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兰州市土地覆盖变化利用LandsatTM影像进行检测。

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简介：
兰州市，作为西北内陆地区的核心城市，对研究其土地覆盖变化检测方法具有深远的学术价值，这对于深入理解兰州市的社会空间结构及其发展历程至关重要。本文选取了2006年和2011年兰州市的Landsat TM影像数据，并利用主成分分析以及支持向量机等技术手段，从而完成了地物变化的精确检测。

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  • 基于Landsat TM影像的兰州市土地覆盖变化分析
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    本研究利用Landsat TM影像数据，对兰州市近几十年的土地覆盖变化进行详细分析，探讨城市化进程中的环境影响与发展趋势。 兰州市作为西北内陆地区的中心城市，研究其土地覆盖变化检测方法对于探索该市的社会空间结构及其演变过程具有重要意义。本段落选取了2006年和2011年的Landsat TM影像数据，并采用主成分分析和支持向量机技术进行地物变化的检测工作。
     
  • 土地利用/土地覆盖的遥感影像目视解译（侧重土地利用）
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    本研究聚焦于通过遥感技术进行土地利用和土地覆盖的变化分析，强调目视解译方法在识别不同土地使用类型中的应用与精度。 土地利用与生态环境分类系统之间的差异如下： 土地利用： 1. 根据土地的作用进行划分。 2. 根据覆盖方式及目的进行区分。 生态环境： 1. 以自然景观特点为主要依据。 2. 考虑区域本底的差异性。 3. 结合不同梯度上的植被覆盖率以及下垫面的自然环境特性。
     
  • 运用遥感与GIS技术观测大城市区域土地利用及覆盖的时空演变
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    本研究聚焦于应用遥感技术和地理信息系统(GIS)分析大城市的土地利用和覆盖变化，探讨其随时间的空间动态演化过程。 遥感技术和地理信息系统（GIS）的运用为监测景观在时间和空间上的变化提供了一种有效的方法。这项研究关注了柏林和Erlangen-Fürth-Nürnber-Schwabach（EFNS）大都市区域的城市化进程及其对自然生态系统和资源构成的威胁。 为了确定这两个地区土地利用/覆盖情况的变化，使用1972年、1985年、1998年、2003年以及2015年的Landsat数据进行了“最大可能性”的监督分类。结果显示，在研究期间内，建成区是两个地区的主导性土地用途。 在EFNS地区中，土地使用的增加是以牺牲绿色和开放空间为代价的；而在柏林，则主要以农业用地被占用的形式体现出来。同时，在过去40年里，EFNS区域中有5%的森林面积转变为了城市基础设施建设的土地，而柏林的森林覆盖率却增加了3%。 从1972年至1985年间，EFNS地区的水域发生了显著的变化；相比之下，柏林地区在过去的四十年间水体变化则相对较小。遥感技术生成的地图整体准确性，在针对柏林区域时达到了88%-94%，而对于EFNS区域，则为85.87%至87.4%。 综上所述，结合使用遥感技术和GIS似乎是监测城市土地利用与覆盖状况的变化，并帮助改善土地规划以避免环境及生态问题的必不可少的方法。
     
  • 利用gcov进行代码覆盖率测试
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    本文章介绍了如何使用gcov工具对C/C++程序进行代码覆盖率测试的方法和步骤，帮助开发者优化代码质量和测试效果。 使用gcov进行代码覆盖率测试是一种有效的方法。作为GNU GCC组件的一部分，gcov是一款免费的工具，并且可以与lcov结合生成美观的HTML格式报告。本段落将介绍如何使用gcov、其工作原理以及在实际应用中可能遇到的问题及其解决思路。 Gcov的基本用法如下： 1. 编译 使用gcov的前提是在编译时开启代码覆盖率测试功能。例如，如果需要对srcfile.c进行单个文件的测试，则需通过特定选项来配置GCC以支持此需求。 以上内容简化了原始文本中的重复部分，并保留了主要信息和结构。
     
