

基于Fragstats的土地利用景观格局分析_第9张图片

专题十、案例分析

10.1 京津冀地区土地利用变化及景观格局分析
10.2 京津冀景观生态风险空间异质性特征分析

基于Fragstats的土地利用景观格局分析_第10张图片

更多

●PLUS模型+InVEST模型生态系统服务多情景模拟预测
●InVEST实践及在生态系统服务供需、固碳、城市热岛、论文写作等实际项目中的具体应用
●CLUE模型构建方法、模型验证及土地利用变化情景预测实践技术应用
●ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测
●基于R语言BIOMOD2模型的物种分布模拟应用
●SWAT模型系统学习（建模方法、实例应用、高级进阶）应用
●基于Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理

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