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GEE土地分类——基于CCDC分类结果分析各年度土地覆盖面积及特定年份各类用地面积统计.pdf

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简介：
本研究通过分析GEE平台上的CCDC分类数据，探讨了不同年度的土地覆盖变化情况，并对特定年份各类用地面积进行了详尽统计。 本教程利用CCDC已分类的结果（不同年份的土地分类结果），结合地类发生变化的波段进行面积统计，并通过循环、图表展示来方便对各区域的面积数据进行分析。之前的CCDC教程内容可参考相关系列文章，如：（CCDC-3...）。

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  • GEE土地分类——基于CCDC分类结果分析各年度土地覆盖面积及特定年份各类用地面积统计.pdf
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    本研究通过分析GEE平台上的CCDC分类数据，探讨了不同年度的土地覆盖变化情况，并对特定年份各类用地面积进行了详尽统计。 本教程利用CCDC已分类的结果（不同年份的土地分类结果），结合地类发生变化的波段进行面积统计，并通过循环、图表展示来方便对各区域的面积数据进行分析。之前的CCDC教程内容可参考相关系列文章，如：（CCDC-3...）。
     
  • 土地利用分类面积统计表生成
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    本工具提供便捷的土地利用分类面积统计服务，帮助用户快速整理和分析各类土地使用情况的数据。 根据第三次全国国土调查数据，生成土地利用现状分类面积统计表。
     
  • 2022年全国各省市区县土地利用类型及面积数据.xlsx
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    本Excel文件包含2022年中国各省份、直辖市、自治区和地级市的土地使用类型及其对应面积的数据，便于进行国土管理和规划分析。 详细介绍及样例数据可以在相关博客文章中找到。该文章提供了详细的解释和示例数据，帮助读者更好地理解相关内容。 （虽然您的请求是去掉链接和其他联系信息，但原文并未提供具体内容或直接引用的文本部分，因此这里提供的描述较为概括性。若有需要更详细的文字重写，请提供更多具体内容。）
     
  • 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。
     
  • 基于GEE的深度学习——利用TensorFlow实现DNN土地分类.pdf
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    本论文探讨了在Google Earth Engine平台上结合使用TensorFlow框架进行深度神经网络（DNN）的土地覆盖分类方法。通过该模型的应用，提高了土地分类精度和效率。 本段落介绍如何利用TensorFlow构建和训练深度神经网络（DNN）模型进行土地分类。首先讨论了TensorFlow的特点以及DNN在土地分类中的应用。接着详细阐述从地球引擎获取数据、数据预处理、模型构建、训练和测试的过程，最后展示了如何将预测结果上传到地球引擎资产以验证分类效果。 TensorFlow是一个由Google开发维护的开源深度学习框架。它提供了一个灵活的平台来建立并训练各种机器学习模型，特别是针对深度神经网络。其主要特点如下： 1. 高度灵活性：适用于多种类型的机器学习任务如分类、回归等。 2. 利用有向无环图（DAG）表示计算过程，从而支持自动微分和优化操作，并且能够实现并行处理等功能。
     
  • SWAT分类的土地利用类型表
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    SWAT分类的土地利用类型表提供了详细的土地使用类别说明和代码，用于支持水文建模与环境影响评估，在农业、水资源管理和生态保护中具有重要作用。 土地利用/覆被变化是由自然条件和社会经济活动共同作用的结果，在受到地理因素限制的同时也越来越多地受到人类改造行为的影响。随着城市化进程的推进，土地供需矛盾日益突出，成为城市发展的重要影响因素，并成为了国际研究中的热门课题。与此同时，还伴随着诸如城市空间扩张、用地结构失衡和生态环境破坏等问题。 为了应对这种复杂化利用方式带来的挑战，如何在各类土地使用类型之间实现合理的增长与平衡就变成了一个重要的研究方向。该领域涉及的数据集涵盖了1980年到2020年的全国范围内的土地利用情况，并由多个研究所共同完成构建工作，包括影像融合、几何校正等技术处理步骤以及人机交互目视解译方法的应用来获取数据。
     
  • 土地分类图例（二调+三大类）
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    本图例汇集了第二次全国土地调查及最新三大类土地分类系统的示例，旨在为用户清晰展示各类土地的划分标准与编码规则。 土地分类图例二调包括三大类的土地分类图例。
     
  • 湖南省1公里土地覆盖耕地类型数据
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    本数据集提供了湖南省内每平方公里详细的耕地分类信息，旨在为农业政策制定、农田管理和生态环境研究提供精准的数据支持。 2015年的湖南省1km土地覆被耕地类型数据可用于进行数据分析。