本系列文章基于ArcGIS平台，深入探讨土地利用变化模式及其背后的驱动因素，旨在为城市规划与可持续发展提供科学依据。
### 基于ArcGIS进行土地利用变化及驱动力分析（一）
#### 一、实验数据预处理
##### 1.1 实验概述
###### 1.1.1 背景及目的
在开展土地利用变化研究时，经常遇到原始资料不完整或信息来源不同的问题。为了确保后续分析的准确性和可靠性，在实验开始前需要对相关数据进行一系列预处理操作，包括镶嵌、裁剪、坐标转换和选择特定区域等步骤。这些措施能够提高数据质量，并简化后期的数据分析流程。
通过本实验希望达到以下目的：
1. 掌握不同坐标系之间的转换方法。
2. 熟练使用镶嵌、裁减、连接与关联技术处理栅格及矢量数据，提升数据分析效率。
3. 根据具体研究需求选择适当的研究区域，并导出相关图层进行进一步分析。
###### 1.1.2 数据说明
本次实验所用的数据保存在`datas_exp`文件夹内。主要包括：
- **土地利用情况（2000、2010和2020年）**：这些数据来源于GlobeLand30项目，具有30米分辨率的土地覆盖分类。
- **全国县级行政区划信息（ChinaXian.shp）**：从地理空间数据云平台获取的中国各县级行政区域边界。
所有资料均以30米的空间分辨率为标准，并分别使用WGS_1984_UTM_zone_49N和CGCS_2000两种坐标系统表示。
##### 1.1.3 整体实验设计
针对现有数据存在的问题，本实验将利用ArcGIS软件进行预处理工作。具体步骤如下：
1. **统一所有数据的坐标系**：确保各图层均转换至WGS_1984_UTM_zone_49N。
2. **确定研究区域范围**：从县级行政区划信息中选择目标研究区。
3. **处理GlobaLand30土地利用资料**：执行镶嵌、裁剪及关联操作。
#### 二、实验步骤
##### 1.2.1 统一数据坐标系
1. 启动ArcGIS软件，通过“添加数据”功能加载位于`datas_exp`文件夹中的所有原始图层。
2. 在工具箱中选择“投影和变换”->“要素”->“投影”，将所需转换坐标的图层指定为WGS_1984_UTM_zone_49N作为输出坐标系。
3. 验证转换后的结果，确保坐标系统已正确调整。
##### 1.2.2 确定研究区域范围
1. 在经过投影处理的属性表中选择目标研究区，并通过多选功能完成选取。
2. 将选定的研究区域导出为新的要素数据集并存储于指定数据库内，同时给予适当命名。
##### 1.2.3 处理GlobaLand30土地利用资料
1. **镶嵌**：使用ArcGIS的镶嵌工具将多个栅格文件合并成单一的大图层，并设置NoData值为零。
2. **裁剪**：应用空间分析中的“按掩膜提取”功能，以研究区域作为模板裁减出对应的土地覆盖数据。
3. **连接关联**：在处理后的栅格属性表中添加新字段并使用计算器进行必要的数值运算；最后移除所有链接确保独立性。
#### 三、土地利用变化动态度与核密度分析
完成上述预处理工作后，接下来将对土地利用变化的动态趋势和空间分布特性展开深入研究。这包括：
1. **土地利用变化动态度**：通过对比不同年份的土地覆盖数据，计算各类型用地的变化速度，并揭示其发展趋势。
2. **核密度估计分析**：应用此方法评估特定区域内的热点地区，帮助识别土地使用变更的空间聚集性特征。
#### 四、PLUS模型与驱动力分析
PLUS（Potential Land Use Simulation）模型是一种基于规则的土地利用变化模拟工具。它能够预测未来土地用途的变化趋势，并为政策制定提供科学依据：
1. **建立PLUS模型**：基于自然条件和社会经济因素等设定一系列规则，用于仿真未来的用地转变。
2. **驱动力分析**：综合评估影响土地使用变更的各种因子，识别主要驱动要素。
通过以上方法和技术的应用，不仅可以深入理解土地利用变化的过程与机制，还能够为相关决策提供有力支持。
5星