  • 2020年上海市10米精度土地覆盖与利用数据.rar
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    本资源为2020年度上海市高分辨率（10米精度）的土地覆盖与利用数据集，涵盖全市范围内的详细土地使用情况。适合城市规划、地理研究等领域应用。 2020年发布了空间分辨率为10米的全球陆地覆盖数据集，该数据由大量GeoTIFF文件组成，并基于10m分辨率的哨兵影像数据及深度学习方法制作而成。此土地利用数据共分为十类：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水体、不透水面（建筑用地）、裸地和雪/冰。 我们从官方渠道下载了该数据集，并将其坐标系由原来的墨卡托直角坐标系转换为WGS84地理坐标系。随后，根据最新的省市级行政边界对该数据进行裁剪处理，得到了每个省市的土地利用信息。最终结果中，每个省份的数据包含了各个市的信息，格式统一为TIF文件，并使用WGS84坐标系统表示。
     
  • 1985年至2020年的土地利用与覆盖数据
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    本数据集涵盖了自1985年以来中国的土地利用和覆盖变化情况，包括农业用地、森林、草地等各类土地类型的详细信息。 该数据集的分辨率是30米级别，覆盖全国范围。分类情况包括9大类：农田、建设用地、林地、灌木、草地、雪地、裸地及湿地等，并附有详细的情况对应表。此数据可以直接用于土地转移矩阵和土地利用调查等相关分析工作。
     
  • EarthEngine-Deep-Learning: 利用Google Earth Engine对Landsat-8影像进行土地分析...
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    EarthEngine-Deep-Learning项目运用Google Earth Engine平台及深度学习技术，针对Landsat-8卫星图像开展高效的土地覆盖与利用变化分析研究。 如果您使用EarthEngine深度学习进行学术研究，请引用以下存储库： @misc{das_2019, title={基于Landsat-8影像的Google Earth Engine土地覆盖分类}, url={https://ucalyptus.me/EarthEngine-Deep-Learning/index.slides.html}, journal={EarthEngine Deep Learning}, publisher={GitHub}, author={Das, Sayantan}, year={2019}, month={Sep} }
     
  • CCI 土地覆盖_网盘链接
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    本资源为“CCI土地覆盖”数据集的网盘分享，包含全球高分辨率的土地利用和覆盖类型信息，适用于遥感、地理信息系统及生态环境研究。 1992年至2020年这段时间里，……（此处省略具体内容，因为原文并未提供详细内容）。在这一时期内发生了许多重要事件和发展变化。
     
  • 利用Python进行图像阴影检测和消除.zip
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    本项目提供了一种使用Python技术实现图像中阴影自动检测与去除的方法。通过先进的计算机视觉算法，有效提升图像质量。文件内含详细代码及操作指南。 在数字图像处理领域，阴影是一个普遍存在的问题，并且会对诸如图像特征提取、识别及分割等多种任务造成不利影响。因此，开发一种有效的阴影检测与去除方法对于后续的图像处理工作具有重要意义。 一般而言，在一幅图片中，阴影区域通常会表现出以下特点：其亮度明显低于非阴影部分；在边界上存在清晰但宽度较小的变化范围，并且该区域内颜色通道的比例接近于相邻的非阴影区。基于这些特征，我们可以制定出一套有效的算法来识别和消除图像中的阴影。 详细的技术解释可以参考相关的技术博客文章（注：原文中提到的具体链接在此处省略）。
     
  • 基于TM影像分析重庆市北碚区地表植被覆盖变迁（2009年）
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    本研究运用TM遥感影像技术，深入探讨了重庆市北碚区自2009年以来的地表植被覆盖变化情况，旨在评估区域生态环境演变。 在3S技术支持下，利用重庆市北碚区1988年与2007年的Landsat TM影像数据编制了归一化植被指数（NDVI）图，并生成了植被覆盖度图像。通过掩膜技术和变化检测等方法提取了研究区域从1988年至2007年间植被覆盖的变化信息。研究表明，北碚区在二十年间增加了大约14.3平方千米的植被覆盖率，增长率为1.94%。此外，该地区主要表现为低植被覆盖度类型面积增加和高植被覆盖度类型面积减少的趋势；具体来说，在植被覆盖度小于40%的情况下，其变化率达到了约108%，而在80%-90%及以上的范围内则出现了相应的下降趋势。