在我们的土地利用研究过程中，常常会用到土地利用转移矩阵，接下来，我就将详细介绍转移矩阵的制作方法。
直接在栅格属性表中，新建双精度型字段，调出字段计算器，输入表达式：[Count] * 16.08 * 16.08，结果如下：
上次我们介绍了rasterio和arcgis来制作土地利用转移矩阵，这次我们就来看看envi是如何制作的吧。
Yao Yao, Zhenhui Sun, Linlong Li, Tao Cheng, Dongsheng Chen, Guangxiang Zhou, Chenxi Liu, Shihao Kou, Ziheng Chen, Qingfeng Guan. 2023. “CarbonVCA: A Cadastral Parcel-Scale Carbon Emission Forecasting Framework for Peak Carbon Emissions.” Cities 138: 104354. doi:https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104354.
WRF中土地利用类型最高分辨率是30s，且主要分为MODIS和USGS两种，其中MODIS数据是从2000年（有的也说是2001年）的MODIS卫星遥感数据，按照IGBP20分类标准得到的，总共有21类（含第21类—Lake）,USGS数据则是1992~1993年的，总共分为24类，具体类型可以参考userguide，这些数据时间都比较久远了，如果进行最新模拟的话相差20年了，所以进行了替换。
Huan Gao#, Zhewei Liang#, Qingfeng Guan*, Xun Liang & Wen Zeng (2024): A parallel framework on hybrid architectures for raster-based geospatial cellular automata models, International Journal of Geographical Information Science, DOI: 10.1080/13658816.2024.2343776
中国30米年度土地覆盖产品（annual China Land Cover Dataset, CLCD）是基于三十万景Landsat影像，结合现有产品自动稳定样本和目视解译样本生产获得。前言 – 人工智能教程 该数据集基于5463个独立参考样本，产品整体精度为79.31% 。该数据集反映了中国快速的城市化和一系列生态工程，揭示了在气候变化下人类活动对区域地表覆盖的影响。
随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进，土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。而对于全国各省市而言，如何合理利用土地资源，通过科学的方法进行规划和管理，是提高土地利用效率的关键。
这也许是我大学生涯最后一次参加数学建模比赛了吧，这次我们选择的问题是E题，以下是我们解题时候的一些思路。很多不易体现的项目产生对环境造成影响的指标可以由一些等同类型的指标来代替，如土地、森林植被被破环，可以根据生产率变动方法和置换成本法进行核算，大气污染可以用疾病成本法等来体现。 题目(谷歌翻译版本) 经济理论经常忽视其决策对生物圈的影响,或者为其需求承担无限的资源或能力。这种观点存在缺陷,现在环境面临着后果。生物圈提供了许多自然过程来维持健康和可持续的人类生活环境,这被称为生态系统服务。例子包括将废
巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列。MapBiomas 项目--是一项多机构倡议，旨在利用卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆被和利用地图。有关该项目的完整介绍，请点击此处。前言 – 人工智能教程
一、2000年-2005年土地利用转移矩阵 1、转换工具-由栅格转出-栅格转面：grid转shp 2、合并之后，属性表添加字段：类型和面积（一定要带年份，方便后续处理） 3、Data Management Tools → Generalization → Dissolve 数据管理工具-制图综合-融合（选择年份+类型名称、面积） 4、Analysis Tools → Overlay → Intersect 分析工具-叠加分析-相交 5、生成结果之后打开属性表，添加字段为newarea，计算几何， 然后导出结果为dbf，在excel中打开，添加透视表：行列均为分类类型，值为newarea （注意newarea求和若全为0，原因为数据源为文本，修改为数值即可）
打开任何一个浏览器搜“地理空间数据云”或者在网页地址处输入网址：http://www.gscloud.cn，注册账号登录进去，点击高级搜索，设定下载区域范围以及传感器类型即可下载所需遥感数据，如下图所示。
中国区域2000至2022年月度植被覆盖度产品的空间分辨率250米，合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，计算中去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域，实现植被覆盖度计算。通过时空变化趋势分析检验法分析，该数据集符合时间变化趋势和空间变化趋势。前言 – 人工智能教程
中国GDP空间分布公里网格数据集是在全国分县GDP统计数据的基础上，考虑人类活动密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度数据与GDP的空间互动规律，通过空间插值生成的空间格网数据。数据包括1995、2000、2005、2010、2015和2019年6期。该数据集反映了GDP数据在全国范围内的详细空间分布状况，数据为1Km栅格数据，每个栅格代表该网格范围（1平方公里）内的GDP总产值，单位为万元/平方千米。前言 – 人工智能教程
