46、基于 RS 和 GIS 的海口土地利用变化分析

基于 RS 和 GIS 的海口土地利用变化分析

1. 引言

随着全球经济的快速发展,资源、环境、人口和社会问题日益突出,导致全球环境不断变化。土地利用和土地覆盖变化(LUCC)作为地球陆地表面变化的主要原因,是全球环境变化的重要方面。经济的快速发展促使人们加大对土地资源的利用,导致土地覆盖发生了一定程度的变化,进而引发全球甚至区域环境的改变。

在进行土地利用覆盖变化分析之前,需先确定标准分类。根据海口的土地利用实际情况,构建了新的 RS 土地利用分类系统,具体分类如下:
| 一级分类 | 代码 |
| ---- | ---- |
| 农田 | 1 |
| 森林 | 2 |
| 水域 | 3 |
| 城乡建设用地 | 4 |
| 未利用土地 | 5 |

2. 研究区域

海口位于北纬 19°32′ - 20°05′,东经 110°10′ - 110°41′,地处海南岛北部。地形平坦,略呈心形,基本分为北部沿海平原、中部沿江地区、东部和南部台地、西部熔岩地区。东西相距 60.6 千米,南北相距 62.5 千米,陆地面积 2304.84 平方千米。

海口地处低纬度热带边缘,属于热带海洋性季风气候。年日照时间长,辐射能量大,年平均日照时数 2000 小时,太阳辐射可达 11 - 120000 卡。年平均气温 24.2°C,年平均降雨量 1684 毫米,年平均蒸发量 1834 毫米,平均相对湿度约 85%。全年以东南风和东北风为主,年平均风速 3.4 米/秒。北临大海,海域面积 830 平方千米,海岸线长 131 千米,海水平均温度 25°C。

3. 数据收
下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安全特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现真实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安全的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、全主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主元、全主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
### 研究背景与意义 长汀县作为典型的区域,其土地利用变化反映了人类活动与自然环境的相互作用。基于 RS遥感技术) GIS(地理信息系统)对长汀县土地利用变化进行动态监测,有助于掌握土地利用的时空变化规律,为土地资源的合理规划、生态环境保护等提供科学依据。RS 可以快速获取大面积的土地利用信息,GIS 则能对这些信息进行存储、分析管理,二者结合为土地利用动态监测提供了强大的技术支持。 ### 研究方法 - **数据获取**:利用不同时期的遥感影像,如 Landsat 系列卫星影像等,获取长汀县土地利用的基础数据。通过对影像进行预处理,包括辐射校正、几何校正等,提高影像质量数据准确性。 - **土地利用分类**:采用监督分类或非监督分类方法,结合目视解译,将土地利用类型分为耕地、林地、草地、建设用地、水域等。监督分类需要选取训练样本,利用分类器对影像进行分类;非监督分类则根据影像的光谱特征自动聚类。 - **动态监测分析**:利用 GIS 的空间分析功能,对不同时期的土地利用分类结果进行叠加分析,计算土地利用类型的面积变化、转移矩阵等,分析土地利用变化的幅度、速度方向。 ### 研究案例与成果 已有研究表明,通过 RS GIS 技术对长汀县土地利用变化进行动态监测,发现长汀县在生态治理过程中,林地面积逐渐增加,水土流失得到有效控制。同时,随着城市化进程的加快,建设用地面积也有所增长。这些研究成果为长汀县的土地资源管理生态保护提供了重要的决策依据。 ### 代码示例(Python 结合 GDAL 进行影像处理) ```python import gdal # 打开影像 input_raster = gdal.Open('path/to/input_raster.tif') # 进行辐射校正等预处理 # 这里省略具体的辐射校正代码 # 保存处理后的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') output_raster = driver.Create('path/to/output_raster.tif', input_raster.RasterXSize, input_raster.RasterYSize, input_raster.RasterCount, input_raster.GetRasterBand(1).DataType) for i in range(1, input_raster.RasterCount + 1): output_raster.GetRasterBand(i).WriteArray(input_raster.GetRasterBand(i).ReadAsArray()) # 关闭数据集 input_raster = None output_raster = None ```
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