# 使用Python绘制土地利用类型图
土地利用类型图是地理信息科学（GIS）中常用的图形之一，它帮助我们理解和分析土地的利用情况。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制土地利用类型图，并展示饼状图和序列图等不同类型的可视化效果。
## 1. 准备工作
绘制土地利用图，我们需要以下几个库：
- `pandas`：用于数据处理与分析。
- `matplotlib`：用于绘制各种图表。
我们经常想知道土地利用在不同年份的变化过程，然而ArcGIS里面并没有现成的工具可以使用。因此，我制作了2010年到2020年的土地利用变化模式图。虽然只是两年的变化过程，但是我觉得挺有意思。所以记录下来，以便提供给你们一些解决思路。结果图如下： 每一个标签代表一种变化模式。比如11表示从耕地到耕地的变化，43表示水域到草地的变化。方法一： 利用ArcGIS的 栅格计算器 ，输入公式 2010年的
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2023-10-11 17:15:15
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# Python绘制土地利用和土地覆盖类型图
土地利用和土地覆盖是环境科学和城市规划中的重要概念，它们能够帮助我们理解人与自然的关系，促进可持续发展。随着城市化进程的加快，科学地监测和管理土地资源显得尤为重要。Python作为一种强大的编程语言，凭借其丰富的数据分析库，广泛应用于这项工作中。
## 为什么使用Python绘制土地利用和覆盖图？
Python提供了许多强大且易于使用的库，例如
土地利用和土地覆盖是环境科学和城市规划中的重要概念，它们能够帮助本文理解人与自然的关系，促进可持续发展。随着城市化进程的加快，科学地监测和管理土地资源显得尤为重要。Python作为一种强大的编程语言，凭借其丰富的数据分析库，广泛应用于这项工作中。本文将详细介绍如何使用Python绘制土地利用和土地覆盖类型图，并提供详细的代码示例。
数据名称：中国全国30米高精度土地利用现状土地利用类型遥感监测数据数据精度：30m数据类型：栅格数据数据范围：全国（含港澳台）下载地址：数据分类：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。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
快速入门：学习视频下载地址ArcSWAT介绍与数据准备气象数据库与土壤数据库下载土壤数据库构建ArcSWAT模型构建与结果解读基于SWAT-CUP的模型率定土地利用数据的处理数据下载首先登陆网址中科院1km土地利用数据：http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=264也可以去清华大学高精度土地利用数据：http://data.ess.tsinghua.edu.cn/
目录一、准备工作：1.数据准备：2.软件：二、具体操作1.加载土地利用数据，加载研究区行政规划shp文件。2.裁剪土地利用数据至研究区。3.合并上一步裁剪后得到的4景研究区内栅格图层。4.调整坐标系为 WGS-19845.导出图层样式：6.计算不同土地利用面积7.上传geoserver8.图例一、准备工作：1.数据准备： ①10米分
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2023-11-12 18:44:23
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ArcEngine字段小结常用接口IField、IField2IFieldEdit、IFieldEdit2ISchemaLockIFields、IFields2IFieldsEdit、IFieldsEdit2添加字段创建字段并添加到字段集中public IFields CreateFieldExample()
{
//1.新建IFields对象
需求分析不同年份土地利用类型的变化。思路1、准备要对比的不同年份的数据 2、从文件夹中分别读取不同年份每个小类的shp文件 3、将不同年份相同小类的图层的属性放到一个图层里（union） 4、在union生成的结果中新增字段（change） 5、使用字段计算器，给新增字段赋值，如果属性没变，就赋值为1，如果属性变化了就赋值为0 6、按照属性选择发生变化的要素，最终输出结果文件方法
os.listd
土地利用管理是自然资源管理的关键组成部分，土地利用的调查、变化检测和评价对于国土空间规划具有重要的指导意义。然而，土地利用数据的处理手段复杂，大规模数据处理性能较差，导致处理结果的时效性难以保证，行业应用人员急需更为简捷的处理手段、更高性能的处理技术，实现海量土地利用数据的高效管理与应用。土地利用数据处理方案优化• 分布式GIS技术作支撑 超图的分布式空间数据引擎技术和分布式空间分析技术，为大规模
示例数据下载链接：数据下载链接 第一步 准备数据我们使用的数据为河南省2000年与2010年土地利用类型栅格数据（已经与土地利用分类表格连接。PS：如何连接分类等级表格详见此教程======）（1）加载2000年河南省土地利用类型数据对2000年数据符号化显示。打开图层属性，在【符号表示法】中按【唯一值表示】，点击选择Value Filed字段为【名称】，显示即可
