ArcGIS Pro基本操作教程提高篇（一）土地利用变化分析

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不同时期的土地利用矢量数据，分析其图形及属性变化

调出工具箱。

使用GP工具联合Union。

图层右键打开属性表，新建一个短整型字段。

双击字段类型，即可选择。

然后点击保存。

使用字段计算器，比较两个字段的内容。如果属性没变，就赋值为1，如果属性变化了就赋值为0。

Python代码如下：

Pre-Logic Sc

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ArcGIS Pro 基础操作 | 实验3 土地利用变化分析
你好，我是小张同学！
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对土地情况进行分析时，会经常进行不同年份用地情况变化的分析，统计用地转变前后的变化面积。用地数据一般来源于影像的解译，或是人工进行判别勾绘。
制图操作案例：ArcGIS Pro制图及出图小技巧——以土地利用图为例
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所以在布局中，要添加不同年份的土地利用图，就需要创建多个土地利用地图。这里，我们要创建两个年份的，所以要先创建两幅地图。一幅地图中已经有两个年份的图层，最快的方法是复制并粘贴这幅地图，然后只显示当前年份的地图。对于设置好的土地利用图，去掉每个类别外边线的颜色，可以批量格式化所有符号。Pro2.8中，在设置颜色面板中，内置了取色器。然后在【插入】，地图框中，插入，分别绘制两幅地图。若要保存颜色，选择取色器下方的颜色属性，将颜色保存到属性。画框选中两幅地图，右键，设置两幅地图为相同大小。
ArcGIS Pro进阶教程
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说明：本实验主要参考GIS空间分析实验教程-田永中，适合初学者参阅 一、实验理论 （1）实验目的 了解土地利用变更与动态变化分析的基本原理，掌握土地利用动态变化分析的基本方法，能够结合叠加分析、统计分析等方法开展区域土地利用变化研究。 （2）实验内容 根据基期土地利用数据和期内的变更图斑，分析土地利用类型的数量和结构变化，计算土地利用动态度，并制作土地利用转移矩阵。 （3）实验原理 土地利用动态变化的实质就是将前后两个时期的土地利用多边形数据进行叠加，通过比较叠加生成的多边形中前后土
区域土地利用动态变化分析的新方法研究——以北京市为例
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ArcGIS中的土地利用变化分析
专注GIS软件开发。
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本文转载自《https://blog.youkuaiyun.com/ceibake/article/details/77924315》 文章目录 * [一、不同时期的土地利用矢量数据，如何分析其图形及属性变化？](#_9) * [二、如何统计不同土地利用类型的面积？](#_71) * [三、如何统计不同区域各类土地利用类型的面积？](#_79) * [四、如何将行政区划的信息追加到土地利用数据中？](#_87) * [五、如何制作土地利用变化转移矩阵？](#_106) 本篇主要是针对矢量
【ArcGIS】土地利用变化分析详解（矢量篇）
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简介土地利用变化的各种处理方法
AI支持实现土地利用变化分析与制图、全国气温时空变化分析、遥感影像土地利用解译与分析
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AI通过强大的数据挖掘、深度学习及自动化能力，可高效处理海量、多源、异构的空间数据，极大提升了分析效率与决策支持能力。通过AI赋能，用户不仅能快速生成代码、自动修复复杂的程序问题，还能实现从数据采集到分析的全流程自动化操作，例如点、线、面数据创建，DEM生成与地形分析，以及克里金插值、热点分析等先进空间分析任务。6.4 案例：AI支持下空间聚类分析：局部莫兰指数，热点分析。6.3 案例：AI支持下空间自相关分析：全局莫兰指数。综合案例8： AI支持下实现土壤污染空间插值分析。
GISpro小白从入门到进阶
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1.Python简介及环境配置与安装；2.Python基础3.ArcPy导入与函数简介图表模块 (arcpy.charts)数据访问模块 (arcpy.da)地理编码模块 (arcpy.geocoding)影像分析模块 (arcpy.ia)制图模块 (arcpy.mp)元数据模块 (arcpy.metadata)Network Analyst 模块 （arcpy.nax 和 arcpy.na）共享模块 (arcpy.sharing)
Arcgis pro 保姆级制图教程
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影像加载比较慢，这时候，我们需要回到之前的定位点，通过导航页面里的这个箭头，回到之前的定位点New York City，此时你的影像会变得一团漆黑是正常的。运行函数，得到一个新的图层被填加上来，为了方便我们观看，把值等于0的图层，右键改为透明色，这些区域低于海拔3米对分析并不重要，因此不需要在地图上显示它们。好了，现在我换了个天地图的矢量底图，配合我刚刚做的结果，50%的显示效果，就是这样的——给我的配色打70分！运行，得到一个9米风暴图，还是把0图层设为透明色，1图层改个喜欢的颜色，透明度设置为50%。
arcgis pro1.2.txt
03-17
作为 Esri 地理空间云的一部分，ArcGIS Pro 是 Esri 推出的功能强大的单桌面 GIS 应用程序。 ArcGIS Pro 在技术上领先于市场上的其他产品，支持 2D 和 3D 模式下的数据可视化、高级分析和权威数据维护。 ArcGIS Pro 与 ArcGIS 平台紧密结合，支持通过 Web GIS 在 ArcGIS Online 和 ArcGIS Enterprise 中共享数据。
