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  • 土地分类

    2017-09-20 17:03:00
    一极类型 二级类型 含义 代码 名称 代码 名称 1 耕地 —— —— 指种植农作物的土地,包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草田轮作地;以种植农作物为主的农果、...
    一极类型 二级类型 含义
    代码 名称 代码 名称
    1 耕地 —— —— 指种植农作物的土地,包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草田轮作地;以种植农作物为主的农果、农桑、农林用地;耕种三年以上的滩地和滩涂
    11 水田 指有水源保证和灌溉设施,在一般年景能正常灌溉,用以种植水稻,莲藕等水生农作物的耕地,包括实行水稻和旱地作物轮种的耕地
    111 山区水田
    112 丘陵水田
    113 平原水田
    114 大于25度坡地水田
    12 旱地 指无灌溉水源及设施,靠天然降水生长作物的耕地;有水源和浇灌设施,在一般年景下能正常灌溉的旱作物耕地;以种菜为主的耕地,正常轮作的休闲地和轮歇地
    121 山区旱地
    122 丘陵旱地
    123 平原旱地
    124 大于25度坡地旱地
    2 林地 —— —— 指生长乔木、灌木、竹类、以及沿海红树林等林业用地
    21 有林地 指郁闭度>30%的天然木和人工林。包括用材林、经济林、防护林等成片林地
    22 灌木地 指郁闭度>40%、高度在2米以下的矮林地和灌丛林地
    23 疏林地 指郁闭度为10%~30%稀疏林地
    24 其它林地 未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地(果园、桑园、茶园、热作林园等)
    3 草地 —— —— 指以生长草本植物为主,覆盖度在5%以上的各类草地,包括以牧为主的灌丛草地和郁闭度在10%以下的疏林草地
    31 高覆盖度草地 指覆盖度在>50%的天然草地、改良草地和割草地。此类草地一般水分条件较好,草被生长茂密
    32 中覆盖度草地 指覆盖度在20%~50%的天然草地和改良草地,此类草地一般水分不足,草被较稀疏
    33 低覆盖度草地 指覆盖度在5%~20%的天然草地。此类草地水分缺乏,草被稀疏,牧业利用条件差
    4 水域 —— —— 指天然陆地水域和水利设施用地
    41 河渠 指天然形成或人工开挖的河流及主干渠常年水位以下的土地,人工渠包括堤岸
    42 湖泊 指天然形成的积水区常年水位以下的土地
    43 水库坑塘 指人工修建的蓄水区常年水位以下的土地
    44 永久性冰川雪地 指常年被冰川和积雪所覆盖的土地
    45 滩涂 指沿海大潮高潮位与低潮位之间的潮侵地带
    46 滩地 指河、湖水域平水期水位与洪水期水位之间的土地
    5 城乡、工矿、居民用地 —— —— 指城乡居民占及县镇以外的工矿、交通等用地
    51 城镇用地 指大、中、小城市及县镇以上建成区用地
    52 农村居民点 指镇以下的居民用地
    53 其它建设用地 指独立于城镇以外的工矿、大型工业区、油田、盐场、采石场等用地、交通道路、机场及特殊用地
    6 未利用土地 —— —— 目前还未利用、包括难利用的土地
    61 沙地 植被覆盖度在5%以下的土地,包括沙漠,不包括水系中的沙滩
    62 戈壁 指地表以碎砾石为主,植被覆盖度在5%以下的土地
    63 盐碱地 指地表盐碱聚集,植被稀少,只能生长耐盐碱植物的土地
    64 沼泽地 指地势平坦低洼,排水不畅,长期潮湿,季节性积水或常积水,表层生长湿生植物的土地
    65 祼土地 指地表土质覆盖,植被覆盖度在5%以下的土地
    66 祼岩石砾地 指地表为岩石或石砾,其覆盖面积>50%的土地
    67 其它 指其他未利用土地,包括高寒荒漠,苔原等
    耕地的三极编码为:1 山地; 2 丘陵; 3 平原; 4 大于25度的坡地(如“113”为平原水田)

    转载于:https://www.cnblogs.com/xtfge/p/9949071.html

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  • 做土地利用分类的时候,可能会对一些代码不理解,比如112,123是指的哪种类型,因此有必要了解一下全国土地分类标准的更迭。