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2024-01-12 02:38:18
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土地利用与土地覆盖是两个关于土地的既有本质区别又有密切联系的概念， 土地利用是指人类有目的地开发利用土地资源的一切活动，如农业用地、工业用地、交通用地、居住用地等都是土地利用的概念; 而土地覆盖则是指地表自然形成的或者人为引起的覆盖状况 ,如各种用地相关的物质现状包括各类作物、森林、草地 、房屋 、水泥及沥青路面等则为土地覆盖的概念。土地利用偏重于土地的经济属性,而土地覆盖则偏重于土地的自然属
图像分割（image segmentation）是计算机视觉中非常重要的研究和应用方向，是根据某些规则将图片中的像素分成不同的部分、打上不同标签。图解如下：1、图像分类（image classification）识别图像中存在的内容，如下图，有人（person）、树（tree）、草地（grass）、天空（sky）像CNN，ALexNet，VGG，GooLeNet、ResNet，这些网络提出时都是
ArcGIS土地利用转移矩阵（附土地利用数据下载）
原创
2022-11-03 18:55:10
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— 01—制作输出图纸我们之前已经对图纸要素进行了绘制，初步形成了一张“土地使用现状图”，但是如果要制成最终输出的图纸，还缺少如图框、指北针、比例尺、图例等必备要素。当然啦，以上要素在ArcGIS中都可以轻松完成。1.1 设置图框图面步骤1：切换布局视图首先我们打开之前绘制好的“土地使用现状图”，然后点击图面下方工具条中的【布局视图】按钮，切换到布局模式。 步骤2：设置页面尺寸点击系统菜
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2023-09-23 09:07:01
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一、统计各土地利用类型的面积分类后的栅格，通常是整型的。属性表中会有每类栅格的个数。直接用 个数 × 像元面积 即可。在栅格图层右键，属性，源中，可以查看像元大小。直接在栅格属性表中，新建双精度型字段，调出字段计算器，输入表达式：[Count] * 16.08 * 16.08，结果如下：二、不同时期的土地利用数据，如何分析变化？可以使用GP工具等于Equal to(等于)。相同类型的返回1，不同类
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2023-11-11 20:43:54
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# Python土地利用分类的科普文章
随着全球人口的持续增长和经济的发展，土地资源的管理与利用变得越来越重要。土地利用分类是一个重要的科学任务，它能帮助我们更好地理解土地资源的分布和利用状况。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python进行土地利用分类，并提供相应的代码示例，以帮助读者理解这一过程。
## 什么是土地利用分类？
土地利用分类是指将土地划分为不同类别，以便于管理和分析。具体来
土地利用/土地覆盖数据是开展地理、生态、环境等研究的基础数据，本文对目前主流且开源的土地利用数据进行整理，随时更新，欢迎补充！1. GlobeLand30中国向联合国提供的首个全球地理信息公共产品，被国际同行专家誉为“对地观测与地理信息开放共享的里程碑”。全球数据可分幅下载，数据质量较高。但数据量较大，下载和拼接处理较慢。获取途径：Welcome-GlobeLand30http://www.glo
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2023-09-28 16:21:07
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ENVI打开裁剪完的影像，右键单击图层，选择Change RGB Bands,在弹出的对话框中按照如图所示从上到下依次选择，得出类似于下面的图。右键单击图层，选择New Region of Interest,命名为林地1，颜色选择为绿色。新建一个ROI图层，命名为林地2，更改颜色。按照上面的步骤依次建立下面的图层，得到的效果类似于下图（样本的选择根据经验自己判断）。点击Options--Compu
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2023-08-31 16:32:40
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建设用地占用永久基本农田比对算法一、建设用地占用永久基本农田比对算法 采用逐基本农田保护图斑计算的方法进行计算，数据精度和计算容差均为数据的默认精度和容差，具体算法及计算顺序如下： 1.建设项目图斑占用永久基本农田面积=（相交部分图形面积/基本农田保护图斑图形面积）* 基本农田保护图斑属性面积（即JBNTMJ）。 2.建设项目用地图斑占用永久基本农田保护图斑面积等于建设项目占用每块永久基本农田保护
