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南京市2010-2021年土地利用专题图的制图过程及土地变化分析实验设计（包含几何校正、监督分类和精度评估）

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简介：
本研究详细探讨了南京市自2010年至2021年间土地利用的变化，通过实施几何校正、监督分类与精度评估等步骤制作专题地图，并深入分析了该时期内城市土地变化的特点及成因。 1. 课程设计目的 2. 数据介绍 3. 实验步骤 3.1 几何校正 3.2 影像裁剪 3.3 监督分类 3.4 分类器选择 3.5 分类后处理 3.6 精度验证 3.7 土地利用专题图 3.8 土地利用变化图 3.9 计算NDVI归一化植被指数与植被覆盖度FV 4. 实验小结与感想 5. 附录用图

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  • 南京市2010-2021年土地利用专题图的制图过程及土地变化分析实验设计（包含几何校正、监督分类和精度评估）
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    本研究详细探讨了南京市自2010年至2021年间土地利用的变化，通过实施几何校正、监督分类与精度评估等步骤制作专题地图，并深入分析了该时期内城市土地变化的特点及成因。 1. 课程设计目的 2. 数据介绍 3. 实验步骤 3.1 几何校正 3.2 影像裁剪 3.3 监督分类 3.4 分类器选择 3.5 分类后处理 3.6 精度验证 3.7 土地利用专题图 3.8 土地利用变化图 3.9 计算NDVI归一化植被指数与植被覆盖度FV 4. 实验小结与感想 5. 附录用图
     
  • 南京土地利用分布图
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    《南京土地利用分布图》详尽展示了南京市各类土地资源的分布情况，包括耕地、林地、工业用地等，为城市规划与管理提供重要数据支持。 这是南京市土地利用现状图，格式为jpg，不是shp文件。该图片可用于地理信息系统的学习与实验。
     
  • 基于遥感与GIS的土地利用/土地覆被分类精度评价
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    本研究探讨了结合遥感技术和地理信息系统（GIS）进行土地利用及覆盖分类的方法，并对其准确性进行了评估。通过分析不同技术手段的效果，为提高土地资源管理决策提供科学依据。 遥感技术在生成土地用途与覆盖图方面扮演着关键角色，通过图像分类这一过程实现其功能。为了确保该过程的成功执行，需要考量包括高质量Landsat影像及辅助数据的获取、精确度高的分类程序以及具备丰富经验的专业知识在内的多个因素。 本研究旨在利用遥感技术和地理信息系统（GIS）技术对特定区域的土地使用和覆盖情况进行分类并绘制地图。整个项目分为两个主要部分：土地利用与覆盖分类，以及准确性的评估。在此次调研中，监督下的图像分类采用了非参数规则进行操作。 根据研究成果显示，在所考察的区域内，农业用地占65.0%，水体占据4.0%的比例，而建成区则占据了18.3%；此外还有混交林（5.2%）、灌木丛（7.0%）以及贫瘠裸地（0.5%）。总体上来看，研究的分类准确度达到了81.7%，Kappa系数为0.722。鉴于Kappa值较高，该分类图像被认为适用于后续深入的研究分析。 这项工作提供了一份重要的信息资源库，供规划者和决策制定人员参考以实现环境可持续性目标。
     
  • 2017-2021年全国10米精度土地利用分类数据集
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    该数据集包含2017至2021年间中国陆地范围内的高分辨率（10米）土地利用变化信息，是研究土地覆盖、城市扩张及生态环境保护的重要资源。 该数据集格式为.tif格式，空间分辨率为10米，时间跨度从2017年到2021年，可以直接在Arc GIS中加载并进行分析。原始数据来自Esri公司，以Sentinel-2卫星的遥感图像为基础，并结合人工智能土地分类模型制作而成。此外还包括全国省、市、县三级行政区划shp格式的数据下载地址，用于帮助用户裁剪感兴趣区域。
     
  • ENVI土地利用监督分类详细教程课件.rar
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    本资源为ENVI软件进行土地利用监督分类的详细教程课件，涵盖从数据准备到分类结果评估全流程指导。 利用ENvi对遥感数据进行监督分类的课件内容非常详尽，涵盖了数据选择、数据处理、监督分类及分类结果评价等多个方面。
     
