FRAGSTATS

Bibliografía utilizada

• McGarigal Kevin. FRAGSTATS spatial pattern analysis program. http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html
• McGarigal Kevin & Barbara J. Marks. 1995. FRAGSTATS: spatial pattern analysis program for quantifying landscape structure. Gen. Tech. Rep. PNW-GTR-351. Portland, OR: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Pacific Northwest Research Station. 122 p.
• McGarigal Kevin, Sam Cushman, Claudia Regan. 2005. Quantifying Terrestrial Habitat Loss and Fragmentation: A Protocol
  
• FRAGSTAT. Help
• FRAGSTAT
• Protocolo FRAGSTAT

FRAGSTATS es un programa de análisis del patrón espacial para mapas categóricos. Cuantifica la extensión del área y la configuración espacial de los parches dentro de un paisaje.

Esta es la interfaz del programa FRAGSTAT.

Formato de los datos de entrada: ArcGrid, ASCII, BINARY, ERDAAS y IDRISI (no acepta vectores Arc/Info)

Niveles de las métricas: FRAGSTATS calcula tres grupos de métricas, 1) cada parche en el mosaico, 2) cada tipo de parche (clase) ene l mosaico y 3) el mosaico del paisaje como un todo. Las métricas se describen en detalle en el documento "FRAGSTATS METRICS". Además, se calcula la matriz de adyacencias (i.e. cuenta el número de celdas adyacentes entre cada combinación de pares de tipos de parches, incluyendo el tipo de adyacencias enter celdas de la misma clase), las cuales son utilizadas en variadas métricas a nivel de paisaje y de clase.

Formato de los datos de salida: FRAGSTATS crea 4 archivos de salida correspondiente a los 3 niveles de métricas y a la matriz de adyacencia, con la extensión .patch, .ckass, .land y .adj correspondiente a cada uno. En cada archivo las columnas representan las métricas seleccionadas (la 1º columna es un encabezado) y las filas representan: cada parche (para el archivo .patch), cada clase de parche (.class) y el paisaje entero (.land). Para la matriz de adyacencias tenemos una matriz de doble entrada, donde cada clase de parches tiene un ID correspondiente al valor asignado a tal clase y cada celda de la matriz contiene el valor de adyacencias de la celda para cada par combinatorio de clases.

Fondo, bordes y límites: se debe tener cuidado en diferenciar estos conceptos.

• El límite del paisaje define el perímetro del paisaje y rodea al mosaico de parches de interés. No está dado explícitamente en la imagen, sin embargo, está definido por una linea imaginaria alrededor de las celdas extremas de valores positivos. Si el mapa contiene celdas negativas, estas se consideran fuera del paisaje de interés.
• El fondo ("mask" o "background") es una área indefinida -exterior o interior- del paisaje de interés. El valor de fondo debe ser un entero cualquiera: se asume que los valores positivos de fondo están dentro del paisaje (incluido en el área total del paisaje y por tanto afecta a varias métricas), mientras que los negativos se encuentran fuera del paisaje de interés (no son tratados como un parche per se).

However, and this is quite tricky, interior background is in essence excluded from the total landscape area in a number of class and landscape metrics that involve summarizing patch or class metrics. For example, mean patch area is based on the average size of patches at the class or landscape level. If interior background is present, mean patch size as computed by FRAGSTATS will not equal the total landscape area divided by the number of patches, because the total landscape area includes background area not accounted for in any patch.
Similarly, the area-weighted mean of any patch metric (i.e., distribution statistics at the class and landscape level; see FRAGSTATS Metrics documentation) weights each patch by its proportional area representation. Here, the proportional area of each patch is not based on the total landscape area, but rather the sum of all patch areas, which is equivalent to the total landscape area minus interior background. (McGarigal & Marks, 1995)

• El fondo (interior y exterior) adyacente a celdas que no son consideradas como fondo, representan los bordes que deben ser tenidos en cuenta en todas las métricas relacionadas con los bordes. El usuario especifica cómo se deben manejar los segmentos de borde en todos los cálculos relacionados con bordes (ver debajo).
• una imagen puede incluir un borde, es decir, una franja que rodea el paisaje de interés (i.e. fuera del límite del paisaje) dentro del cual los parches fueron delineados y clasificados. Los parches del borde deben seleccionarse como el negatico de el tipo de código de parche apropiado. Proveen información sobre los tipos de adyacencias de parche para parches que forman parte del paisaje y están localizados a lo largo del borde del área de interés. Solo afectan métricas donde se considera el tipo de parche en la adyacencia (e.g. core area, edge contrast, contagion and interspersion metrics).
• "No todos los bordes afectan de igual modo": (e.g. depende del tipo de parches adyacentes, grado de contraste estructural, orientación, etc.). Por tanto, el usuario puede especificar un archivo que contenga el peso del contraste de borde (edge contrast weigths) para cada combinación de tipos de parches (clases).
• "Distancia a la cual los efectos de borde penetran en el parche": (edge depths) debe ser dado en unidades de distancia (metros, cualquier número >=0), para cada combinación de tipos de parches (clases). Esta distancia será eliminada del núcleo ("core") del parche y su valor es redondeado según el tamaño de la celda (e.g. si edge depths=100m y el tamaño de la celda es de 30m, entonces se redondea a una amplitud de 3 celdas -90m-). Si no proporcionamos un archivo de edge depths, las métricas de núcleo no se calculan. Si especificamos un borde, necesariamente debemos dar el edge depth.
• "Los bordes determinan el tipo de adyacencias entre parches": si existe un borde, las adyacencias asociadas con los segmentos de borde límite del paisaje se hacen explícitamente debido al conocimiento de los tipos de parche colindantes. Si el borde no existe, entonces todos los segmentos de borde a lo largo del límite del paisaje son tratados de igual manera como fondo y las adyacencias de celdas correspondiente son ignoradas en el cálculo de estas métricas.
• "Los bordes afectan las métricas basadas en el largo de borde": si existe un borde de paisaje, lso segmentos de borde a lo largo del límite son evaluados para determinar cuáles segmentos representan bordes "verdaderos" y cuales no.
• Conclusión: existen 5 tipos de métricas que son afectadas por la designación del límite del paisaje, fondo y borde: !) área total del paisaje, 2) métricas del largo del borde, ·) métricas del área núcleo, 4) métricas de contrastes y 5) métricas de contagio/intercalado. El escenario ideal del paisaje que debemos introducir en el FRAGSTATS es aquel de: Celdas positivas (inside), Celdas negativas (outside), Sin fondo y Borde verdadero.
  
