土地利用专题
Python绘制土地利用和土地覆盖类型图示例详解
《Python绘制土地利用和土地覆盖类型图示例详解》本文介绍了如何使用Python绘制土地利用和土地覆盖类型图,并提供了详细的代码示例,通过安装所需的库,准备地理数据,使用geopandas和matp... 目录一、所需库的安装二、数据准备三、绘制土地利用和土地覆盖类型图四、代码解释五、其他可视化形式1.
【GIS教程】土地利用转移矩阵
随着科技社会的不断进步，人类活动对地理环境的影响与塑造日益明显，土地不断的侵蚀与改变也导致一系列的环境问题日益突出。土地利用/覆盖（LUCC）作为全球环境变化研究的重点问题为越来越多的国际研究机构所重视，研究它的变化既是对已有的工业化、城市化过程的一个较为直观的反映，也是对于未来土地变化进行预测和模拟的一个不可或缺的基础。对于一个地区土地利用变化的研究，有利于对该地区进行更好的生
ArcGIS空间数据处理、空间分析与制图；PLUS模型和InVEST模型的原理，参量提取与模型运行及结果分析；土地利用时空变化以及对生态系统服务的影响分析
工业革命以来，社会生产力迅速提高，人类活动频繁，此外人口与日俱增对土地的需求与改造更加强烈，人-地关系日益紧张。此外，土地资源的不合理开发利用更是造成了水土流失、植被退化、水资源短缺、区域气候变化、生物多样性锐减等一系列生态环境问题。如何优化土地利用模式，维持区域土地生态安全，缓和土地供需矛盾，使人-地关系协调共生作为关键问题，成为国内外研究热点。 【科研必备】"PLUS模型+"生态系统服务多情
【RSGIS数据资源】中国多时期土地利用遥感监测数据集（CNLUCC）
文章目录 数据基本信息摘要数据说明数据引用方式 数据基本信息 数据时间： 多时期(1970年代末期以来11期) 空间位置： 中国 数据格式： 矢量与栅格 空间分辨率： 30m 主题分类： 中国土地利用遥感监测数据 DOI标识： 10.12078/2018070201 摘要 中国多时期土地利用遥感监测数据集（CNLUCC）是以美国陆地卫星Landsat遥感影
SWAT模型高阶应用暨SWAT模型无资料地区建模、不确定分析及气候、土地利用变化对水资源与面源污染影响分析
原文链接：SWAT模型高阶应用暨SWAT模型无资料地区建模、不确定分析及气候、土地利用变化对水资源与面源污染影响分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247604401&idx=4&sn=d2d39846dce07bee765c820de1cf92f3&chksm=fa821956cdf5904091c991054f88d
基于RS和GIS的北京土地利用变化监测--笔记
通过对北京市1988、1991、1996、1999、2004、2007年LANDSAT/TM遥感影像的处理与解译判读，采用先分类后比较的方法提取北京市1988一 2007年六期五个阶段的土地利用/覆被动态变化的位置、面积和类型。以此为基础，采用土地利用/覆被转移矩阵、土地利用动态度、土地利用程度指数和生态景观指数等多种数学模型，分析北京市土地利用/覆被动态变化的规律、特点、过程和和景观 格局，
【RSGIS数据资源】1980-2021年中国土地利用覆盖和变化数据集
文章目录 摘要1. 数据集概况2. 数据集组织形式2.1 1980-2015年中国森林覆盖数据集CFCD2.2 1980-2021年中国土地利用覆盖与变化数据集 3. 数据生产服务单位4. 引用 摘要 通过融合森林资源清查数据和20种遥感土地利用产品，重建生成了1980-2015年中国森林覆盖数据集，空间分辨率1×1公里，再现了1985-2015年间森林覆盖面积增加的趋势，385
中国GDP空间分布数据集、中国人口空间分布数据集、GDP密度分布、人口密度分布数据、夜间灯光分布数据、土地利用数据、道路网分布数据、乡镇边界分布
引言 GDP（国内生产总值）是指一个国家或地区所有常驻单位在一定时期内生产的所有最终产品和劳务的市场价值。GDP是表征宏观经济发展状况的基础性指标。GDP是社会经济发展、区域规划和资源环境保护的重要指标之一，通常以行政区为基本统计单元。GDP空间化以空间统计单元代替传统的行政统计单元，为多领域之间数据共享、进行空间统计分析带来极大便利。 正文 中国GDP空