随着卫星遥感技术的不断发展，大量的遥感数据被获取并广泛应用于资源调查、环境监测、灾害评估等领域。然而，由于遥感数据复杂多样，处理方式繁琐，因此需要借助专业的遥感数据处理软件来实现数据的分析和应用。ENVI软件作为一款专业的遥感数据处理工具，具有强大的数据处理和分析能力，成为遥感数据处理领域不可替代的工具之一。本文将结合实际案例，介绍ENVI软件在遥感数据处理中的应用和操作方法，并提供实用的技巧和建议。
首先给各位读者道个歉，公众号停更了半个月。不过，罗罗攀满血复活，从这周起，开始重新更新，每周一、三、五早上9点20，不见不散。
本研究以2景覆盖北京市的Landsat 5 TM影像为数据源，成像时间为2009年9月份，采用改进的像元二分模型详细介绍植被覆盖度遥感估算过程。涉及TM影像校正、图像镶嵌与裁剪、NDVI计算与统计、影像运算使用、结果的统计与分析等。
最常用的GIS数据，也就是我在公众号后台被问到最多的数据，大部分都能在以下两个网站找到。分别是中国科学院资源环境科学数据中心、地理信息专业知识服务系统。
本文将介绍如何在 Google Earth Engine (GEE) 平台中使用光谱距离度量方法进行地表覆盖变化检测，并以加沙地区为例，使用Sentinel2数据展示2023年3月和2024年3月的地表覆盖变化区域。
ArcGIS软件的用户界面设计简洁、直观，易于上手。用户可以通过菜单栏、工具栏和状态栏等方式快速进入各个功能模块。同时，ArcGIS软件提供了许多帮助文档和视频教程，使用户能够快速掌握软件的使用技巧。
接着昨天的教程继续讲，当我们做土地利用变化分析的时候不光需要做土地利用变化分布图这些东西，同时还需要我们去统计各种面积，例如：耕地有多少面积，林地有多少面积，草地有多少面积；各个行政区有什么地类，各有多少面积等的统计分析！
好久不见，这次准备写几个PRO的入门教程，让大家了解一下PRO中的GIS操做特点和新的功能
在新型城市建设和规划中，以卫星遥感图像处理为代表的地理信息技术正在发挥非常重要的作用，通过对城市范围内的人、事件、基础设施和环境等要素全面感知、实时动态识别和快速目标提取，为智慧城市的建设提供更多有价值的信息。当前，基于人工智能的遥感图像处理技术已被广泛地应用在城市规划、违章建筑监管、工程环境监测、废弃物管理、交通治理、城市安防等场景。
在上一篇【ArcGIS技巧】利用ArcGIS做土地利用变化分析（二）中讲了如何去汇总统计分析各类数据，这篇呢讲流量分析，本次讲的这个流量分析很简单，没有涉及细化地类分析，面积平差，线状地物调平，行政区调入调出异常检查等。
巴西33年次生林年龄基准图v3（1986-2019） 到2030年恢复和重新造林1200万公顷的森林，是《巴黎协定》规定的巴西国家确定贡献目标中减少碳排放的主要缓解战略之一。了解森林覆盖率的动态（1985年至2018年期间巴西全国森林覆盖率急剧下降）对于估计全球碳平衡和量化生态系统服务的提供至关重要。了解次生林的长期增量、范围和年龄至关重要；然而，这些变量的量化程度还很低。前言 – 床长人工智能教程
地理信息系统软件（GIS）是一种用于管理和分析空间数据的工具。ArcGIS软件是其中最为知名、最为广泛使用的软件之一。它能够处理来自各种数据源的地理信息数据，并帮助用户分析这些数据，从而洞察数据背后的规律。本文将介绍ArcGIS软件的功能、特点以及应用场景，以期为读者提供更深入的了解和使用指导。
本次的案例分析主要是批量操作值提取至点，很多时候我们要对固定的矢量进行逐年的操作，这样我们就会重复很多工作，为此ARCGIS当中的值提取至点是一个非常不错的选择。
ALOS(Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星，于2006年发射。ALOS卫星载有三个传感器：全色遥感立体测绘仪(PRISM)，主要用于数字高程测绘；先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2)，用于精确陆地观测；相控阵型L波段合成孔径雷达（PALSAR），用于全天时全天候陆地观测。前言 – 人工智能教程 ALOS-12.5米dem数据来自于ALOS卫星相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR)采集，该传感器具有高分辨率、扫描式合成孔径雷达、极化三种观测模式。该数据的水平及垂直精度可达12.5米。
遥感技术是一种快速发展的科技领域，具有广泛的应用前景。随着卫星技术和遥感数据采集技术的不断发展，遥感数据的处理变得越来越重要。ENVI软件作为一款专业的遥感数据处理软件，提供了丰富的功能和高效的处理能力，可以有效提高遥感数据处理效率，使处理结果更加准确可靠。本文将从软件的功能与应用入手，详细介绍ENVI软件在遥感数据处理中的应用。
这里的主要问题是我们使用的是Landsat C01数据集，而GEE数据集中在2022年就已经停掉了
一、按照国家土地性质分类标准，一般分五类:商业用地、综合用地、住宅用地、工业用地和其他用地。
原帖：http://blog.sina.com.cn/s/blog_559ae5a90100aav8.html
全球10米土地覆盖产品(ESA)来源于欧空局，是基于哨兵一号、哨兵二号数据制作的2020年的10m分辨率的全球土地覆盖数据。土地利用数据一共分为11类，分别是:林地、灌木、草地、耕地、建筑、裸地/稀疏植被区、雪和冰、开阔水域、草本湿地、红树林、苔藓。经验证，数据精度达到74.4%。前言 – 人工智能教程
今天呢，再次给大家带来一个实用性的教程，使用ArcGIS制作土地利用变化分析，本次教程应该会分为三部分，今天的这第一步分呢先分析图形及其属性的一个变化！
