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  • 土地利用数据

    2019-03-13 11:01:23
    资源为2005年土地利用资料,分类详细,可供ARCGIS使用
  • 土地利用/覆盖变化在不同空间尺度上,对全球、区域以及局地产生影响,土地利用覆盖变化在不同空间时间尺度上已成为人类对...文档介绍了如何将五种土地利用数据库转换为SWAT模式土地利用数据代码,以方便模型用户使用。
  • 全国的土地利用数据,grid格式,导入Gis即可用。压缩包里面包含相关的文档信息。 全国的土地利用数据,grid格式,导入Gis即可用。压缩包里面包含相关的文档信息。
  • 全国的土地利用数据,grid格式,导入Gis即可用。压缩包里面包含相关的文档信息。
  • 土地利用数据综合缩编中的关键算法探究,朱正邦,,本文根据土地利用数据的特点,系统地探究了土地利用数据综合缩编的支撑性算法,并结合实际工程应用论述了这些算法的实现和其应该
  • 全国土地利用数据是以Landsat TM/ETM/OLI遥感影像为主要数据源,经过影像融合、几何校正、图像增强与拼接等处理后,通过人机交互目视解译的方法,将全国土地利用类型划分为6个一级类,25个二级类以及部分三级分类的...
  • 内蒙古自治区2017年土地利用数据,来源于清华宫鹏团队,经过重采样的300米分辨率
  • 土地利用数据的获取

    2020-06-09 19:48:10
    土地利用数据是基于Landsat-TM/OLI遥感信息源,结合实地调查和其他辅助数据,采用全数字化人机交互作业方法,主要根据对图像光谱、纹理、色调等的认识结合地形图目视解译而成;在内业建立解译判读标志与实现数据获取...

    土地利用数据是基于Landsat-TM/OLI遥感信息源,结合实地调查和其他辅助数据,采用全数字化人机交互作业方法,主要根据对图像光谱、纹理、色调等的认识结合地形图目视解译而成;在内业建立解译判读标志与实现数据获取的基础上,结合外业实地考察验证,提高土地利用分类精度。 遥感解译标志 由于目视解译更侧重于人的知识的参与,为了减少由于不同人员的主观差异性所造成的误差,提高遥感判读精度,建立统一解译标志是十分必要的。在多个专家的参与下,根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析,并在综合各位专家意见后,最终建立解译标志库,以部分解译标志为例,来说明判读标准。
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  • 目 录 1. GlobeLand30 ...【ArcGIS风暴】ArcGIS生成GlobeLand30土地利用数据集中国区域行列号shp格式对照图 【ArcGIS风暴】30米分辨率地表覆盖数据GlobeLand30原始数据集简介及下载地址 【ArcGI..

    目  录

    1. GlobeLand30

    2. 地理空间数据云

    3. 马里兰大学数据集

    4. Modis MCD12(MODQ1\MODQ2)

    5. IGBP(国际地圈生物圈计划)

    6. 寒区旱区科学数据中心


     

    1. GlobeLand30

    数据下载、处理,成品下载相关链接:

    【ArcGIS风暴】ArcGIS生成GlobeLand30土地利用数据集中国区域行列号shp格式对照图

    【ArcGIS风暴】30米分辨率地表覆盖数据GlobeLand30原始数据集简介及下载地址

    【ArcGIS风暴】ArcGIS平台实现中国地表覆盖数据GlobeLand30预处理(批量投影、拼接、掩膜提取)

    30米全球地表覆盖数据GlobeLand30是中国研制的30米空间分辨率全球地表覆盖数据,2014年发布GlobeLand30 2000和2010版。自然资源部于2017年启动对该数据的更新,目前,GlobeLand30 2020版已完成。

    数学基础

    GlobeLand30数据采用WGS-84坐标系。

    南纬85°-北纬85°之间的区域,投影方式采用UTM投影, 6度分带,坐标单位为米,坐标不加带号。

    南北纬85°-90°之间的区域,投影方式采用极地方位投影,投影面切于地球南北极点。

    分类系统

    GlobeLand30数据共包括10个一级类型,分别是:耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。

    2. 地理空间数据云

    (1)2000年全球土地覆盖计划(GLC2000)

    (2)欧空局全球陆地覆盖数据(ESA GlobCover)

    3. 马里兰大学数据集

    UMd基于AVHRR数据的5个波段及NDVI数据经过重新组合建议数据矩阵,用分类树的方法进行了全球土地覆盖分类工作。其目的是希望建立一个比过去数据更高精度的数据。