    做土地利用分类的时候,可能会对一些编码不理解,比如112,123是指的哪种类型,因此有必要了解一下全国土地分类标准的更迭。
    了解土地利用分类历史很有必要,因为有时候做土地利用分类时不理解一些代码是啥

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  • 土地利用现状分类与全国土地分类(过渡期间适用)转换表
  • 第二次全国土地调查土地分类_第二次全国土地调查土地分类_
  • 我国土地分类几类-精品创业书模板.doc
  • 基于多类支持向量机的LiDAR全波形土地分类
  • 最新第三次全国土地调查分类表,地类分类情况有所变化
  • 关于土地分类格式互转、土地利用转移矩阵计算详解 一、ENVI、ArcGIS格式互转 1.1 ENVI分类格式转TIF ENVI分类格式使用File下面的Save as另存为TIF格式: 对于部分5.3版本可能会出现报错: 那我们可以使用Classic...

    关于土地分类格式互转、土地利用转移矩阵计算详解

    一、ENVI、ArcGIS格式互转

    1.1 ENVI分类格式转TIF

    ENVI分类格式使用File下面的Save as另存为TIF格式:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    对于部分5.3版本可能会出现报错:
    在这里插入图片描述
    那我们可以使用Classic模式:
    在这里插入图片描述
    然后使用ArcGIS打开:但是可能会发现分类图像的值域范围可能和ENVI不一样:在这里插入图片描述
    然后我们符号系统里选唯一值:在这里插入图片描述
    这样值域范围就对应了:
    在这里插入图片描述
    还可以设置标签名称:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1.2 ArcGIS Coverage格式转TIF

    对于Coverage这种格式,ArcMAP打开:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    右键导出:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    ENVI打开后:右键新建色带
    在这里插入图片描述
    注意需要将默认色带删除,自己重新建立色带并设置为唯一值对应:
    在这里插入图片描述
    导出为ENVI标准分类格式:
    在这里插入图片描述

    1.3 其他分类读取

    对应清华大学GCL10或者30,我们加载数据后同样的操作即可:
    在这里插入图片描述

    二、关于拼接、重分类

    下面我们以从中国科学院地理科学与资源研究所下载各省土地利用数据为例进行操作演示:

    下图是下载的1970年代末期(1980年)中国土地利用现状遥感监测数据:
    在这里插入图片描述
    全部加载后:
    在这里插入图片描述
    因为各省数据的名称都是一样的,直接拼接容易报错或者不出结果,我们先把数据图层进行重命名:
    在这里插入图片描述
    镶嵌至新栅格:
    在这里插入图片描述
    拼接完成后选唯一值:
    在这里插入图片描述
    拼接后的结果:
    在这里插入图片描述
    这是这套数据的空间参数:
    在这里插入图片描述
    这是这套数据的分类编码:
    在这里插入图片描述
    我们下面按照一级编码对这个数据进行重分类,注意新旧值的对应关系:在这里插入图片描述
    重分类后的结果:
    在这里插入图片描述

    三、转移矩阵制作

    3.1 ArcGIS里操作:

    上面我们把1980年的数据进行了重分类,接下来我们按照同样的方法来处理2018年的数据:
    在这里插入图片描述
    两期数据都处理好了,然后进行栅格转矢量,建议不勾选简化面:
    在这里插入图片描述
    两期数据的矢量进行相交分析:
    在这里插入图片描述
    相交分析的结果添加面积字段:
    在这里插入图片描述
    计算几何面积:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    然后使用EXCEL打开相交分析数据的.dbf文件,创建数据透视表:
    在这里插入图片描述
    拖动code1到列标签,拖动code2到行标签,area到数值求和:
    在这里插入图片描述
    数据稍加整饰即可得到转移矩阵,但是EXCEL读取数据的行数有限,写入最大行数是 1048576,本次数据已经远超这个数值,因此这样算出来是不准的,但是这个方法适用于数据量比较小的分类结果。

    对于面特别多的数据,可以先进行融合操作,根据分类字段将面合并,然后进行相交分析,:
    在这里插入图片描述
    但是此方法步骤繁琐,下面我们介绍在ENVI下的处理方法。

