01、概述最近我们发了一篇关于《2021年最新全球10米分辨率土地覆盖原始数据》的文章（更正：数据生成时间为2020年，发布时间为2021年），很多朋友在问这份数据来自哪里？有什么用途？这里我们就对这个数据做下详细的说明。02、数据说明全球10米分辨率土地覆盖原始数据是2021年6月24日Esri首次发布新的高分辨率数据，作为该公司生活地图集（LivingAtlas）的一部分。可访问网址（http
土地利用覆盖变化模拟仿真TerrSetTerrset是一个综合的、监测和模拟地球系统以实现可持续发展的地理空间软件系统。该系统采用IDRISI GIS分析和开发的图像处理工具并含有一系列垂直应用。Terrset在一个单一的、可负担的软件包内提供地理空间研究中广泛的应用工具。不用再购买昂贵的附加软件。 TerrSet软件功能包括:GIS分析系统:用于GIS分析的各种基本分析工具，主要面向光
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2023-12-08 08:52:06
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土地利用与土地覆盖是两个关于土地的既有本质区别又有密切联系的概念， 土地利用是指人类有目的地开发利用土地资源的一切活动，如农业用地、工业用地、交通用地、居住用地等都是土地利用的概念; 而土地覆盖则是指地表自然形成的或者人为引起的覆盖状况 ,如各种用地相关的物质现状包括各类作物、森林、草地 、房屋 、水泥及沥青路面等则为土地覆盖的概念。土地利用偏重于土地的经济属性,而土地覆盖则偏重于土地的自然属
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2024-08-16 16:35:57
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要查看更改，请打开和关闭顶层。当您对最终地图感到满意时，您可以单击页面
原创
2022-05-26 02:24:29
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引言GEE，google earth engine，是一个地理数据的云计算平台，可以快速、批量处理数据。我想统计一下自己的家乡，四川省乐至县，这十几年的各乡镇土地覆盖变化情况。考虑到本地计算需要进行繁琐的数据处理，我这里使用GEE进行计算。研究思路我将研究过程分为四个大的步骤，前三个步骤在GEE中进行，最后一个步骤是在本地对excel数据进行处理。数据筛选与预处理这一个步骤主要是对影像数据进行土地
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2024-06-05 12:46:02
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### 土地覆盖数据分析与可视化
在地理信息系统（GIS）和数据科学领域，土地覆盖数据是一种重要的信息资源，可以帮助我们了解地表覆盖类型分布情况，监测土地利用变化，制定环境保护政策等。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多工具和库，方便我们对土地覆盖数据进行分析和可视化。
#### 土地覆盖数据
土地覆盖数据通常包括不同类型的地表覆盖，如森林、草地、水域等。这些数据可以通过卫星遥感技
原创
2024-03-17 06:48:16
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土地利用/土地覆盖数据是开展地理、生态、环境等研究的基础数据，本文对目前主流且开源的土地利用数据进行整理，随时更新，欢迎补充！1. GlobeLand30中国向联合国提供的首个全球地理信息公共产品，被国际同行专家誉为“对地观测与地理信息开放共享的里程碑”。全球数据可分幅下载，数据质量较高。但数据量较大，下载和拼接处理较慢。获取途径：Welcome-GlobeLand30http://www.glo
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2023-09-28 16:21:07
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本文为“GIS数据获取整理”专栏（）中第三篇独立博客，因此本文全部标题均由“3”开头。本文对目前主要的土地、土壤数据获取网站加以整理与介绍。 3 土地土壤数据3.1 土壤属性数据3.1.1 HWSD Database网址：http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML/H
简介在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对土地覆盖变化进行年度和月度的分析。通过Google的Dynamic World数据集，我们可以识别2023年至2024年间土地覆盖的类型和变化。背景知识Google Dynamic World数据集Google/DYNAMICWORLD/V1数据集提供了高分辨率的土地覆盖数据，这些数据可以用来分析土地覆盖类型和变化。
原创
2024-08-27 12:50:05
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在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对土地覆盖变化进行年度和月度的分析。通过Google的Dynamic World
原创
2024-07-15 16:03:54
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# Python绘制土地利用和土地覆盖类型图
土地利用和土地覆盖是环境科学和城市规划中的重要概念，它们能够帮助我们理解人与自然的关系，促进可持续发展。随着城市化进程的加快，科学地监测和管理土地资源显得尤为重要。Python作为一种强大的编程语言，凭借其丰富的数据分析库，广泛应用于这项工作中。
## 为什么使用Python绘制土地利用和覆盖图？
Python提供了许多强大且易于使用的库，例如
土地利用和土地覆盖是环境科学和城市规划中的重要概念，它们能够帮助本文理解人与自然的关系，促进可持续发展。随着城市化进程的加快，科学地监测和管理土地资源显得尤为重要。Python作为一种强大的编程语言，凭借其丰富的数据分析库，广泛应用于这项工作中。本文将详细介绍如何使用Python绘制土地利用和土地覆盖类型图，并提供详细的代码示例。
# 如何用Python计算土地利用变化
## 1. 整个流程
首先，让我们来看一下整个计算土地利用变化的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------------------------------------- |
| 1 | 读取两个时间点的土地利用数据
原创
2024-05-14 04:37:38
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自 LUC C 项目开展以来 ,国际学术界对土地利用与土地覆盖变化的认识已有了长足发展. 目前国际上有关LUCC 的研究,其内容主要包括三个核心,即 LUCC 状况和驱动力机制、LUC C 的效应与作用机制研究 、 LUC C 的区域与全球模型. LUC C 的变化状况及其驱动力研究开展较早 , 成果也比较丰富 ; 随着研究重点的转移, LUC C 的效应研究工作在近期得到了更多关注和重视 ;
引言
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。
一、研究意义
高分影像数据集（GID）作为一个基于高分二号（GF-2）卫星图像构建的大型土地覆盖数据集，其研究意义深远而广泛。以下是GID数据集在多个方面所展现出的重要研究意义：
推动遥感技术的创新与发展
原创
2024-09-02 13:10:19
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本篇主要是针对矢量数据的分析。统计的操作视频，点击这里观看。 用地变化分析操作视频，点击这里观看。 转移矩阵操作视频，点击这里观看。
一、不同时期的土地利用矢量数据，如何分析其图形及属性变化？ 土地利用图（左图为1993年，右图为2003年）思路如下：可以先对2个图层进行Union操作，然后在结果中新建一个字段，分析属性的变化。如果属性没变，就赋值为1，如果属性变化了就赋
原创
2022-01-11 18:04:52
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用erads基于landsat影像做监督分类
原创
2022-10-09 00:15:43
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未来土地利用模拟（FutureLand-Use Simulation, FLUS）模型1 模型简介1.1 基于ANN 的适宜性概率计算1.2 基于自适应惯性机制的元胞自动机1.3 模拟精度评价参考 流域 径流变化是 自然因素和 人为因素共同作用的结果，其中人为因素最为直接的方式就是通过改变土地利用状态。 土地利用方式的改变会对流域水文循环过程产生重要影响，进而影响到流域的水量平衡。 未来土地利
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2024-09-23 13:39:49
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新的应用程序一旦在这个集合中可用，就应该使用2020的更新版本，特别是在使用这个时间序列的多年的数据时，以确保一致的分类。例
原创
2023-07-05 18:06:36
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哥白尼气候变化服务(C3S)全球土地覆盖分类网格数据集(1992-2022)摘要： 该数据集提供全球年度土地覆盖分类地图，采用联合国FAO
