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数据介绍 本文分享一份全国范围的土地利用分类数据。 该数据来源于Esri，以Sentinel-2卫星的遥感图作为数据源，并结合人工智能土地分类模型制作而成。 该数据的时间范围是2017年-2023年，空间分辨率是10米，地理坐标系是WGS-84。 本篇文章主要介绍了一份覆盖全中国的土地利用分类数据集，该数据集的时间跨度为2017年至2023年，具备10米的空间分辨率，是在WGS-84地理坐标系下构建的。数据集的获取得益于Esri公司提供的卫星遥感图像以及应用了人工智能的土地分类模型。该数据集以zip格式压缩存储，并在文件名称列表中标记为“资料数据_233_first.zip”。 从该数据集的内容来看，我们可以得到以下几点重要知识点： 1. 土地利用分类数据的重要性：土地利用分类数据是城市规划、资源管理、环境监测以及灾害预防等领域不可或缺的基础数据。该数据集通过高精度的分类，有助于准确反映土地覆盖情况，为科研人员和决策者提供有效的数据支持。 2. 遥感数据的获取与处理：Esri作为一家国际知名的地理信息系统(GIS)和空间数据提供商，利用Sentinel-2卫星的遥感图作为数据源。Sentinel-2卫星具有多光谱成像能力，能够覆盖全球的陆地表面，为土地利用分类提供了丰富的原始遥感数据。 3. 人工智能技术的应用：在土地利用分类过程中，人工智能土地分类模型的引入显著提高了分类的效率和精度。该模型能够自动识别和分类不同类型的土地覆盖，例如区分农田、森林、城市建筑、水体等多种土地利用类型。 4. 空间分辨率与地理坐标系：本数据集的空间分辨率为10米，这意味着最小可识别的地理单元为10米×10米。同时，数据集采用的是WGS-84地理坐标系，这是一种国际标准的世界地理坐标系统，广泛应用于全球定位系统(GPS)中。 5. 数据集的应用价值：这份土地利用分类数据集可用于多个研究和应用领域，包括但不限于土地资源管理、农业产量估算、城市化进程跟踪、环境影响评估、灾害风险评估等。 6. 数据集格式与访问方式：该数据集以压缩包的形式存在，文件名为“资料数据_233_first.zip”。用户需要解压该压缩包以获取内部的Excel格式数据文件（可能包含.csv、.xlsx等形式）。Excel数据格式便于用户进行进一步的数据处理和分析。 7. 时间跨度的考量：数据集的时间跨度从2017年至2023年，这个时间段的数据有助于观察并分析土地利用变化趋势，为研究土地利用的动态变化提供时间序列数据支持。 通过对这份土地利用分类数据集的详细了解，我们可以看到，它不仅为相关领域的科研提供了丰富而精确的数据资源，也标志着遥感技术和人工智能在地理信息分析中的重要进展。在当前快速发展的社会经济背景下，这份数据集对于理解土地利用模式和环境变化具有非常重要的现实意义。

