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。

文中以2001年DLG(数字线划图)和2005年QuickBird影像为数据源,运用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术来研究矿区土地利用变化。根据文中转移矩阵与两时期各种用地类型统计数据,采用土地利用结构指数与土地利用多样性指数两种指标体系对矿区的土地利用变化进行定量分析。经分析得到如下结论:(1)矿区建设侵占用农田的现象仍然比较突出;(2)两时期的土地利用多样性相对较低。据此本文为矿区的可持续发展提出了几点对策,为矿区土地的科学规划与合理利用提供了技术支持。

基于大通县1995—2014年社会经济数据,通过SPSS等软件,运用土地利用变化模型、主成分分析法及典型相关分析法等技术与方法,系统分析了1995—2001年、2001—2005年、2005—2010年、2010—2014年不同时段大通县土地利用变化的特征,并对土地利用变化的驱动因素进行探讨。结果表明:大通县主要地类为耕地、林地、草地,期间草地、耕地、建设用地、水域面积有所减少,林地、未利用地面积有所增加;与其他几种地类相比,耕地的变化量和变化率较为平稳,土地利用动态度变动最大的是未利用地,其次是水域,再次是建设用地;2010—2014年间除林地外,各土地类型动态度都呈减少趋势,减少速度最快的为水域,减少速度最慢的为耕地;土地利用程度呈现波浪形发展趋势;土地利用变化主要受社会经济因素影响,自然因素和政策因素也是大通县土地利用变化的驱动因素。

欧空局最新2020年10米分辨率的的土地利用数据，江苏省的数据，可根据自己研究区范围进行合理的裁剪。

ArcGIS勘测定界软件，自动导出界址点成果表，自动导出土地利用现状表（12大类），自动导出土地利用现状表（3大类），安装稳定，winALL,ArcGIS各种版本。

本视频为SWAT建模前期数据准备与处理（包括DEM、土地利用、土壤类型数据），适合SWAT建模小白学习

arcpy实现LUCC土地利用变化转移矩阵

该数据集格式为.tif格式，空间分辨率为10米，时间跨度为2017年-2021年，可直接用Arc GIS 加载分析。原始数据来自Esri公司，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。CSDN数据格式为txt文本，内含土地利用数据集详细参数介绍和百度网盘下载地址以及全国省-市-县三级行政区划shp格式数据下载地址。行政区划shp供数据下载用户裁剪感兴趣区域用。