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。

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。

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。

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Noyyal河是泰米尔纳德邦西部Kongu地区具有历史，生态和文化意义的河流。 Noyyal河沿岸有100多个村庄，这是在工业污染问题出现之前，距河3公里以内的河两岸最好的居民点。 但是现在，诺亚尔河受到国内和工业增长的高度污染，因为未经处理就排放了国内和工业废水。 因此提出了一种方法，通过在分析层次过程中利用土地利用/土地覆盖数据以及地下水质量来确定适合地下水质量的区域。 根据印度的标准，通过在季风后和季风前收集了63个样品，在研究区域确定了饮用水的适宜性。 为了评估研究区域的土地利用模式，根据国家遥感局（NRSA）的监督分类，使用Erdasimagine 8.4软件从LISS III卫星图像中绘制了土地利用/土地覆盖图。 使用ArcGIS软件，进行了加权叠加分析，以确定季风后和季风前的地下水水质合适区域，最后将这两个专题图与土地利用/土地覆盖图相结合，以确定水质合适的区域。 该解释表明，大多数地区的地下水都不适合饮用。

1、数据来源：资源环境科学与数据中心 2、时间跨度：2020 3、区域范围：全国 4、指标说明： 中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度最高的土地利用遥感监测数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。目前数据的应用领域已经涉及到国民经济的各个方面并已初步形成稳定的数据用户群。用户来源包括国内政府决策部门、行政管理部门、研究机构、大学、国防部门和商业机构以及包括联合国有关组织、大学和其他研究机构的国外用户。先后支持了国家西部大开发科技规划、2000年春华北沙尘暴成因研究、全国第二次土壤侵蚀调查、全国生态环境监测网络的建设、2008年汶川地震灾后评估、2009年春南方冰雪冻害的灾后恢复重建等重大应用。取得了显著的社会与经济效益。 土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级类型以及25个二级类型。 具体分类系统如下： 一级类型 二级类型 编号 名称 编号 名称 含义 1 耕地 - - 指种植农作物的土地，包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草田轮作物地；以种植农作物为主的农果、农桑、农林用地；耕种三年以上的滩地和海涂。 - - 1

亚马逊地区许多农民实施的刀耕火种栽培系统导致养分的生物地球化学循环发生变化。 为了评估轮作对该地区洪泛区部分土壤的影响程度，对原始森林（FP）下次生森林（FP）下的Inceptisol表层（0-5 cm）样品进行了评估（FS） ），原始森林恢复（CAP），农林业（SAF），土著社区和小农户的人工林（R？）以及亚马逊地区上索利姆斯地区的牧场（PAS）进行了分析2007年雨季（五月）和旱季（十月）的化学成分。土壤肥沃，P，K，Ca和Mg含量高于亚马逊土壤中常见的含量。 在雨季研究的系统中，微生物含量没有显着变化，但随着季节的变化，土壤微生物含量降低了60％左右，但SAF土壤除外。 在所有研究的系统和季节中，氨氮都是主要的。 R中的硝酸盐含量较高？ 土壤，两个季节，PAS较低。 农民在该地区的土著农林业系统中采用的管理方式导致磷，钾，镁，MBC和矿质氮的含量发生微小变化，而与土壤水分无关。

土地利用类型SWAT分类表，可作为SWAT重分类依据 土地利用/覆被变化是自然客观条件和人类社会经济活动综合作用的结果，其形成与演变过程在受到地理自然因素制约的同时，也越来越多的受到人类改造利用行为的影响。伴随城市化进展，土地供需矛盾日益凸显，土地利用已经成为城市发展的重要影响力量，是国际研究的热门课题。 与此同时，城市空间扩张、用地结构失衡、生态环境破坏等问题。面对土地资源的这种矛盾化利用，如何把握土地利用类型之间的合理增长与平衡成为城市研究中的一个重要问题。 数据介绍 1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2018、2020年全国土地利用数据。该数据库的构建是由中国科学院地理科学与资源研究所牵头，联合中国科学院遥感应用研究所、东北地理与农业生态研究所、武汉测量与地球物理研究所、新疆生态与地理研究所、寒区旱区环境与工程研究所、成都山地灾害与环境研究所等多家单位共同完成。主要使用Landsat-MSS、Landsat-TM/ETM、Landsat8遥感影像数据，经过影像融合、几何校正、图像增强与拼接处理后，结合人机交互目视解译方法获取该数据集。 数据

本文评估了卡拉巴尔都会区土地利用/土地覆盖（LULC）模式内的土地利用/土地覆盖（LULC）动态。 使用遥感和Arc GIS软件包获取并处理了2002、2006、2008、2010、2012、2014和2016年的热图像，以便确定研究区域内LULC中发生的变化。 LULC专题图的总体准确度计算结果超过80％，这表明几乎可以达成共识。 这项研究的结果表明，到2016年，LULC班级已假定与以前的班级规模相比，其当前班级规模有所不同。 研究区域的土地利用格局变化的特征是，建筑等级，水体增加（尽管从2010年到2012年略有负面变化），而茂密的植被和裸地类别则主要呈负趋势； 因此，表明未来的变化趋势将对整个LULC构成消灭的威胁。 这项研究表明，该地区土地利用方式的变化能够影响环境的某些特征，例如地表温度。 该研究建议政府应着手进行植树造林，以增加市中心和偏远地区周围的城市植被。