关于“1985，1990-2023年CLCD, 土地利用分类数据”，该数据集为研究者提供了长时间序列的土地覆盖变化信息，对于环境科学、土地资源管理和城市规划等领域具有极高的研究价值。CLCD即China Land Cover Dataset的缩写，指的是中国土地覆盖数据集。该数据集详细记录了中国从1985年开始至2023年间，以五年为一个时间间隔的土地利用情况，数据分辨率达到了30米，这样的分辨率能够为用户提供比较细致的土地覆盖分析。 具体来说，CLCD数据集覆盖了多个土地利用类型，包括但不限于：耕地、林地、草地、水域、城乡居民用地、工矿用地、未利用地等。数据集中的每一个地类都有一个对应的代码和名称，这些信息包含在地类代码名称对应表中。使用者可以通过这些代码和名称快速定位和分析特定的土地覆盖类型。 GIS（地理信息系统）作为一种处理地理空间数据的工具，在处理和分析CLCD土地利用数据时发挥着核心作用。GIS的强大的空间分析功能可以辅助研究人员进行各种类型的土地覆盖分析，如土地利用变化的空间分布特征、土地覆盖类型转换、土地利用变化的驱动因素分析等。 土地利用分类数据是指按照一定的土地分类系统和分类方法，把研究区域内的土地划分为不同类别，并建立相应的数据库。这些数据通常包含土地覆盖类型、位置、面积等信息。在土地资源管理中，通过土地利用分类数据能够有效监测土地资源使用状况，评估土地资源的可持续利用潜力，为政府决策提供科学依据。此外，土地利用分类数据还能为环境变化研究提供基础数据支持，比如分析全球或区域尺度上的气候变化对土地覆盖的影响。 对于任何研究或项目中需要长时间序列土地覆盖数据的用户而言，此类CLCD土地利用分类数据集都是极具价值的资源。研究者可以利用这些数据集来追踪历史的土地利用变化，识别趋势和模式，并对未来的土地利用进行预测。在城市规划和管理方面，此类数据有助于评估规划政策的实施效果，以及制定更符合可持续发展原则的规划方案。 由于数据集具有涉及时间长、分辨率高、信息量大等特点，对于处理和分析此类数据，具备相关GIS操作技能和专业知识是非常重要的。同时，这类数据的获取、存储、处理、分析和应用，都需严格遵守相关法律法规，确保数据使用的合法性和正当性。 由于CLCD数据集的规模庞大，处理起来具有一定的复杂性，因此研究人员在获取数据后，需要首先整理和预处理数据集，比如进行数据格式转换、数据清洗、数据融合等。只有经过这样的处理，数据才能够被更有效地用于分析和模拟。此外，研究者还需要了解土地覆盖分类系统的原理，以便更准确地解释分析结果。随着遥感技术、GIS技术和计算机技术的发展，处理此类数据集的工具和技术也在不断进步，为土地利用的研究提供了更为强大的支持。 CLCD土地利用分类数据集不仅为土地利用变化研究提供了重要的基础数据，也为政府和科研机构提供了科学决策的依据。随着相关技术的不断进步和研究需求的不断增长，此类数据集在地理信息科学领域中的应用前景将更加广阔。

二调符号库，土地利用现状

土地利用/土地覆盖（LUCC）分类体系是土地科学研究的重要组成部分，它为理解土地资源的分布、变化及其与人类活动的关系提供了科学依据。LUCC分类体系的发展和应用，对于环境保护、资源管理、城乡规划等方面都具有极其重要的意义。本知识点将详细介绍中国LUCC分类体系，并探讨其在不同年代遥感监测数据中的应用。 我们来了解一下LUCC分类体系的基本结构。中国的土地利用/土地覆盖遥感监测数据分类系统采用三级分类体系。一级类型主要根据土地资源及其利用属性分为六个大类，包括耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地。二级类型依据土地资源的自然属性，进一步细分为25个类型。三级类型则主要依据耕地的地貌部位，将耕地分为8个更具体的类型。 在耕地分类中，水田和旱地是两个二级类型，它们分别依据所处的地貌位置细分为山地水田（111）、丘陵水田（112）、平原水田（113）以及大于25度坡地水田（114）和山地旱地（121）、丘陵旱地（122）、平原旱地（123）、大于25度坡地旱地（124）。这些分类对于精确了解农业土地利用情况，以及指导农业规划和灾害防控具有重要意义。 林地作为二级类型，指的是覆盖有乔木、灌木、竹类植被的林业用地，包括沿海红树林地等。在林地的三级分类中，还包括有林地、灌木林、疏林地等更具体的分类，这些分类有助于对森林资源的保护和合理利用提供指导。 草地分类主要反映草本植物的覆盖情况，分为高、中、低以及疏林草地。这类分类不仅用于自然生态调查，也对畜牧业的发展和草原的合理利用有着直接的指导作用。 水域分类涵盖了河流、湖泊、水库、坑塘、永久性冰川雪地、滩涂、滩地等。水域分类对于水资源的保护和管理、防洪排涝等具有重要的应用价值。 建设用地包括了城乡用地、工矿用地、交通用地等。这些分类有助于城镇化进程中的土地规划与管理，确保城市建设和工矿开发的有序进行。 未利用土地则指目前还未利用的土地，包括难利用的土地，如沙地、戈壁、盐碱地、沼泽地等。这类分类有助于对资源的保护和荒地的开发规划。 中国LUCC分类体系的发展离不开遥感技术的应用。随着Landsat系列卫星的发展，从Landsat-MSS到Landsat-TM/ETM，再到Landsat8，遥感影像数据的空间分辨率和光谱分辨率不断提升，使得土地利用/土地覆盖的监测和分类更加准确和精细。2018年土地利用遥感监测正在更新，并已完成北京、天津、河北、重庆、上海、江苏、山东、河南等省份的数据收集。 中国的土地利用/土地覆盖数据分类系统不仅具有操作性强的特点，而且与全国县级土地利用现状分类系统紧密结合，方便了遥感监测成果与地面常规土地利用调查成果的联系及数据追加处理。这种分类体系在实际应用中具有重要意义，能够为土地资源管理提供科学依据，为环境监测与保护、城市规划、灾害预警等领域提供重要数据支持。 对于土地资源的科学管理而言，LUCC分类体系提供了一套标准化、系统化的土地资源信息。通过对各类土地利用类型的变化进行监测，不仅可以掌握土地利用的时空分布特征，而且可以分析人类活动对土地利用变化的影响，为制定合理有效的土地资源管理政策提供参考依据。此外，土地利用变化的监测还能反映区域社会经济发展水平和趋势，对促进区域可持续发展具有积极的意义。

