以上海市拓展区-闵行区作为研究对象,利用2000、2005、2010年Landsat TM遥感数据,计算了闵行区三大功能区2000～2005年、2005～2010年土地利用变化矩阵,分析了闵行区10年来三区土地利用变化幅度、速度和转移方向,采用CA-Markov模型预测闵行区土地利用变化趋势.结果表明:闵行三大功能区土地时空变迁差异性大,实质上都是农地转为非农地的过程,原因为所处的城市化阶段各不同.

上海市-2021年-30m精度土地利用-矢量数据.rar

根据山东省第三次国土调查工作手册2019年11月版制作符号

基于土地利用的崇明岛生态敏感性研究,很不错的文档

Domap软件是由武汉大学资源与环境科学学院数字城市实验室自主研发的，进行地图缩编的大型地图综合软件。该软件实现了交互式工作环境下的地图综合缩编。

GIS与LIS需要的分类标准，2017最新版土地利用现状分类GB

土地利用现状分类 表A1 土地利用现状分类 一级类 二级类 含义 编码 名称 编码 名称 01 耕地 指种植农作物的土地，包括熟地,新开发、复垦、整理地，休闲地（含轮歇地、轮作地）；以种植农作物（含蔬菜）为主，间有零星果树、桑树或其他树木的土地；平均每年能保证收获一季的已垦滩地和海涂。耕地中包括南方宽度＜1.0米、北方宽度＜2.0米固定的沟、渠、路和地坎(埂)；临时种植药材、草皮、花卉、苗木等的耕地，以及其他临时改变用途的耕地。

三调要求出标准分幅图，标准分幅图的符号系统与三调传统符号系统不一样。取消颜色只保留符号。使用跟工具时，只需要在符号系统位置导入即可。

2017版土地利用分类体系，包括12个一级类：耕地、园地、林地、草地、商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特殊用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其它土地，以及各二级类的含义等。

使用卫星图像和卷积神经网络比较城市环境 该存储库包含与该论文相关的代码，该论文。 本文的稍作修改的版本出现在中的会议。 该存储库包含本文中介绍的数据处理，模型训练和分析的Python实现： 用于构建城市环境土地利用分类的培训和评估数据集的代码位于文件夹中 本文使用的卷积神经网络分类器的Keras实现以及分类文件夹中的Keras实用程序，用于数据提取和多GPU训练（带有TensorFlow后端） 用于训练和验证模型以及产生分析结果和图表数据的代码位于文件夹中的笔记本中。 在以监督方式对卷积网络分类器进行卫星数据训练后，可通过研究为每个卫星图像提取的特征，将其用于比较许多城市的城市街区（城市环境）。 引文 如果您使用本文中的代码，数据或分析结果，我们恳请您引用上面的文章为： 利用卷积网络和卫星图像大规模识别城市环境中的模式。 A. Toni Albert，J。Kaur和MC Gonz