  • ENVI监督分类与非监督分类及其精度评估详解教程
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    本教程深入讲解ENVI软件中的监督分类和非监督分类技术，并详细介绍如何进行精度评估。适合遥感数据分析人员学习参考。 环境监督分类是一种利用ENVIS（环境信息系统）进行的地理空间数据处理方法，主要用于监测和管理自然资源及环境保护工作。这种方法通过收集、分析卫星图像和其他相关数据来识别不同类型的地表覆盖，并评估其变化情况，为决策者提供科学依据和支持。
     
  • 土地利用变化在ArcGIS中的分析.docx
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    本文档探讨了如何使用ArcGIS软件进行土地利用变化的分析，包括数据处理、空间统计和制图技术的应用，为地理信息系统研究提供技术支持。 在ArcGIS中进行土地利用变化分析涉及多个关键步骤，这些步骤主要集中在矢量数据的处理上，以揭示不同时间段内土地利用类型的转换情况。 1. **合并图层**：将两个不同时期的土地利用矢量数据通过“Union”工具进行联合操作。这会创建一个新的包含所有可能重叠区域的新图层，并保留所有字段信息。 2. **属性变化分析**：在新的图层中，添加一个短整型字段来标记土地类别是否发生变化。使用Python表达式比较两个时期的土地利用类型（例如`Class_Name`和`Class_Name1`），如果两者相同，则赋值为1表示未变；否则赋值为0表示发生了变化。 3. **记录转换**：为了追踪具体的土地利用类别的转变，可以创建一个文本型字段来记录新旧两类的变化情况。 4. **面积统计分析**：使用“Summary Statistics”工具对每种类型的土地进行汇总计算总面积。 5. **按区域统计**：“Tabulate Intersection”工具可以帮助生成每个行政区域内各类土地的利用面积统计数据。 6. **行政区划信息追加**：通过“Intersect”或“Spatial Join”工具将不同图斑与相应的区划信息关联起来，确保每块地的信息准确无误。 7. **转移矩阵制作**：为了创建土地变化转移矩阵： - 对两个时期的矢量数据执行“Dissolve”操作以合并相同类型的所有地块； - 使用“Intersect”工具分析不同期之间的转换情况，并导出结果为Excel表格； - 在Excel中使用透视表功能，统计并形成转移矩阵。 通过上述步骤，用户可以深入了解土地利用模式的演变以及不同类型间的相互转变关系。这些信息对于环境研究、城市规划和资源管理等领域具有重要意义。为了简化复杂的分析过程，还可以借助ArcGIS中的ModelBuilder来创建自动化模型以提高效率，并参考相关的视频教程进行学习指导。
     
  • 沉陷土地损毁程度的评估指标量化与实证分析
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    本文深入探讨了评估煤炭开采引起的地面沉降和土地破坏程度的方法，提出了一套科学的量化指标，并通过实际案例进行了验证分析。 本段落通过对不同地区煤矿区采煤沉陷后土地损毁特点的分析，在代表性、全面性、可操作性以及定性和定量相结合、系统与层次相结合的原则指导下，构建了一套评价土地损毁程度的指标体系，并对其进行了详尽解释和量化处理。这一过程旨在科学且系统地评估土地受损的程度。基于此框架，选取了黄土高原沟壑区的一处采煤沉陷地作为案例研究区域，运用所建指标体系进行具体分析。通过确定评价指标数值、计算权重、明确隶属度及评分等步骤，最终实现了对该地区土地损毁程度的全面评估。
     
  • 北京市土地用途分区.zip
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    《北京市土地用途分区》是一份详细规划文档，旨在指导北京地区各类土地资源的有效利用与合理分配，促进城市可持续发展。 北京的土地用途分区包括城镇建设用地区规划、铁路自然与文化遗产保护区、生态环境安全控制区现状、公路现状、基本农田保护区现状、河流水系、自然保留地及其他建设用地。此外，还包括村镇建设用地区规划公路、林业用地区一般农用地以及民用机场现状和铁路独立工矿区。
     
  • 2017年版土地利用分类体系
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    《2017年版土地利用分类体系》为中国国土资源部发布的最新标准文件，旨在规范全国范围内土地资源的调查、评价及规划工作。该版本详细规定了各类用地的划分原则与方法，为科学管理和合理利用土地提供了依据。 2017版土地利用分类体系包括12个一级类：耕地、园地、林地、草地、商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特殊用地、交通运输用地、水域及水利设施用地以及其他土地。此外，还包括各二级类的具体含义等详细信息。