中国3254座水库集水区特征（地形、土壤、地质、土地利用、气候、人为活动等）
中国3254座水库集水区特征数据集 中国3254座水库集水区特征（地形、土壤、地质、土地利用、气候、人为活动等）数据集 数据介绍 中国3254个水库共提供512个属性。这些属性是在水库上游集水区提供的，包含: 1）两种类型的水库上游集水区（即全集水区和中间集水区）， 2）集水区地形， 3）人为活动， 4）气候， 5）土地覆盖和利用， 6）土壤和
地表温度数据、LST温度数据、地表反照率、NDVI数据、NPP数据、植被覆盖度、土地利用数据
引言 地表温度(LST)是指地面的温度，太阳的热能被辐射到达地面后，一部分被反射，一部分被地面吸收，使地面增热，对地面的温度进行测量后得到的温度就是地表温度。地表温度是区域和全球尺度地表物理过程中的一个关键因子，也是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数。许多应用如干旱、高温、林火、地质、水文、植被监测，全球环流和区域气候模型等都需要获得地表温度。 正文
150G全国1米分辨率土地利用数据【2023年】
#1数据摘要 全国1米分辨率土地利用数据 全国范围，分省份分类，1米精度土地利用数据。2023年版本。 数据格式:tif 坐标系:wgs1984 范围:全国各省份 时间:2023年 精度:1米 地类:共计11个地类 中国1m分辨率土地覆盖数据 文件命名与介绍：数据为GeoTIFF栅格格式，每个城市数据的命名方式为“G_P_C.tif”，其中“G”表示地理区域
【WRF】将modis数据2019年中国土地利用数据处理成wrf能识别的土地利用数据
step1、利用gee获取2020年中国区域的土地利用数据 //get a feature collection with china square boundaryvar china_square = ee.FeatureCollection('projects/hsy/assets/chinashp_square');//load modis land cover datavar mod
2020年30米二级分类北京市土地利用数据
引言 北京市省土地利用数据产品是指基于Landsat TM/ETM/OLI遥感影像，采用遥感信息提取方法，并结合野外实测，以及参照国内外现有的土地利用/土地覆盖分类体系，经过波段选择及融合，图像几何校正及配准并对图像进行增强处理、拼接与裁剪，将全国土地利用类型划分为6个一级类，25个二级分类以及部分三级分类的土地利用/土地覆盖数据产品。 正文 数据简介 土地利
中国各城市土地利用类型（城市功能）数据集（shp）
中国各城市土地利用类型（城市功能）数据集 时间：2018年 全国范围的城市用地类型数据（居住/商业/交通用地等共计11类） 分类：居住用地、商业用地、工业用地、医疗设施用地、体育文化设施用地、交通场站用地、绿地等用地类型 含城市编码、一级分类5个、二级分类11个 数据按照按城市划分： 数据按照按省份划分： 部分地类： 部分数据展示： 1、上海市
【ArcGIS】统计格网中不同土地利用类型占比
基于ArcGIS统计格网中不同土地利用类型占比 数据准备ArcGIS操作步骤1、创建渔网（Create Fishnet）2、建立唯一标识3、选择格网4、提取不同类别土地利用类型5、各类用地面积计算 参考另：可能出现的问题总结Q1：ArcGIS获取唯一值（Get Unique Value）失败 数据准备 1、研究区矢量边界 2、土地利用数据 数据下载-The 30 m ann
中国海岸带土地利用遥感分类系统研究
土地利用分类是土地利用数据建立和土地利用变化研究的前提。鉴于我国海岸带土地利用多样性显著而分类系统研究相对不足的现实，文章简要论述了国内外海岸带土地利用分类系统的研究进展、适用的遥感数据类型和制图精度，并从陆海耦合的角度出发回顾国内滨海湿地分类系统的研究成果。在此基础上，提出中国海岸带土地利用遥感分类系统优化方案，包含8个一级类型和24个二级类型，较全面涵盖了全国海岸带的土地资源类型，并从海岸带区
基于ArcGIS的2015-2020辽宁省土地利用变化分析
