私は誰かが以前にこの種の問題にだまされているかどうか疑問に思っていました：
距離のしきい値が3ピクセルである同じクラス（フォレスト）の隣接ピクセルに基づいてフラグメントを線引きしたい（これは興味のある種に対して生物学的に重要です）。
私の懸念は、例として添付の画像を参照してください。これらの断片は実際には廊下であり、多くの場合、廊下と実際の断片は近接しているため同じ断片にグループ化されます。
形状、周囲のピクセル数などに基づいて、コリドーとフラグメントを区別する方法があるかどうか疑問に思っています。
たとえば、次のボックスでは、可能な廊下は赤いボックスで示され、フラグメントは緑のボックスで示されます。
QGISとRにアクセスできます。
回答:
分析を開始する前に、データにフィルターを適用して「塩と胡pepper」効果をクリーンアップすることを強くお勧めします。どのアルゴリズムも、データの現在の構造パターンと格闘します。単純なフォーカルマジョリティは、望ましくない結果をもたらす可能性があります。より堅牢な方法は、最小マッピング単位を指定できるふるいアプローチを適用することです。これは、GDAL のgdal_sieve.py関数raster > analysis > sieve、QGIS の関数、またはArcGIS Gradient Metrics ToolboxのSieve関数を介して実行できます。
これは、数学的モルフォロジー演算子で対処できるもののように見えます（例えば、画像から道路を抽出する）。拡張演算子の後に閉じる演算子が続くと、廊下が明確になると思います。その後、開始演算子を適用してコリドーを削除し、ラスタを差分して、識別されたコリドーを個別のオブジェクトとして引き出します。これらのタイプの画像分解機能は、MSPAおよびGUIDOSソフトウェアでいくらか自動化されていますが、データの不連続性によって特に影響を受けます。
MSPA用のQGISプラグインと、GRASSで使用可能な機能（QGIS GUIで使用可能）があります。MSPAおよびGUIDOSの問題の1つは、画像サイズが制限されることです。残念ながら、ESRIソフトウェアでは、形態学的演算子はArcScanエクステンションでのみ利用可能です。いくつかの掘り下げにより、他のソフトウェアオプションと、カスタムカーネルマトリックスを使用したラスター代数を介して形態学的演算子を定義する方法が見つかります。
別のアプローチは、Sobalカーネル演算子などのエッジ検出フィルタリング方法です。ArcGIS Gradient Metrics ToolboxおよびspatialEco Rパッケージには、sobal関数があります。R実装の利点は、演算子の勾配関数を返すことができるのに対して、ArcGIS実装は1次関数のみを返すことです（必要なものはすべて）。私はと考えていオルフェオツールボックス（QGISのアドオンとして利用可能）がEdgeExtraction機能でsobalオプションがあります。
完全なソリューションではありませんが、接続性分析のために次のツールを確認してください（最初のツールは、検索対象に近似しています）。
MSPA - GUIDOSツールボックス（http://forest.jrc.ec.europa.eu/download/softwareからの形態的空間パターン分析（http://forest.jrc.ec.europa.eu/download/software/guidos/mspa）/ guidos）および
Conefor Sensinode（http://www.conefor.org/）。
また、インスタンスを分類する機械学習アルゴリズムのトレーニングも検討してください（廊下とフラグメント）。分類するには、パッチレベルで空間属性（パッチサイズ、周囲の面積比、円比など）および距離ベースの機能（フラグメントまでの距離など）を指定できます。分類に必要なパッチレベルの機能を計算するには、FragStats（https://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html）を試してください。
また、各インスタンスを分類するためのより単純な「専門家ベースのルールシステム」を検討することもできます。たとえば、廊下は、生息地の破片などよりも周辺面積率が高くなります。
コネクティビティ分析に関するより興味深いもの：http : //conservationcorridor.org/corridor-toolbox/programs-and-tools/
ただし、一部の廊下に「フルピクセル接続」がないという事実は、最初に整理する必要がある問題です。あるピクセルが廊下の一部であるかどうかを判断するには、何らかの距離ベースのしきい値基準を定義する必要があると思います。