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

农村土地承包管理系统2.0

数据中的shp是自己的，大家有需要可以上传自己的shp文件，这里不上传了

各省市土地利用情况（2003-2017）（Excel、SPSS、文本三个数据格式）。 数据时间跨度长、包含变量全、最主要的是数据规范，可靠，数据来自官方公布数据整理（大家可与官网公布的数据核对）。

全国植被类型分布数据及岷江上游土地利用数据

包含实验数据与实验结果（空，用于存放自己的实验结果）

包括实验中所需要的实验数据

下载前请读帖CLUE-S|对1995年土地利用做二阶Logistic回归分析（2）看是否有用