    4. Modis MCD12(MODQ1\MODQ2)

    5. IGBP(国际地圈生物圈计划)

    在早期在IGBP(国际地圈生物圈计划)和国际全球变化研究计划报告中指出现存的全球土地覆盖数据不足以支持IGBP研究,报告指出尽管在过去8年的时间里许多地球观测卫星数据可以使用,使用这些数据可以产生全球变化研究所需的时间序列资料。在大多的重要的、普遍使用的陆地数据集、土地覆盖数据不能满足一致的、长期的,现在的全球土地覆盖数据无论是在满足全球变化研究的需要方面,还是在满足各国或国际可行的资源管理规划方面都是不足的。在1992年法国图卢兹召开的IGBP工作会议上,讨论了IGBP核心科学计划对全球数据的需求,在IGBP-DIS的领导下对目前的数据进行了评估,最后将LUCC作为其几个核心研究计划之首。与此同时,做出了用AVHRR数据制作全球1公里土地覆盖特征数据的建议,IGBP-DIS成立了土地覆盖工作组(LCWG),启动了基于AVHRR的全球1公里土地覆盖数据项目,项目由U.S. Geological Survey (USGS),University of Nebraska-Lincoln (UNL), 内布拉斯加州林肯大学和欧洲联合研究中心承担。其目标是:采用USGS的方法,利用1992年四月到1992年三月的AVHRR数据开发出1km分辨率的全球土地覆盖数据集,分类系统采取IGBP制定的分类系统,把全球分为17类。

    6. 寒区旱区科学数据中心

    中国土地覆盖数据集包括5种产品:

    1)glc2000_lucc_1km_China.asc,由GLC2000项目开发的基于SPOT4遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集,数据名称为GLC2000.GLC2000中国区域土地覆盖数据由全球覆盖数据直接裁剪得到,它的数据说明请参考http://www-gvm.jrc.it/glc2000/defaultGLC2000.htm

    2)igbp_lucc_1km_China.asc,由IGBP-DIS支持的基于AVHRR遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集,数据名称为IGBPDIS;IGBPDIS数据的制备,采用USGS的方法,利用1992年四月到1992年三月的AVHRR数据开发出1km分辨率的全球土地覆盖数据,分类系统采取IGBP制定的分类系统,把全球分为17类.其开发以洲为单位。应用AVHRR12个月的最大化合成NDVI资料,

    3)modis_lucc_1km_China_2001.asc,MODIS土地覆盖数据产品中国子集,数据名称为MODIS;MODIS中国区域土地覆盖数据由全球覆盖数据直接裁剪得到,它的数据说明请参考http://edcdaac.usgs.gov/modis/mod12q1v4.asp。

    4)umd_lucc_1km_China.asc,由马里兰大学生产的基于AVHRR数据的全球土地覆盖数据中国子集,数据名称为UMd;UMd基于AVHRR数据的5个波段及NDVI数据经过重新组合建议数据矩阵,用分类树的方法进行了全球土地覆盖分类工作。其目的是希望建立一个比过去数据更高精度的数据。分类系统很大程度上采用了IGBP的分类方案。

    5)westdc_lucc_1km_China.asc,由中国科学院组织实施的中国2000年1:10万土地覆盖数据,对其进行合并、矢栅转换(面积最大法),最后得到全国幅1km的土地利用数据产品,数据名称为WESTDC。WESTDC中国区域土地覆盖数据是在中国科学院1:10万按县分幅的土地资源调查的成果的基础上进行了合并、矢栅转换(面积最大法),最后得到全国幅的土地利用数据产品。采用中科院资源环境分类系统。

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  • 交通和土地利用数据的交互式可视化仪表板
  • 基于大数据的多源信息集成的土地利用数据仓库框架体系研究,周豹,杨莉,本文以海量的、异构的、多源的土地利用数据在国土资源管理中的应用为研究背景,结合数据仓库在大数据管理中优势,给出了大数据环
  • 土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析,建立统一解译标志的基础之上,依据多源卫星遥感信息,结合实地调查和...

    土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析,建立统一解译标志的基础之上,依据多源卫星遥感信息,结合实地调查和其他辅助数据,采用全数字化人机交互作业方法,主要根据对图像光谱、纹理、色调等的认识结合地形图目视解译而成;在内业建立解译标示与实现数据获取的基础上,结合外业实地考察验证,提高土地利用数据精度。

    2020年河南省周口市土地利用数据是由相关的1:10万矢量数据转换得到的TIFF栅格数据,空间分辨率为250米,主要包含25个土地利用类型,采用D_Krasovsky_1940坐标系,空间范围覆盖河南省周口市。

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  • 2015年湖北省土地利用资源整合数据,该数据展示了湖北省最新的土地利用分类。
  • 1:5万土地利用数据缩编,现状图,fme开发
  • 然而,土地利用数据的处理手段复杂,大规模数据处理性能较差,导致处理结果的时效性难以保证,行业应用人员急需更为简捷的处理手段、更高性能的处理技术,实现海量土地利用数据的高效管理与应用。 土地利用数据处理...

