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  • 在我们日常生活中尤其是农民经常要计算...公式是:长(米)×宽(米)×0.0015=亩数如:长200米,宽150米的土地面积是:200(米)×150(米)×0.0015=30000平方米×0.0015=45(亩)长(米)×宽(米)÷667=亩数...

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    在我们日常生活中

    尤其是农民

    经常要计算土地的面积

    那么

    有什么简便的计算方法呢?

    fbccaa00-9820-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    传统计算土地的亩数的公式是:1亩=60平方丈=6000平方尺=666.667平方米。

    我们平常求亩数,一般用更简易的计算方法。公式是:长(米)×宽(米)×0.0015=亩数

    长200米,宽150米的土地面积是

    200(米)×150(米)×0.0015=30000平方米×0.0015=45(亩)

    长(米)×宽(米)÷667=亩数

    如:一块地长60米,宽40米,计箅公式就是60X40÷667算出来的数就是亩数。

    民间还有一个更实用的口决来计算:平方米换为亩,计算口诀为“加半左移三”。

    如:1平方米=0.0015亩,如128平方米等于多少亩?

    计算方法是先用128加128的一半:128+64=192,再把小数点左移3位,即得出亩数为0.192。

    feccaa00-9820-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    用这些方法是不是计算起来要简便很多呢?赶紧收藏吧,以后遇到计算土地亩数的时候就可以用啦!

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  • 我用的是一种叫Graham的方法,主要思想是以最下最左的点作为原点,将其余各点按照极角排序(用向量的叉积实现),之后用栈维护新点永远在凸包最后两点的射线右边即可。 用反证法不难证明四个点一定全在凸包上(不然...

    凸包模板题。。。

    我用的是一种叫Graham的方法,主要思想是以最下最左的点作为原点,将其余各点按照极角排序(用向量的叉积实现),之后用栈维护新点永远在凸包最后两点的射线右边即可。

    用反证法不难证明四个点一定全在凸包上(不然一定存在一个比已知四边形更大的四边形),枚举对角线将四边形隔成两个三角形,旋转卡壳维护两个三角形最大面积即可。

    #include<cstdlib>
    #include<cstdio>
    #include<iostream>
    #include<cstring>
    #include<cmath>
    #include<algorithm>
    #include<vector>
    #include<queue>
    using namespace std;
    #define maxn 2005
    struct P{double x,y;}a[maxn],s[maxn];
    int top,n;
    double dis(P x,P y)
    {
    	return sqrt((x.x-y.x)*(x.x-y.x)+(x.y-y.y)*(x.y-y.y));
    }
    P operator +(P x,P y)
    {
    	return (P){x.x+y.x,x.y+y.y};
    }
    P operator -(P x,P y)
    {
    	return (P){x.x-y.x,x.y-y.y};
    }
    double operator *(P x,P y)
    {
    	return x.x*y.y-x.y*y.x;
    }
    bool operator < (P x,P y)
    {
    	double t=(x-a[1])*(y-a[1]);
    	if(t==0)return dis(x,a[1])<dis(y,a[1]);
    	return t>0;
    }
    void Init()
    {
    	scanf("%d",&n);
    	for(int i=1;i<=n;i++)
    	{
    		scanf("%lf%lf",&a[i].x,&a[i].y);
    	}
    }
    void graham()
    {
    	top=1;
    	for(int i=2;i<=n;i++)if((a[i].x<a[top].x)||(a[i].x==a[top].x && a[i].y<a[top].y))top=i;
    	if(top!=1)swap(a[1],a[top]);
    	sort(a+2,a+1+n);
    	top=2; s[1]=a[1]; s[2]=a[2];
    	for(int i=3;i<=n;i++)
    	{
    		while(top>1 && (s[top]-s[top-1])*(a[i]-s[top-1])<=0)top--;
    		s[++top]=a[i];
    	}
    	return ;
    }
    void work()
    {
    	double ans=0;
    	int nc,nd;
    	for(int i=1;i<=top;i++)
    	{
    		nc=i+1; nd=i+3;
    		for(int j=i+2;j<=top;j++)
    		{
    			while(nc%top+1!=j && (s[nc%top+1]-s[nc])*(s[j]-s[i])>=0)
    			{
    				nc=nc%top+1;
    			}
    			while(nd%top+1 !=i && (s[nd%top+1]-s[nd])*(s[i]-s[j])>=0)
    			{
    				nd=nd%top+1;
    			}
    			ans=max(ans,(s[nc]-s[i])*(s[j]-s[i])+(s[j]-s[i])*(s[nd]-s[i]));
    		}
    	}
    	ans=ans/2.0;
    	printf("%.3lf\n",ans);
    	return ;
    }
    int main()
    {
    	freopen("in.txt","r",stdin);
    	Init();
    	graham();
    	work();
    	return 0;
    }


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  • 测定不同土地类型面积时,通常采用的方法是将非矢量化图像矢量化,而后采用专门软件统计各类型土地面积,这种方法的缺点是矢量化后面积计算精度不确定,效率低。而利用MapGIS和Photoshop软件,可直接应用非矢量化图像确定...
  • 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机器学习库sklearn.metrics中的confusion_metrix方法进行计算。 from sklearn.metrics ...

