土地利用转移矩阵生成的几种方法

本文介绍了针对不同数据格式(Raster和Vector)的土地利用变化分析方法。对于Raster数据,提供了使用Erdas Imagine进行重编码及变化计算的具体步骤,并提到了转换至BIL和GRID格式的方法。对于Vector数据,则说明了如何利用Erdas Imagine和ArcView进行变化图制作及统计分析。
根据你的数据类型选用不同的数据生成方法

若你的数据是Raster格式:则有如下方法
1 Erdas Imagine----Interpreter---Gis Analysis---Matrix,输入两个时相的Raster数据即可
做这一步之前记得先对两时相的数据进行重编码(nterpreter---Gis Analysis---Recode
一般运行如果出现错误肯定是重编码没做好,请继续查证。

2 先在 Erdas中利用 Modeler 计算如下公式
NC(I,J)=NC(I)*10+NC(J),(J>I)
其中:NC(I,J)表示ij 两年份的土地利用变化图;NCi)表示i年份遥感分类影像;NCj)表示j年份的遥感分类影像。
在此计算的基础上,将以上变化影像图转化为BIL格式,再利用ARC/INFO GRID模块将影像转为GRID格式,然后利用GRID模块中的属性表(vat)查看命令对影像灰度值进行统计,最后得出土地利用转化举证。(注:此方法本人尚未实现过,不知可行否)。


若数据是Vector格式
1 Erdas Imagine----Interpreter---Gis Analysis---Matrix,输入两个时相的Vector数据即可
此时注意输出栅格大小不应设的太小要不一运行就会提示你的空间不足
做这一步之前,请做好前期的地理编码。

2 ArcView3.3加载 spatial analysis模块
把两时相的Vector图转成grid格式(当然中间有一些单位的设置根据你做的图的分辨率来设置即可)analysis---mapcaculate 直接计算即可。

3 把两期解译完的Vector文件在arctoolbox——overlay——union中叠加,注意:两个文件不能用同一个字段名,比如一个用93Type,另一个时相则用00Type

叠加后的文件在Arcmap中打开,选中文件,然后点右键——Property——空间查询,输入条件语句,比如:93Type=1And 00Type=2’;查询结果即为第一种类型转化为第二种类型的图形,可以另建一图层比如:12,把查询结果复制到12图层上。统计出面积,依进行,就可以得到土地利用类型转移矩阵
### 使用 ArcGIS 实现时空变化特征转移矩阵 在地理信息系统领域,转移矩阵是一种用于分析空间单元之间状态转变的有效工具。通过构建转移矩阵可以量化不同时间点上各区域的状态变化情况。以下是关于如何利用 ArcGIS 来实现这一目标的具体方法。 #### 数据准备 为了创建转移矩阵,通常需要两个不同时期的空间数据集以及相应的属性字段来表示这些时期的分类或状态变量。例如,在土地覆盖研究中,可能有两个时期的土地覆盖栅格图层(T1 和 T2),其中每个像元代表一种特定类型的覆盖类别[^3]。 #### 步骤概述 虽然不能使用诸如“首先”这样的引导词,但可以通过描述功能的方式说明操作流程: - **加载数据**:将初始时间和最终时间对应的矢量或者栅格文件导入到 ArcMap 中作为基础输入源。 - **重采样/匹配分辨率**:如果两期数据的分辨率存在差异,则需对其进行统一化处理以确保后续对比的一致性。对于矢量数据而言,这一步涉及投影变换;而对于栅格来说,则可能是调整像素大小的过程[^4]。 ```python import arcpy from arcpy.sa import * arcpy.CheckOutExtension("Spatial") # 设置工作环境 workspace = r"C:\path\to\your\data" arcpy.env.workspace = workspace # 定义输入栅格路径 raster_t0 = "landcover_2000.tif" raster_t1 = "landcover_2010.tif" # 执行重采样使两者具有相同网格结构 resampled_raster = Resample(raster_t1, raster_t0, "", "NEAREST") ``` - **叠加分析**:采用交叉制表 (Crosstabulation) 或者联合 (Union) 方法生成一个新的复合型数据集,该数据集中包含了来自原始两阶段的所有组合信息。 ```python # 创建临时表格连接以便于进一步统计汇总 temp_table = TabulateArea(in_zone_data=raster_t0, zone_field="Value", in_class_data=resampled_raster, class_field="Value", out_table="tabulated_area.dbf") ``` - **提取转移计数并导出至外部格式**:最后从上述结果里挑选出必要的数值项形成标准形式的转移矩阵,并将其保存为CSV或其他便于其他软件读入的形式供后期深入解析之用[^5]。 ```python # 导出为 CSV 文件 output_csv = os.path.join(workspace, "transition_matrix.csv") arcpy.TableToTable_conversion(temp_table, workspace, output_csv.split("\\")[-1]) ``` 以上代码片段展示了如何借助 Python 脚本自动化完成部分繁杂的手动任务,从而提高工作效率的同时减少人为错误的发生几率。 ### 注意事项 在整个过程中需要注意几个关键环节: - 输入数据的质量直接影响到最后得到的结果准确性; - 不同版本间的兼容性和插件许可状况也应提前确认以免中途遇到阻碍; - 对大规模数据集执行此类运算可能会消耗较多资源因此建议合理规划硬件配置需求。
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