    土地利用管理是自然资源管理的关键组成部分,土地利用的调查、变化检测和评价对于国土空间规划具有重要的指导意义。然而,土地利用数据的处理手段复杂,大规模数据处理性能较差,导致处理结果的时效性难以保证,行业应用人员急需更为简捷的处理手段、更高性能的处理技术,实现海量土地利用数据的高效管理与应用。

    土地利用数据处理方案优化

    • 分布式GIS技术作支撑
    超图的分布式空间数据引擎技术和分布式空间分析技术,为大规模土地利用数据的高性能处理与分析提供了有力的技术支撑。通过引入分布式存储,将土地利用数据入库到HBase或DSF等分布式空间数据库,大幅提升处理过程中的数据存取效率。基于Spark分布式计算框架的分布式分析技术,能够实现海量土地利用数据的全量高效的处理和计算。

    基于上述分布式存储与分析技术的思路,以往我们需要基于SuperMap iObjects Java for Spark组件,通过程序代码的编写,完成整个土地利用数据处理的业务流程。但是,这要求行业应用人员具备代码编写经验,掌握一定的分布式技术知识,因此,使用门槛较高。另外,在面对业务处理流程调整时,原有业务代码的复用率较低,迫切地需要一种更为便捷、高效的手段实施业务流程的构建。

    • 便捷高效的新手段
    超图SuperMap GIS 10i(2020)推出的地理处理建模技术,为大规模土地利用数据处理业务提供了丰富的分布式分析和结果发布等预定义具。使用工具零代码可视化搭建业务模型,不仅操作简单,而且能够灵活地应对复杂的业务需求,走通数据处理与结果展示的完整流程。
    图片
    丰富的矢量数据分布式分析工具

    构建好的地理处理模型支持集群模式运行,通过环境参数的设置进行分布式集群资源调度,高性能的内存缓存机制可有效避免中间数据的磁盘读写,大大提升海量土地利用数据的处理效率。

    为实现土地利用业务模型共享,地理处理建模支持将模型发布为工具,发布后支持通过REST API接口进行工具调用,使模型复用更为便捷和高效。面对业务流程调整,只需通过增加、删除或者替换已有业务模型中的部分地理处理工具,即可快速实现业务模型的重建。

    面对业务的特殊需求,如业务计算、结果组装等,地理处理建模支持用户进行自定义工具的扩展开发。自定义工具与预定义工具互相衔接,共同参与分布式分析,实现高性能的大规模土地利用数据处理。
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    基于地理处理建模的土地利用大数据分析流程

    土地利用变化检测和耕地质量分析,是大规模土地利用数据处理的常见案例,接下来,我们以基于地理处理建模的土地利用变化检测和耕地质量分析为例,邀您体验分布式GIS的地理处理建模在实际业务中的实践。

    • 土地利用变化检测
    在国土资源行业,土地利用变化检测通过对相同区域的土地利用变化情况进行分析,可以判断该区域土地变化的规律,进而分析人类生产生活和环境的变化对于土地利用的影响。

    进行土地利用变化检测,可以归纳为地块变化检测、变化数据汇总以及变化结果的展示三大步骤。将土地调查数据导入HBase或HDFS后,基于地理处理建模,我们选取叠加分析、属性汇总、发布地图服务等地理处理工具,在画布中将工具按照分析步骤进行连接,即可完成土地变化检测搭建模型。
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    土地变化检测模型

    一键执行模型,按流程自动进行土地利用变化检测,得到两次土地调查期间土地利用类型发生变化的地块数据以及各土地利用类型的占地面积汇总结果,最终将土地利用变化地块数据加载上预先准备好的专题图模板进行发布,以供浏览和分享。

    我们还可以进一步将该模型发布为服务器端的地理处理工具,方便后续对模型接口调用以及与其他使用者进行共享。根据模型构建个性化的前端展示页面,再通过调用土地变化检测的接口执行分析,最终获取并展示分析结果。原本复杂且繁琐的土地变化检测流程简化为通过一个页面即可高效完成。

    通过地理处理建模进行土地利用变化检测的分布式分析,不仅操作简捷,而且实现了检测流程的自动化,有效解决了传统的空间分析工具处理步骤繁琐和数据处理一步一落盘的问题,极大地提升了土地变化检测的分析性能。

    • 耕地质量分析
    耕地质量如何,事关粮食产出能力。近年来,耕地质量分析在国土资源行业中的出现频率越来越高。进行耕地质量等级评定分析,可以为耕地进行综合治理提供科学依据。

