Membuat File Deskriptor Fragstats (Lanjutan)

Apabila file RST dari IDRISI sudah dikonversi dan kelas sudah diklasifikasi ulang melalui ArcGIS (lihat postingan terdahulu) maka akan kita coba analisa statistik spasial salah satu kelasnya. Untuk itu set seluruh kelas pada kolom Enabled –nya menjadi false kecuali salah satu kelas, misal open.

Buka Fragstats, dan klin “new” untuk memulai model analisa baru. Tambahkan layer yang berisi file TIF yang sudah diolah sebelumnya.

Selain file TIF, sertakan juga file deskriptornya, file yang merinci kelas-kelas file TIF tersebut. Ada satu file wajib lainnya yang diminta Fragstats, yaitu similarity. Jika tidak ada, maka Fragstats menolak untuk me-running. Perhatikan gambar di bawah:

Bobot similarity yang diisikan berkisar dari 0 (sangat berbeda) hingga 1 (mirip). Tabel di atas menunjukan nilai 1 karena dibandingkan dengan dirinya sendiri. Antara vegetasi dengan agri pada kasus di atas sangat mirip (0.8). Jangan lupa class_list_literal dan class_list_numeric diisi sesuai dengan tabel deskriptor. Berikutnya tekan tab Analysis Parameters.

Tutorial Fragstats merekomendasikan “use 8 cell neighborhood rule”. Silahkan pilih level dari metrik, jika tidak ada yang dicentang, maka Fragstats tidak akan memproses. Ada pesan “level metrics” tidak diisi di activity log. Berikutnya adalah mengeset statistik spasial mana saja yang akan dikalkulasi. Pilih level Lanscape karena di parameter setting, hanya landscape metrics yang dipilih.

Pilih semua pada bagian “Aggregation“. Ada dua isian yang wajib jika similarity index diceklis yaitu search radius dan threshold distance. Jika sudah maka model siap dijalankan dengan menekan simbol run (segitiga hijau).

Prosesnya sekitar dua atau tiga menit. Setelah itu, tekan Result untuk melihat statistik spasial-nya. Untuk membandingkan beberapa peta (misalnya tahun yang berbeda), teknik “batch” bisa digunakan. Biasanya yang digunakan adalah PD, LSI, ENN, dan MPS.

 

 

Iklan

Satu respons untuk “Membuat File Deskriptor Fragstats (Lanjutan)

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.