土地利用

科研小白新人上路

土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等领域众多模型的重要输入参数之一。基于遥感影像解译，可获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖数据，用于评估区域的生态环境变化、评价重大生态工程建设成效等。借助CLUE模型，实现对未来土地利用/土地覆盖的时空预测，并进一步评估与权衡其带来的生态效益变化，可为科学研究和政策制定提供重要的决策依据。

2017-2023年 ESRI 10m 年度土地覆被图、数据集ESRI 10m 年度土地覆被图（2017-2023）土地利用和土地覆被 (LULC) 年度全球地图时间序列已更新至 v3 版，包含 2017-2023 年全球 10 米土地覆被。这些地图来自欧空局哨兵-2 10 米分辨率图像。每张地图都是全年 9 个等级的 LULC 预测值的合成，以便生成每年的代表性快照。该数据集由 Impact Observatory 生成，他们使用了数十亿人类标记的像素（由国家地理学会策划）来训练土地分类的深度学习模型。全球地图是将该模型应用于行星计算机上的哨兵-2 年度场景集合

如何利用有限的数据发表更多的SCI论文？——利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响原文链接：如何利用有限的数据发表更多的SCI论文？——利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247602528&idx=6&sn=c89e862270fe54239aa4f796af07fb71&chksm=fa821087cdf599918bf1f4f76d4078cdf06dfaec2c3159ac950770c88ab050681a8546f3c8c5&token=

地理探险家

1985-2020年我国30m土地利用覆盖数据介绍土地覆盖(LC)决定了地球各圈层之间的能量交换、水和碳循环。准确的 LC 信息是环境和气候研究的基本参数。考虑到在过去几十年中，随着经济建设的发展，中国发生了巨大的变化，连续和精细的 LC 监测是迫切需要的。然而，目前，由于缺乏足够的训练样本和计算能力，由观测图像产生的高分辨率年度 LC 数据集在中国普遍不可用。为了解决这个问题，在 Google Earth Engine (GEE)平台上制作了第一个基于 Lands at 的年度我国土地覆盖数据集(CLCD)，其中包含 1990-2020 年中国 30

慢腾腾的小蜗牛

基于ArcGIS、ENVI、InVEST、FRAGSTATS等多技术融合提升环境、生态、水文、土地、土壤、农业、大气等领域的数据分析能力与项目科研水平教程详情点击链接：基于ArcGIS、ENVI、InVEST、FRAGSTATS等多技术融合提升环境、生态、水文、土地、土壤、农业、大气等领域的数据分析能力与项目科研水平教程

GEE-PIE遥感大数据处理与典型案例教程详情点击链接：GEE-PIE遥感大数据处理与典型案例教程一：GEE和PIE遥感云平台 1.GEE和PIE平台及典型应用案例 2.JavaScript基础，包括变量，运算符，数组，判断及循环语句等 3.遥感云重要概念与典型数据分析流程 4.遥感云基本对象及平台上手 4.1 影像与影像集 4.2 几何体、要素与要素集 4.3 日期、字符、数字 4.4 数组、列表、字典 4.5 影像/影像集、要素/要素集数据查询、时空过滤、可视化、属性查看等主要对象最常用API

吹翻书页的风

基于最新导则下生态环评报告编制技术暨报告篇、制图篇、指数篇、综合应用篇系统性实践技能提升查看原文>>>基于最新导则下生态环评报告编制技术暨报告篇、制图篇、指数篇、综合应用篇系统性实践技能提升

基于ArcGIS土地利用量化人类活动的分析及模型构建ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的，全面的GIS平台。ArcObjects包含了许多的可编程组件，从细粒度的对象（例如单个的几何对象）到粗粒度的对象（例如与现有ArcMap文档交互的地图对象）涉及面极广，这些对象为开发者集成了全面的GIS功能。