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。

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。

土地利用现状分类(二调)与土地利用规划现状分类转换对应表。01 耕地 011 水田 012 水浇地 013 旱地 02 园地 021 果园 022 茶园 023 其他园地 021K 可调整 果园 022K 茶园 023K 其他园地 03 林地 031 有林地 032 灌木林地 033 其他林地 031K 可调整 有林地 032K 灌木林地 033K 其他林地 04 " 草 地" 041 天然牧草地 042 人工牧草地 042K 可调整人工牧草地 12 其他土地 122 设施农用地 123 田坎 10 "交通运输 用地" 104 农村道路 11 水域及水利设施用地 114 坑塘水面 117 沟渠

2017版土地利用分类体系，包括12个一级类：耕地、园地、林地、草地、商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特殊用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其它土地，以及各二级类的含义等。

使用卫星图像和卷积神经网络比较城市环境 该存储库包含与该论文相关的代码，该论文。 本文的稍作修改的版本出现在中的会议。 该存储库包含本文中介绍的数据处理，模型训练和分析的Python实现： 用于构建城市环境土地利用分类的培训和评估数据集的代码位于文件夹中 本文使用的卷积神经网络分类器的Keras实现以及分类文件夹中的Keras实用程序，用于数据提取和多GPU训练（带有TensorFlow后端） 用于训练和验证模型以及产生分析结果和图表数据的代码位于文件夹中的笔记本中。 在以监督方式对卷积网络分类器进行卫星数据训练后，可通过研究为每个卫星图像提取的特征，将其用于比较许多城市的城市街区（城市环境）。 引文 如果您使用本文中的代码，数据或分析结果，我们恳请您引用上面的文章为： 利用卷积网络和卫星图像大规模识别城市环境中的模式。 A. Toni Albert，J。Kaur和MC Gonz

数据中需要在ARCGIS重分类，土地分类的0-10分别是：全年主要有水的水域；不得覆盖有零星或短暂水的区域；几乎没有稀疏植被，没有岩石露头，也没有像码头这样的建筑特征；例如：河流、池塘、湖泊、海洋、淹没的盐原。 树木 任何高大（~15 米或更高）密集植被的显着集群，通常具有封闭或密集的树冠；例如：树木繁茂的植被、热带稀树草原、种植园、沼泽或红树林中茂密的高大植被群（密集/高大的植被，有短暂的水或树冠太厚而无法检测到下面的水）。 草 被均质草覆盖的开阔区域，几乎没有或没有更高的植被；没有明显人类规划的野生谷类和草类（即没有规划的田地）；示例：自然草甸和田野，树木稀少或没有覆盖，开阔的稀树草原，几乎没有树木，公园/高尔夫球场/草坪，牧场。 淹没植被 一年中大部分时间明显混水的任何类型植被区；由草/灌木/树木/裸地混合而成的季节性洪水区域；例如：淹没的红树林、新兴植被、稻田和其他大量灌溉和淹没的农业。 作物 人类种植/耕种的谷物、草和不在树高处的作物；示例：玉米、小麦、大豆、结构化土地的休耕地。 灌木/灌木 散布在露出土壤或岩石的景观上的小簇植物或单株植物的混合物；茂密的森林中充满灌木的空地，显然不比树木高；例如：中等至稀疏的灌木、灌木和草丛、稀树草原、树木或其他植物非常稀少 建筑面积 人造建筑；主要公路和铁路网络；大型均质不透水表面，包括停车场结构、办公楼和住宅；示例：房屋、密集的村庄/城镇/城市、铺砌的道路、沥青。 裸地 全年植被稀少或没有植被的岩石或土壤区域；大面积的沙子和沙漠，没有或几乎没有植被；例如：裸露的岩石或土壤、沙漠和沙丘、干盐滩/平底锅、干涸的湖床、矿山。 雪/冰 永久雪或冰的大同质区域，通常仅在山区或最高纬度地区；例如：冰川、永久积雪、雪原。 云 由于持续的云覆盖，没有土地覆盖信息。

以徐州市1987年9月的Landsat TM影像为信息源,利用3种方法对徐州市的土地利用进行了分类,并对分类结果进行了分析对比,最后提出用综合阈值法对城市土地利用进行分类,此方法能很好地区分城镇用地和裸地等不容易区分的地类,有效地降低混合像元带来的影响,提高土地利用信息的精度.

中国土地利用现状遥感监测数据库，全国土地利用类型数据集。数据集包括1980年代末期（1990）、1995年、2000年、2005年、2010年五期，数据生产制作是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成。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。数据为1980-2015年全国土地利用类型数据以及分类系统文档，分享给大家免费使用，绝对可用！

利用遥感、gis对土地利用进行分类的操作教程