使用ArcGIS Pro进行土地利用分类的机器学习与深度学习
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传统的土地利用分类方法通常依赖于手动解译和规则定义，但随着机器学习和深度学习的发展，我们现在可以利用这些技术来自动化和提高分类的精度。ArcGIS Pro是一种功能强大的GIS软件，它提供了丰富的工具和功能，可以支持土地利用分类的机器学习和深度学习。我们将首先讨论数据准备和预处理的步骤，然后介绍常用的机器学习和深度学习方法，并提供相应的源代码示例。这可以通过人工标注或半自动的方式完成。数据裁剪：根据研究区域的范围，裁剪遥感影像数据，以减少计算和存储的负担，并确保只包含感兴趣的土地利用区域。
数字化技巧：ArcGIS Pro 中必须了解的 15 个编辑工具
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因此，在使用此编辑工具之前，请密切注意目标几何体的属性，因为这是使用完此工具后将保留的内容。该工具的主要目的是通过删除线要素的多余部分来缩短线要素，该工具对于消除可能由数字化要素引起的任何悬垂至关重要。首先，可以简化要素，删除不必要的细节，但仍保留要素的基本形状。其次，可以平滑将直线边缘转换为曲线的要素，最后，可密集化以指定间隔或偏移距离向形状添加顶点的要素。当调整现有要素的形状或位置以反映地面变化时，重塑要素是编辑中的一项常见任务，这意味着正在通过更改边界来修改现有地理要素的几何或形状。
ArcGIS统计各种土地利用类型的总面积
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如下图为研究区多个村的土地利用现状图，现在需统计每种类型的面积总和，以及每个行政村内各种土地利用类型的总面积。
【每日10分钟——ArcGIS Pro】
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【ArcGIS Pro二次开发】(35)：三调三大类面积统计
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我们可以在三调中直接统计出这三大类用地的面积。主要方法是在ArcGIS中将这三大类对应的用地提取出来，再进行统计。不过每次都要在复制一长串的筛选语句，贴到GP工具里执行，有点不方便。 于是便做了这个小工具，主打的就是一个懒人需求。
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【ArcGISpro】生态系统土壤保持服务——土壤侵蚀模型USLE图文全过程
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修正后的通用土壤流失方程Universal Soil Loss Equation (USLE)，是应用最 广泛的土壤保持量估算方法。结合GIS，RUSLE 可以有效估算 大尺度土壤流失。不同的生态系统结构和土地管理措施，对土壤保持功能的影响也不同 。
ARCGIS PRO 要素标注
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在arcgis pro对要素标注，主要语言：vbscript。
ArcgisPro土地利用变化转移矩阵
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### 如何在ArcGIS Pro中生成或分析土地利用变化转移矩阵 #### 数据准备 为了生成和分析土地利用变化的转移矩阵，在数据准备阶段需要确保有足够的栅格数据来表示不同时间点的土地利用情况。通常情况下，这些数据可以来自遥感影像或其他空间数据分析的结果。根据提供的信息，ArcGIS Pro 支持端到端的深度学习工作流程[^1]，这意味着可以通过深度学习模型自动分类影像并生成土地利用图。 #### 创建转移矩阵的工作流 转移矩阵是一种统计方法，用于描述某一时间段内土地利用类型的转换关系。以下是实现这一目标的具体方法： - **加载历史和当前土地利用栅格数据** 需要两期或多期的土地利用/覆被栅格数据作为输入。每种土地利用类别应具有唯一的数值编码以便于后续计算。 - **使用Crosstabulate工具** 在ArcGIS Pro 中，“Crosstabulate (Spatial Analyst)” 工具可以帮助快速构建两个时期之间的交叉表（即转移矩阵）。此工具会比较两个输入栅格中的像元值，并生成一个新的表格文件，其中每一行代表源类别的计数，而列则对应目标类别。该过程涉及以下参数配置： - 输入栅格1：早期的时间片； - 输入栅格2：后期的时间片； - 输出表路径：指定保存结果的位置。 ```python import arcpy from arcpy.sa import * arcpy.CheckOutExtension("Spatial") inRaster1 = r"C:\path\to\raster_early.tif" inRaster2 = r"C:\path\to\raster_later.tif" outTable = r"C:\path\to\output_table.dbf" Crosstabulate(inRaster1, "Value", inRaster2, "Value", outTable) ``` 上述脚本展示了如何调用 `Crosstabulate` 函数以自动化转移矩阵的生成过程[^4]。 #### 结果解释与可视化 生成后的转移矩阵将以数据库形式存储，可通过Excel 或其他电子表格软件打开查看具体内容。此外，也可以借助Python 编程进一步解析这些数据或将它们导入至图表库绘制热力图等形式直观展示各类别间的动态迁移趋势。 #### 提升效率的技术手段 考虑到大规模矢量操作可能带来的性能瓶颈问题，建议充分利用ArcGIS 的高级功能模块——Image Server 技术来进行高效的数据管理和预处理作业。例如，当面对海量卫星图像时，可先将其发布成服务再执行镶嵌裁剪等常规任务；与此同时，对于那些精度需求较高的场景，则需注意合理设定要素坐标的几何属性定义规则[^2]。 --- ###
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