形态学空间格局分析(MSPA)——Arcmap结合GuidosToolbox（以分析森林景观为例）

MSPA方法简介

形态空间格局分析 (Morphological Spatial Pattern Analysis, MSPA)能够识别目标像元集与结构要素之间的空间拓扑关系, 并将目标像元集分为核心、斑块、孔隙、边缘、桥接、环道和支线7种类型。

MSPA的景观类型定义及其生态学含义

MSPA要素	定义	生态学含义
核心区（core）	前景像素点远离背景像素点的举例大于指定大小的某个参数的像素集合	大型斑块，空间上可分辨的非线性景观要素，是多种生态过程的“源”,为野生动物提供栖息地，对生物多性保护以及维护城市生态环境有重要作用
连接桥（bridge）	至少有2个点连到不同的核心区	连接相邻核心区的通道，是不同于两侧景观要素的狭长地带，有廊道属性，是能量流与物质流交换和流动的通道，对物种迁移率以及景观连接度有直接影响
边缘区（edge）	前景外部的边缘	核心区外围与不同景观要素之间的过渡区域，有生态学中景观边界属性，相邻景观通过边缘区相互渗透，连接和区分，既具有相邻景观的部分特点又具有自身特有组分，异质性高
孤岛（islet）	未连接任何的前景区域的斑块，并且面积小于核心区的最小阈值	与周围的景观要素有明显区别，彼此互不相连，孤立破碎的小型斑块；内部物种和外部物种交流的可能性小；但其作为建成区内的小型绿地，对整个生态网络构建有重要作用
孔隙（perforation）	中心区内部的孔洞，由背景构成前景外部的边缘	核心区与其内部非核心区之间的过渡地带，具有边缘效应，反映物种隔离程度和潜在基因变异的可能性
支线(branch)	仅有一边连接到边缘区、桥接区或环道区	只有一端与边缘区、桥街区、环岛区或者孔隙相连的区域
环岛区(loop)	至少有2个点连接到同一核心区	连接同一核心区的内部通道，具有廊道属性，增强核心区内部的物种扩散与能量流通

了解基本知识后，我们开始实验。

实验数据：溧阳市2020年CLCD数据。（这个数据大家自行寻找，获取很方便。）

实验软件：Arcmap10.6 Guidos Toolbox3.0（下载链接在之前的推文里有哦）

接下来是实验步骤

土地利用数据预处理

（1）在ArcGIS中打开溧阳市2020年土地利用数据，利用reclassify工具重分类，因为我们是对森林进行分析，所以森林景观就是前景，其他景观类型是背景。

将前景设置为2，背景设置为1。得到结果。

（2）查看图像大小，发现小于111MB，则不需要裁剪，如果分析图像大于111MB，可以利用extract by mask工具先进行裁切，分块分析。

（3）最后将图像以TIFF格式进行输出，注意将no data 设置为0。

2.在Guidos打开图像

（1）打开软件，选择【File】→【Read Image】→【GeoTiff】打开数据。将数据加载进来。

3.参数设置

这里提供了以下四个参数供我们设置。

（1）第一个参数是FGConn，意思是选择八邻域分析方法或四领域分析方法。默认为八邻域分析方法，取消勾选为四邻域。八邻域和四邻域是遥感图像处理的基本常识，这里不做过多赘述，不懂的朋友可以自行百度哦。

（2）第二个参数是Edgewith，意思是边缘宽度，简而言之边缘宽度选择的越大，核心区、边缘区会变少，岛状斑块、桥接区会变多。边缘宽度看你图像的大小。详细的参数定义和参数设置方法，在我上一篇博客中分享的使用说明里有详细记载，我在本篇博客末尾也放有链接，需要的朋友可以在线查看。

（3）第三个参数是Transition，教程讲的太好了，朋友们直接看图吧。此次实验设置为1。

（4）第四个参数是Intext，我们还是直接上图啦。实验还是默认为1。

4.MSPA分析

（1）选择【Image Analysis】→【Pattern】→【Morphological】→【MSPA】，进行分析。

（2）分析完成啦。

（3）将数据导出。点击【File】→【Save Image】→【GeoTiff】。

（4）在Arcmap中打开图像，对照图例进行符号调整，然后就可以进行后续分析了。

中文版使用手册

https://max.book118.com/html/2021/0126/8122135122003042.shtm

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