利用python中的cartopy、wrf-python等库，绘制wrf中的土地利用类型。主要使用了pcolormesh函数进行绘制，绘制效果如下：
前段时间，我将常用的GIS数据整合了一下，形成了这份数据集合，大家可以直接从ArcGIS Pro打开
Special Issue "Applications of Remote Sensing in Earth Observation and Geo-Information Science"
近日，长江中游城市群气象生态环境遥感团队硕士生邓湘文、曹茜教授等撰写的论文“Understanding the impact of urban expansion and lake shrinkage on summer climate and human thermal comfort in a land-water mosaic area”发表在Journal of Geophysical Research: Atmospheres期刊，本工作得到国家自然科学基金（41975044）等项目的资助。
ArcGIS软件是一款广泛用于地理信息分析、数据可视化和空间决策制定的专业工具。本文将介绍ArcGIS软件的基本功能和使用方法，并结合具体案例分析ArcGIS在地理信息分析中的应用。
基于多源数据融合方法的中国1公里土地覆盖图（2000）在评价已经有土地覆盖数据的基础上，将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国1:100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆盖产品(MOD12Q1)进行融合，基于最大信任度原则进行决策，产生了新的IGBP分类系统的2000年1KM中国土地覆盖数据。前言 – 人工智能教程 新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时，补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息，更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息，使分类系统更加通用。新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时，补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息，更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息，使分类系统更加通用。
本研究主要针对江苏省典型生态保护区域，通过计算机语义分割和变化检测的技术方法，以实现生态保护区内违法违规开发建设活动的智能监控。
摘自：网易科技 据NASA网站报道，两位在SERVIR工作的实习生去年夏天开发的新软件代码，被证明在尼泊尔地震救灾中起了非常大的作用。2015年4月25日，尼泊尔廓尔喀发生了里氏7.8级地震和多次余震。 NASA（美国宇航局）马歇尔航天中心SERVIR协调办公室位于美国阿拉巴马州亨茨维尔，该机构在帮助国际山地综合开发中心（ICIMOD）在尼泊尔喜马拉雅山进行灾难恢复测绘行动。SERVIR及其合作伙伴在确定受地震影响的地区，并调用NASA卫星进行拍照。他们还收集地震最严重地区的高清商业卫星图像支持灾后恢复。
达芬奇曾创作的绘画展示了意大利某些地区的鸟瞰图，其细节水平在摄影和飞行机器发明之前是不可能实现的。实际上，许多评论家都想知道他如何想象这些细节。但现在研究人员正在研究逆向问题：给定地球表面的卫星图像，该区域从地面看起来是什么样的？这样一个人造图像有多清楚？
欧洲共同体联合研究中心的全球森林覆盖图以 10 米的空间分辨率提供了 2020 年森林存在和不存在的明确空间表示。
Landsat8_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统（LEDAPS）（版本3.4.0）生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟，以生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TOA亮度温度和云、云影、陆地、水体的掩膜。前言 – 人工智能教程
本书作者是武汉大学中国南极测绘研究中心教授、“中国极地测绘之父”鄂栋臣老师（1939年7月-2019年2月21日）。本篇推文为纪念鄂老师，也为传承弘扬鄂老师在极地研究不怕吃苦勇于奋进的精神。鄂栋臣老师虽然走了，但是他的征程仍将继续。祝福中国极地研究越来越好。
本文介绍在ArcMap软件中，基于相交分析，实现两个具有多要素的要素集之间相互重叠关系的分析。
Wang, Le; Diao, Chunyuan; Xian, George; Yin, Dameng; Lu, Ying; Zou, Shengyuan; Erickson, Tyler A. (2020). A summary of the special issue on remote sensing of land change science with Google earth engine. Remote Sensing of Environment, 248(2020), 112002. doi:10.1016/j.rse.2020.112002
说到地理加权回归，相信大家肯定不会陌生。作为一种先进的空间数据分析技术，地理加权回归能够充分捕捉空间关系的非平稳性。举个简单的不恰当的例子，我们要对中国各个城市的奢侈品消费量与人均收入进行建模。正常的的理解是人均收入越高，奢侈品消费量就越大，在全国各个城市都应该是这种关系（这也正是全局模型的前提假设）。但事实真的是这样吗？现实情况可能是在一些比较张扬的地方（比如我们大东百
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