    3.2 ENVI里操作:

    ENVI里操作需要满足三个条件:1.ENVI标准分类格式 2.数据坐标投影一致 3.数据行列数一致。

    首先我们打开数据后查看元数据后的行列数,发现两者的行列数并不一致:
    在这里插入图片描述
    接下来我们使用layerstack工具,将这个两个数据组合在一起,但是因为这个数据的坐标系统ENVI并不识别:
    在这里插入图片描述
    为了方便后续操作我们将这个坐标系统新建入库:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    接着使用layerstack工具,导入这两个数据,坐标系选择我们刚才新建的,注意重采样方法,选最邻近,因为这是土地里分类数据,
    最邻近可以不改变原有分类数据的像元值,假如选双线性,那么,数据中某两个像元的值一个是3一个是5,可能会插值出一个4,这样每个类别的个数就改变了。
    在这里插入图片描述
    注意layerstack的时候,选第二个可以只保留两个数据的公共相交区域:
    在这里插入图片描述
    通过layerstack工具,两个数据的行列数一致,现在将每个数据导出,可以仍然layerstack,选择spectral subset,选中其中一个数据先导出,同样的方法导出另一个数据:
    在这里插入图片描述
    导出的数据背景值可能不是0,这种情况需要做一下掩膜,首先构建掩膜文件,我们先构建1980的MASK:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    我们的数据有效值域是1-7:
    在这里插入图片描述
    然后对1980年的数据(layerstack导出的数据)进行应用掩膜:
    在这里插入图片描述
    右键新建色带后导出Class格式:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以编辑头文件对导出的Class格式编辑分类名称:
    在这里插入图片描述
    对于某些5.3版本可能会报错,我们可以用classic模式进行编辑:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    设置忽略背景值为0:
    在这里插入图片描述
    同样的操作对2018年的数据进行编辑,然后两者数据的都统一了:
    在这里插入图片描述
    接下来我们进行变化检测,计算转移矩阵,由于ENVI计算出的转移矩阵是反向的,因此我们前时相选2018,后时相选1980,这样计算出来的转移矩阵才符合平常的习惯:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
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    导出TXT:
    在这里插入图片描述
    EXCEL导入TXT:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    稍加整饰即可:
    在这里插入图片描述

    四、变化图谱

    我们以刚才两期数据为例,来计算一下建设用地的变化图谱,比如计算下1980-2018年间,其他地类转为建设用地的分布:
    使用地图代数工具,输入下列公式,该公式是将1980所有像元乘以10,这样比如耕地从1变成10,再加上2018,那么耕地保持不变的像元会变成11,耕地转成林地的像元变成12,…
    在这里插入图片描述
    计算完成后在符号系统里只显示与转入建设用地相关的值,并附上属性标签:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以切换到布局视图插入多个数据框:
    在这里插入图片描述
    调整数据框位置;
    在这里插入图片描述
    复制数据到每个数据框:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    接下来插入图例,指北针、比例尺这些要素就可以出图了:
    在这里插入图片描述
    好了今天的介绍就到这里了,更多文字点击博客首页:

    https://blog.csdn.net/qq_46071146
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    展开全文
  • 时至今日,有大量学者围绕土地分类做过大量的研究,但目前土地分类研究存在还存在一些问题题:1) 数据集--基于像素的单日期多光谱遥感图像,对于多时间的相关性研究较少,主要是利用MODIS时间序列等空间分辨率较低的...

    时至今日,有大量学者围绕土地分类做过大量的研究,但目前土地分类研究存在还存在一些问题题:

    1) 数据集--基于像素的单日期多光谱遥感图像,对于多时间的相关性研究较少,主要是利用MODIS时间序列等空间分辨率较低的图像;

    2) 技术--如随机森林(RFs)、神经网络(NNs)和支持向量机(SVMs)---精度低。

    有学者针对上述问题综合利用遥感图像中的多光谱、多时空信息,考虑相邻像素间的遗传空间和序列相互依赖性,提出了一种新的基于patch的递归神经网络(PB-RNN)模型,处理了在多时间数据序列中出现的被云/阴影污染的像素。

    4f96e680e93be960b8c5ef55cfcc59ca.png

    基于patch的递归神经网络(PB-RNN)模型结构

    • 案例

    数据准备

    选取佛罗里达大沼泽地(多样的生态类型使得大沼泽地成为测试PB-RNN的可靠性和理想场所23幅landsat8系列图像,其中任意两幅连续图像之间的时间间隔为16天。2014年2月10日获得该系列的第一幅图像,2015年1月28日获得最后一幅图像。我们从整个图像中提取一个大小相当于771平方公里(864* 991像素)的子集作为研究点。