    前言

    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机器学习库sklearn.metrics中的confusion_metrix方法进行计算。

    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    import numpy as np
    
    a = np.array([[1, 2], [3, 1]])  # 代表2012用地数据
    b = np.array([[1, 3], [1, 2]])  # 代表2017
    a = a.flatten()
    b = b.flatten()
    res = confusion_matrix(a, b)
    print(res)
    
    #  输出结果:
    #  [[1 1 0]
    #  [0 0 1]
    #  [1 0 0]]

    取结果第一行第一列的值(1,1)= 1,表示2012年为1的用地类型在2017年也为1的用地类型有1个。(1, 2) = 1 表示2012年为1的用地类型在2017年也为2的有1个地块。

    实际案例

    以四川2000年和2010年土地利用变化数据为例,首先将两份数据保存为png格式的栅格图片,然后读入Python中,构建混淆矩阵,即可计算出土地利用面积转移矩阵:

    import numpy as np
    import sys, os
    sys.path.append(os.pardir)
    from PIL import Image
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    
    
    sc_lucc_2000_img = Image.open('F:\\Temp\\SCLUCC2000.png')
    sc_lucc_2010_img = Image.open('F:\\Temp\\SCLUCC2010.png')
    sc_lucc_2000_array = np.asarray(sc_lucc_2000_img).flatten()
    sc_lucc_2010_array = np.asarray(sc_lucc_2010_img).flatten()
    transition_area = confusion_matrix(sc_lucc_2000_array, sc_lucc_2010_array)
    print(transition_area)

    计算结果:

    与另一博主(数据由他提供)计算结果完全一致:https://blog.csdn.net/XiaoQingwaShine/article/details/95501091?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control

    但计算和操作过程简便了许多。

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  • 是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。它与植被的密度、结构(单层或复层)、树木的生物学特性(分枝角、叶着生角、耐荫性等)和环境条件(光照、水分、土壤营养状况)有关,是表示植被利用光能状况...

    1.叶面积指数(LAI)的定义:
    叶面积指数,亦称叶面积系数。是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。它与植被的密度、结构(单层或复层)、树木的生物学特性(分枝角、叶着生角、耐荫性等)和环境条件(光照、水分、土壤营养状况)有关,是表示植被利用光能状况和冠层结构的一个综合指标。

    2.经验模型预测LAI:
    经验模型法基于数理统计方法,利用反射率、光谱一阶导数、植被指数等作为自变量,建立叶面积指数与特征光谱(如反射率、光谱指数)之间的回归模型,并利用该模型估算LAI。经验模型原理和算法比较简单,且估算精度满足要求,在植被LAI的估算中应用广泛,是最为常见的建模方式。

    3.LAI经验模型原理(以三种下垫面为例,自己可根据实际修改)
    不同下垫面 LAI 与NDVI之间的关系
    4.程序源代码

    ;#############导入、输出文件及调用函数的程序 ############;
    Pro LAI
    ;根据NDVI和Landcover计算LAI
    
    ;打开NDVI和Landcover文件
    fn_NDVI=dialog_pickfile(title='选择NDVI数据',get_path=work_dir)
    cd,work_dir
    fn_landcover=dialog_pickfile(title='选择土地覆盖数据',get_path=work_dir)
    cd,work_dir
    
    ;读入NDVI和Landcover数据
    envi_open_file,fn_NDVI,r_fid = fid_NDVI
    envi_open_file,fn_landcover,r_fid=fid_landcover
    envi_file_query,fid_NDVI,ns=ns,nl=nl,nb=nb,dims=dims,$
    data_type=data_type,interleave=interleave,offset=offset
    map_info=envi_get_map_info(fid = fid_NDVI)
    NDVI=envi_get_data(fid = fid_NDVI,dims=dims,pos=0)
    landcover=envi_get_data(fid = fid_Landcover,dims=dims,pos=0)
    
    ;调用cal_LAI函数计算LAI
    LAI_result=lai_cal(NDVI,landcover)
    
    ;保存结果
    o_fn=dialog_pickfile(title='结果保存为')
    envi_write_envi_file,LAI_result,out_name=o_fn,/no_copy,$
    ns=ns,nl=nl,nb=nb,dims=dims,data_type=data_type,interleave=interleave,$
    offset=offset,map_info=map_info
    end
    
    ;#############叶面积指数计算程序############;
    function lai_cal,ndvi,landcover
    ;计算 LAI 的函数
    sz=size(ndvi)
    result=make_array(size=sz)
    ;分段计算LAI
      w1=where(Landcover eq 1 and NDVI le 0.125,count)
      w2=where(Landcover eq 2 and NDVI ge 0.125 and NDVI le 0.825,count)
      w3=where(Landcover eq 2 and NDVI ge 0.825,count)
      w4=where(Landcover eq 3 and NDVI ge 0.125 and NDVI le 0.825,count)
      w5=where(Landcover eq 3 and NDVI ge 0.825,count)
    if total(w1) gt 0 then result[w1]=0
    if total(w2) gt 0 then result[w2]=0.1836*exp(4.37*NDVI[w2])
    if total(w3) gt 0 then result[w3]=6.606
    if total(w4) gt 0 then result[w4]=0.0884*exp(4.96*NDVI[w4])
    if total(w5) gt 0 then result[w3]=6.091
    return,result ;输出结果
    end
    
    

    5.调用过程:
    1)在IDL中调用 ENVI 函数读取 NDVI 和土地覆盖图
    2) cal_LAI函数按照不同土地覆盖类型的 LAI 计算公式进行计算
    3) 将计算得到的 LAI 保存为 ENVI 标准文件

    6.结果:
    ENVI标准文件做彩色变换后,结果如下:

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土地面积计算方法