鉴于工程座落的地基为粉土层,属中软土,其承载力不能满足设计要求,故根据以往的实践经验及岩土工程勘察报告的建议,选用CFG桩复合地基进行地基处理,采用了长螺旋钻孔、管内泵压混合料灌注成桩施工工艺。详细说明了CFG桩复合地基在工程所在地区软土地基处理的设计参数及施工工艺。单桩竖向抗压载荷试验显示,所抽检的8根桩的单根竖向极限承载力均不小于1 200kN,地基承载力提高了130%～140%,总沉降量均小于10mm;在2#楼54根桩的桩身的完整性检测中,47根为Ⅰ类桩(完好桩),7根为Ⅱ类桩,表明桩的完整性较好。由此可见,在该区选用CFG桩复合地基进行地基处理是切实可行的。

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。 适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。 其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。

内容概要：本文旨在分析慕尼黑特蕾西恩维斯地区在2023年和2024年不同时间段（包括 Oktoberfest 期间）的地表温度（LST），以研究城市热岛效应。文中通过 Landsat 9 和 Sentinel-2 卫星影像数据，利用 Split-Window 算法计算 LST，并进行归一化处理和差异分析。此外，还计算了 NDVI、NDBI、NDWI 和 Albedo 等指数，并进行了土地覆盖分类。为了提高分辨率，采用了随机森林算法对 LST 数据进行降尺度处理。最后，通过统计分析和散点图验证了降尺度结果的有效性。 适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，尤其是对城市热岛效应和地表温度分析感兴趣的学者。 使用场景及目标：①分析特定区域（如 Oktoberfest 场地）在不同时间段的地表温度变化；②评估城市热岛效应的影响；③通过降尺度技术提高 LST 数据的空间分辨率；④验证降尺度方法的准确性。 阅读建议：此资源涉及多种遥感数据处理技术和算法，建议读者在阅读时结合实际案例进行实践操作，并重点关注代码实现和结果验证部分。同时，建议读者熟悉 Python 或 JavaScript 编程语言，以及 Google Earth Engine 平台的基本操作。

根据软土地基的物理力学性质,普遍认为其沉降过程近似为反"S"形曲线。为了研究软土地基沉降过程以及预测最终的沉降量,本文运用这一结论,综合考虑了软土地基沉降的阶段性发展与生物成长模型的数学性质,选用了适应性较高的Weibull成长曲线模型,利用遗传算法在处理岩土类多参数以及非线性问题上的独特优势,通过对3个不同地区具有代表性的软土地基所选工程实例的沉降观测数据进行拟合。结果表明:软土地基经过加载后其沉降发展一般会经历一个类似于生物成长规律的发生、发展、逐步稳定的三个阶段,且反"S"形的成长模型能够反映其沉降的阶段性;采用Weibull模型能够根据反弯点的位置来判断对应时刻所处的沉降阶段,有利于控制施工以及加载过程;运用遗传算法能够很好地解决非线性岩土工程反分析问题,以残差平方和作为目标函数,根据残差值分析可知,用遗传算法得到的Weibull软土地基沉降模型具有较高的精度。

卫星遥感技术的快速发展为土地利用变化的检测提供了重要的技术支撑。为了进一步提高土地利用变化的检测精度,提出了AlexNet和支持向量机(SVM)相结合的土地利用变化分类方法。利用2013—2017年江西省南昌市的高分一号卫星遥感影像,生成该地区在这5年内的土地利用变化图,分析土地利用变化的特征。结果表明:研究区的土地类型主要以植被、水体、裸地和建筑用地为主;在这5年中,植被面积变化得最大,减少了54.74 km 2,水体面积增加了22.12 km 2,建筑用地面积增加了19.45 km 2,裸地面积增加了5.17 km 2。