    在获得地理信息产业金奖的贵州省土地利用大数据分析平台中,地理处理建模为土地专题分析下的耕地质量分析功能提供了叠加分析等预定义工具,而二调分析业务计算和耕地质量等级情况分析等工具则由项目组根据耕地数据的实际情况和运算要求进行自定义的扩展开发。

    为了提升分析性能,项目组还扩展开发了自定义的数据库读取工具,与预定义的根据索引构建DSF等工具相衔接,将数据库的数据读取并转化为地理分区要素数据集(DSFFeatureRDD),这种经过分布式计算优化过的数据集格式,能够显著提高大数据的计算性能,高效进行千万级及以上的矢量叠加运算。同时,利用新增的高性能内存缓存机制,使用缓存DSF数据集等工具对中间结果进行内存缓存,避免数据落盘和冗余,分析性能得到进一步提升。

    项目组扩展开发的自定义工具与预定义工具共同参与业务模型的构建,互相衔接,最终完成整个耕地质量分析流程。
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    耕地质量分析流程

    接下来,项目组将构建好的模型发布为地理处理工具,贵州省土地利用大数据分析平台前端即可通过 REST API 对工具直接进行调用。用户只需通过简便的页面操作即可完成高性能的耕地质量分析,不仅使用体验感极佳,工作效率也得到了大大提升。

    根据项目组的现场测试,使用贵州省的老数据平台进行5W条数据的土地质量分析,耗时为数小时;使用超图传统Java组件工具进行5W条数据的分析,耗时为半个小时;而使用分布式GP建模分析,数据量提升至5倍,25W条数据耗时仅为三分钟,分析性提升了五十倍。

    SuperMap GIS 10i(2020)
    地理处理建模技术从零代码可视化构建模型出发,提供了丰富的预定义工具,并支持扩展开发自定义工具,用户可以根据实际分析需求灵活使用工具进行业务模型的搭建,为大规模的土地利用数据实现自动化、高性能数据处理提供了极大助力。与此同时,分布式地理处理工具的集群模式和新增的内存缓存机制为地理处理性能保驾护航,处理过程越复杂、数据量越大,性能提升越明显。

    大数据时代降临,各种大数据平台建设工作如火如荼地开展,本文为平台的功能实现带来了新的思考,也为大规模数据的复杂业务提供了技术方案参考。

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  • 1980年-2015年中国土地利用现状遥感监测数据,1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015共7期土地利用现状数据,支持Arcgis、Envi显示
  • 1980年-2015年中国土地利用现状遥感监测数据,1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015共7期土地利用现状数据,支持Arcgis、Envi显示
  • 10*10土地利用数据

    2019-03-26 16:09:19
    北纬34-36度,东经106度,10*10m的一级分类的土地利用图,主要覆盖了宁夏地区。
  • 甘肃省,位于祖国西部地区,地处黄河中上游,黄土高原、青藏高原和内蒙古高原三大高原的交汇地带,大部分位于中国地势二级阶梯上。境内地形复杂,山脉纵横交错,海拔相差...土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外
  • 山东省,位于中国东部沿海、黄河下游,境内中部山地突起,西南、西北...土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析,
  • 土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析,建立统一解译标志的基础之上,依据TM、ETM等遥感信息,结合实地调查和...
  • 土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析,建立统一解译标志的基础之上,依据多源卫星遥感信息,结合实地调查和...
  • 土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析,建立统一解译标志的基础之上,依据TM、ETM等遥感信息,结合实地调查和...
  • 土地利用数据是在根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析,建立统一解译标志的基础之上,依据TM、ETM等遥感信息,结合实地调查和...
  • 1980至2015年,间隔5-10年,共计7个数据集,ArcMap可打开。 数据具体到二级分类,有LUCC分类体系说明。
  • 1980-2015年土地类型数据1km格网数据数据较全,需要的来下载吧。
  • 假设有两期用地数据2012年和2017年,分成三种用地类型,首先得到这两期数据的栅格图像,每个栅格单元存储的值代表一种用地类型,然后以矩阵的方式读入内存中,再用numpy的flatten的方法将其一维化,最后调用python...
  • 引言:前一章我们学习了统计表的制作[1],但很多时候需要有数据来简单明了的揭示内容,因此学会制作统计图也必不可...实验要求统计噪音区的范围,有哪些土地利用类型,面积分别是多少?四.实验步骤原图步骤一 符号化 ...
  • 接着上一次的前四个步骤→波段合成,去除黑边并提取土地利用数据(第七届GIS技能大赛解题)上我们这次来做后面的三个步骤(文末可获取练习数据)首先我们回顾一下题目要求:数据处理(100分)1. 对遥感影像进行预处理:...

空空如也

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