    为了对单个图像进行分类,使用2014年3月30日采集的图像,云层/阴影覆盖率小于2%,对于多幅图像的分类,选取2014年2月10日、2014年3月14日、2014年3月30日、2015年1月28日的数据,采集的4幅图像,它们的云和阴影覆盖率都不到4%。

    • 实验及结果:

    1)PB-RNN(样本72*23)—96.92%;OA值为97.21%,KAPPA值为0.97,Mean-Kappa值为0.97,

    2)基于像素的RNN(样本8*23)—84.09%

    3)基于像素的单图像NN(单个日期)-准确率达到62.82%

    4)基于像素的多图像NN--63.57%

    5)基于patch的单图像NN—73.07%

    6)基于patch的多图像NN(四个不同日期)—73.95%

    7)基于patch的CNN:六层深度卷积系统的准确率为89.26%

    • 土地覆盖制图

    土地覆盖是指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸多要素的综合体,包括土壤、湖泊、地表植被、、沼泽湿地及各种建筑物(如道路等),具有特定的时间和空间属性,其形态和状态可以在多种时空尺度上变化。

    传统的机器学习方法只是简单连接的雷达和光学数据,将两个数据源视为完全独立的,没有真正利用两个信息源之间的相互作用,忽略了数据中可能存在的空间和时间相关性。有学者针对这一问题提出了一个架构---TWINNS,结合来自哨兵1和哨兵2时间序列的信息,这个架构综合考虑了雷达与光学之间的相互作用,以及空间和时间相关性之间的协同作用。

    94b914faa1d44939b4ba028cfd51180d.png

    TWINNS网络结构

    CNN分支:包含三个卷积层,分别为3*3、3*3和1 *1。滤波器个数:第一层L=256(雷达s1);512(光学s2),第二和第三卷积层有l *2个滤波器。

    ConvGRU+注意机制:GRU单元(门控式递归单元)作为递归单元,并在其中集成两个卷积层。注意机制对信号的重要部分进行关注,并丢弃无用的信息部分。

    • 案例

    数据准备

    1) 留尼旺岛数据集

    由2016年4月至2017年5月期间获得的24幅S1图像和34幅S2图像的时间序列组成。

    2) Koumbia数据集

    由2016年1月至2016年12月期间获得的29幅S1图像和23幅S2图像的时间序列组成。

    · 训练集训练数据用于学习模型,验证数据用于通过改变每种方法的参数进行模型选择。最后,利用在验证集上获得最佳精度的模型,对测试集进行分类。

    · 对于留尼旺岛以及Koumbia数据集,训练集分别为样本de30%和50%),验证集分别为样本的20%和30%,测试集分别为样本的50%和20%。

    • 实验过程及结果

    · 消融分析

    研究TWINNS不同组成部分之间的相互作用,分析框架结构的不同部分的好处。

    1)只考虑一个数据源(s1/s2)

    2)只考虑一种深度学习结构(CNN/ConvGru)

    3)去除四个辅助分类器

    · 与其他方法比较

    RF---只训练一个随机森林

    RFlf---训练两个随机森林分类器(一个用于雷达数据,一个用于光学数据),然后在决策级进行融合。

    ConvLSTM2---对每个数据源使用一个ConvLSTM,将从两个分支获得的特性连接起来。

    5605434b3e1cb0999669fa6a9cf6f53c.png

    土地覆盖

    备注:因实验结果涉及保密不便公开,故本文只介绍方法

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  • 全国土地分类,【实施时间】2002-01-01 【发布单位】国土资发(2001)255号
  • 土地分类标准对比

    2013-03-29 09:03:43
    土地资源分类标准对比,方便工作人员整合两类数据,充分发挥数据的作用。
  • 重庆市2015年土地分类

    2020-05-06 22:51:29
    重庆市2015年1km分辨率土地,具体分六大类林地、草地、水域、建设用地、未利用土地、耕地。各大类下又分了几个小类
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  • 通过gdal读取栅格图像数据进行神经网络训练,并输出为多波段的栅格图像
  • 利用Landsat8 进行利用土地分类

    千次阅读 多人点赞 2017-08-17 15:14:00
    1 波段合成 数据管理工具—栅格—栅格处理—波段合成(选取753或543... 利用影像分类工具选取训练样本,自己选取分类的数量 利用散点图判别训练样本的精度,分散越明显越精确 然后...
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