  

Primer paso) Seleccionar los parámetros para la corrida
Al abrir la interace de FRAGSTATS podemos seleccionar los parámetros para la corrida.

• Tipo de archivo de entrada (input grid or batch file): si seleccionamos el modo "landscape" FRAGSTATS esperará que el archivo de entada sea de tipo raster, mientras que el modo "batch" el tipo de datos de entrada (Input Data Type) y atributos de grilla (Grid Attributes) estarán inactivos.
• Tipo de dato de entrada (input data type): todos los formatos de imágen de datos deber ser grillas de enteros no-negativos. No se permite asignar un valor 0 a una clase que no sea fondo. Elegimos entre los siguientes tipos:

(1) Arc Grid created with Arc/Info.
(2) ASCII file, no header.
(3) 8 bit binary file, no header.
(4) 16 bit binary file, no header.
(5) 32 bit binary file, no header.
(6) ERDAS image files (ERDAS 7 .gis or .lan, 8 or 16 bit files; and ERDAS 8 .img, 8, 16, or 32 bit files).
(7) IDRISI image files (.rdc).

• Seleccionar los nombres de los archivos de entrada (navegar hasta el archivo deseado) y de salida (arignar un "basename").
• Elegir el tipo de análisis: "Standard" prodecue una salida convencional para el paisaje, pero si seleccionamos "Moving window" conducirá a un análisis de ventana móvil y una salida con la nueva grilla para cada métrica seleccionada.
• Atributos de grilla: dependiendo del tipo de dato de entrda, necesitaremos entrar alguna información sobre la grilla.

(1) Tamaño de la celda (Cell Size, en metros). Debe ser cuadrado. Seleccionamos el valor 1.
(2) Valor de fondo (Background value): como queremos generar un escenario sin fondo, dejaremos su valor por defecto 999.
(3) Número de filas (Number of rows): Solo se necesita si trabajamos con un dato ASCII o Binary. En nuestro caso se trata de una matriz de 65 filas.
(4) Número de columnas (Number of columns): Solo se necesita si trabajamos con un dato ASCII o Binary. En nuestro caso se trata de una matriz de 65 columnas.

• Seleccionamos el ID del parche: Es único. Si queremos crear una imágen ID de salida para asociar las salidas a nivel de parche con parches específicos. Se utiliza la siguiente convención: Nombre del archivo de entrada+4o8(según la regla de vecindario elegida)+ID.
• Regla de vecindario para los parches (Patch Neighbor Rule): seleccionamos entre la regla de 4 (ortogonales) u 8 (ortogonales y diagonales) vecinos. Si seleccionamso la regla de 4 celdas, dos celdas de la misma clase que se tocan diagonalmente, serán consideradas como parte de parches separados. En cambio, si seleccionamos la regla de 8 celdas, será considerada como parte del mismo parche. La elección de dicha regla afectará la mayoría de las métricas de configuración, pero sin afectar las métricas de composición.
• Propiedades del archivo de clase (Class Properties File): se debe cargar el archivo correspondiente, donde la sintaxis del archivo ASCII tiene el siguiente formato: ClassID, ClassName, Status, isBackground.

ClassID, es un valor entero que corresopnde al valor de la clase en el paisaje
ClassName, nombre descriptivo de la clase (no puede incluir comas)
Status, determina si la clase debe ser procesada y agregada en los resultados (true) o si debe ser ignorada en el archivo de salida (false).
isBackground, determina si esta clase debe ser reclasificada y tratada como fondo (true or false).
Ej:
1,habitable,true,false
2,no habitable,true,false

• Seleccionar los niveles de las métricas que queremos calcular (Output Statistics)

Segundo paso) Seleccionar y parametrizar las métricas de parche, clase y paisaje

1. Patch Metrics.
2. Class Metrics.
3. Landscape Metrics.