城镇村及工矿用地的认定

使用 QGIS 和 R，使用 Landsat 数据制作快速土地覆盖图 下载数据 解压存档 tar -zxvf archiveName.tar.gz 创建多层对象 使用gdal_merge.py任throuh命令行（使用-separate开关），或经由QGIS（光栅>其它>合并...） 将多层对象加载到 QGIS 选择您最喜欢的波段组合（Landsat 5 和 7 上的 4、5、3 对我来说效果很好） 确保你有一个好的（颜色）拉伸（在图层属性中，选择 Extent: current ，点击Load和Apply 。如果需要，通过重新聚焦区域或使用定义 min/max 的方式进行调整）。 创建一个新的矢量图层 在 QGIS 中，左侧工具栏上有一个按钮Create a new vector layer 。 选择多边形 添加名为class的新属性，保持类型为文本数据 移除 ID 属性 单击确定

分辨率30米，区域：全国，分类情况：9大类，包含农田、建设用地、林地、灌木、草地、雪地、裸地、湿地等，附有情况对应表。可以直接用于土地转移矩阵、土地利用调查等分析。

这项研究模拟了2016年1月至2018年9月之间的土壤侵蚀，以用于Golole流域的土地管理。 在地理信息系统（GIS）环境中对构成土壤侵蚀主要因子的经修订的通用土壤流失方程（RUSLE）进行了建模。 这项研究的目的是为未开垦的Golole流域的土地管理建模土壤侵蚀。 Golole流域的土壤侵蚀图表明，流域内的土壤流失并不均匀，侵蚀风险也不尽相同。 流域的年平均土壤流失率为279吨/公顷，高于建议的最大允许年土壤流失率为4吨/公顷。 流域的土壤流失率被描述为高流失和严重流失，分别占陆地面积的70％和30％。 这项研究发现，有必要通过采取土壤侵蚀缓解措施，例如在耕种区的石质轮廓垄，粪便，地带作物和梯田以及在低地牧场控制放牧，将上述水土流失速度降低至中等和较低水平。 这项研究强烈认为有必要保护森林保护区免受砍伐树木和进一步侵犯人类的侵害。 这项研究得出的结论是，有必要进行进一步的研究：1）在显示最大土壤侵蚀威胁率的森林保护区中确定潜在原因，以及2）使用高分辨率方法评估土壤侵蚀危害的时间趋势数据。

基于GIS和RS的城市土地利用时空演化研究--以云南省昆明市为例，王艳平，，土地资源是人类生产和生活的最基本的资源，土地利用/土地覆盖是土地资源的重要体现。随着经济的快速发展、人地矛盾的出现同时环�

城市扩展影响了地方到全球范围内的生态系统功能和服务，预计将来会对景观产生更大的影响。 利用1987-2017年的多时态Landsat TM，ETM +和OLI数据，结合地理信息系统技术和景观分析方法，对玉溪市红塔区相对较长的时空格局进行了详细研究。 结果表明，密封表面（城市面积）从1.4％扩大到11.8％，年增长率为7.63％。 在此期间，树木，农场面积和荒地都略有减少，从而使23.8％的农场和9.8％的裸地转移到密封表面。 着眼于城市扩张模式，它呈现出单核极化多边形模式，说明了随着时间的推移城市化向各个方向蔓延。 在NNE和SSE方向上看到最大的扩展，主要是由于地形限制。 正在研究在城市化与可持续发展之间进行权衡，方法是在山脉上开垦贫瘠的土壤，从低海拔平原转移耕种面积，为城市发展腾出空间。

1980-2020年中国土地利用遥感数据（2020为分省同其他可获取资源）

运用统计方法与GIS技术,综合考虑9种主要的土地利用方式和6个候选影响因子,根据其空间分布与影响因子的关系进行空间化处理。通过分别构建不同聚合规模上的土地利用空间分布驱动模型,探讨了研究区土地利用空间分布影响因子的尺度规模效应。研究表明:不仅模型的解释能力会随聚合规模发生变化,影响因子本身及其影响系数也随研究尺度发生不同程度变化,呈现出显著尺度依赖性规律。

农村土地承包经营权调查规程,需要的可以看看啊哈哈哈哈哈啊哈哈哈哈

本研究的目的是利用MODIS数据调查苏丹在2001-2013年期间的土地覆盖变化，并确定影响土地覆盖的气候因素。 使用SPSS v 17软件调查气候因子与植被覆盖的相关性。 还使用ArcGIS v 10.2软件分析NDVI数据。 结果表明，在其他月份植被减少的两侧，7月至10月的年平均月尺度，NDVI值曲线分布为中心。 在苏丹平均NDVI的空间分布中，在南部地区发现了很高的价值。 另一方面，北部地区植被覆盖率较低。 NDVI空间意味着呈现特征值：秋季，然后是夏季，然后是冬季。 通过计算年平均NDVI值和季节NDVI值，可以推断出冬季和夏季主要植被覆盖类型以0.014 / 10a和0.008 / 10a的速率增加。 冬季，NDVI在秋季和年尺度分别降低0.001 / 10a和0.026 / 10a的速率。 年度NDVI显示，由于中部和东部地区的退化，该地区的中部和东部地区显着退化（面积= 12705.7 km2，占总面积的0.5％），而南部地区则显着改善（面积= 22485.4 km2，占总面积的0.9％）。降水增加，温度降低。 夏季和秋季的平均NDVI与夏季和秋季的平均降水量的显着性水