数据准备 栅格转面 运行ArcToolbox，打开【转换工具】，选择【从栅格转出】里面的【栅格转面工具】，调出面板进行参数设置。输入栅格选择裁剪的2015年中国土地利用遥感监测数据（辽宁）；字段选择【value】 将2020年数据进行同样操作。 根据编号填充相应类型 添加一个字段，根据土地
贵州省二级分类土地利用数据(矢量)
贵州省，地处中国西南腹地，地貌属于中国西南部高原山地，境内地势西高东低，自中部向北、东、南三面倾斜，平均海拔在1100米左右。贵州高原山地居多，素有“八山一水一分田”之说。全省地貌可概括分为：高原、山地、丘陵和盆地四种基本类型，其中92.5%的面积为山地和丘陵，是全国唯一没有平原支撑的省份。 土地利用数据是在根据影像光谱特征，结合野外实测资料，同时参照有关地理图
广东省30m二级分类土地利用数据(矢量)
广东省，地处中国大陆最南部，属于东亚季风区，从北向南分别为中亚热带、南亚热带和热带气候，是中国光、热和水资源最丰富的地区之一。主要河系为珠江的西江、东江、北江和三角洲水系以及韩江水系。广东省面积为17.977万平方公里，其中宜农地434万公顷，宜林地1100万公顷。 土地利用数据是在根据影像光谱特征，结合野外实测资料，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色
广西省行政村边界shp数据/广西省乡镇边界/广西省土地利用分类数据/径流分布
广西壮族自治区，地处中国南部，北回归线横贯中部。南北以贺州——东兰一线为界，此界以北属中亚热带季风，以南属南亚热带季风。 数据范围：全国行政区划-行政村界 数据类型：面状数据，全国各省市县【村庄-边界】乡村界、乡村范围、村界数据 数据属性：标准12位行政区划编码、村名称、所属地区 分辨率：1:2万--1:5万 数据格式：SHP数据（arcgis矢量数据格式） 五级行政区
北京市行政村边界shp数据/北京市乡镇边界/北京市土地利用分类数据
北京是一座有着三千多年历史的古都，在不同的朝代有着不同的称谓，大致算起来有二十多个别称。北京地势西北高、东南低。西部、北部和东北部三面环山，东南部是一片缓缓向渤海倾斜的平原。境内流经的主要河流有：永定河、潮白河、北运河、拒马河等，多由西北部山地发源，穿过崇山峻岭，向东南蜿蜒流经平原地区，最后分别汇入渤海。 数据范围：全国行政区划-行政村界 数据类型：面状数据，全国各省市县【村庄-
2m高分辨率土地利用分类矢量数据/植被类型分布数据
土地利用数据是在根据影像光谱特征，结合野外实测资料，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析，建立统一解译标志的基础之上，依据多源卫星遥感信息，结合实地调查和其他辅助数据，采用全数字化人机交互作业方法，主要根据对图像光谱、纹理、色调等的认识结合地形图目视解译而成；在内业建立解译标示与实现数据获取的基础上，结合外业实地考察验证，提高土地利用
使用 Python 进行基于对象的土地利用分类
航空图像以不同的空间和时间分辨率覆盖整个地球。从航空图像中及时提取信息需要进行自动分析，以训练计算机识别人眼立即识别的内容。基于对象的图像分析 (OBIA) 通过实施图像分割算法将像素组组合成对象（片段），从而减少图像中的信息量，从而提高处理效率。本文介绍如何使用开源Python包对航空图像进行图像分割和土地覆盖分类。具体来说，我将演示基于地理对象的图像分析 (GeOBIA) 的过
城市土地利用分布数据/城市功能区划分布数据/城市poi感兴趣点/植被类型分布
城市功能分区是按功能要求将城市中各种物质要素，如工厂、仓库、住宅等进行分区布置，组成一个互相联系、布局合理的有机整体，为城市的各项活动创造良好的环境和条件。根据功能分区的原则确定土地利用和空间布局形式是城市总体规划的一种重要方法。 目前地理遥感生态网平台已发布城市功能区划分布数据。 在现代的城市规划工作中，功能分区通常是在评定、选择
30m二级分类土地利用数据Arcgis预处理及获取
本篇以武汉市为例，主要介绍将土地利用数据转换成武汉市内各区土地利用详情的过程以及分区统计每个区内各地类面积情况，后面还有制作过程中遇到的面积制表后数据过小的解决方法以及一些相关的知识点： 示例数据下载链接：数据下载链接 （1）首先在Arcgis导入湖北30m精细地表土地利用数据，然后导入武汉各区矢量行政边界对土地利用数据进行掩膜提取。（ArcToolbox-Spatial Analyst