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Arcgis 土地分类入门指南:gis中怎么土地利用分类全解

作者: GIS研习社 更新时间:2025-09-04 17:25:26 分类:GIS基础理论

在实际的国土空间规划、生态监测和资源管理中,土地利用类型的科学分类是基础工作。很多同学在接触 GIS 软件进行土地利用分类时,常常会遇到数据预处理、分类标准选择和自动化流程设置等诸多挑战。

Arcgis 土地分类入门指南:gis中怎么土地利用分类全解

土地利用分类的基本概念与意义

土地利用分类是指依据土地的实际用途,将地表各类地物划分为不同类别的过程。例如,农田、林地、草地、水域、建设用地等均为常见分类。科学的土地利用分类不仅支撑空间分析和规划决策,也是环境管理、城市扩展监测的重要工具

  • 标准化:基于国家标准(如《土地利用现状分类》GB/T 21010)或国际标准(如 FAO LCCS)。
  • 精细化:可根据项目需求设定二级、三级分类,提升分析精度。
  • 动态化:结合遥感影像,可实现多时相土地变化监测。

主流分类方法与专家模型思路

土地利用分类方法主要分为手动判读自动分类两大类:

  1. 手动判读:专家依据影像与实地资料,人工勾画地物边界,适合小范围、高精度需求。
  2. 自动分类:基于遥感影像及 GIS 工具,采用机器学习、像元特征提取等算法批量判别地物类型。

近年来,专家模型和权威数据集(如中国土地利用/覆盖数据 CNLUCC、美国 NLCD)为土地分类提供了训练样本和验证基准,提升了自动化分辨率和准确性。

GIS 环境下的土地利用分类流程

接下来以 GIS 软件为例,简述土地利用分类的标准操作流程:

  1. 数据准备
    • 收集遥感影像、DEM 等基础数据。
    • 获取权威分类标准及先验训练样本。
  2. 预处理
    • 影像校正(几何、辐射)
    • 波段融合、去云处理
  3. 选定分类体系
    • 制定分级分类表(见下表示例)
    一级分类二级分类
    耕地水稻田、旱田
    林地针叶林、阔叶林
    建设用地城市用地、农村居民点
  4. 选择分类方法
    • 监督分类(如最大似然、支持向量机 SVM)
    • 非监督分类(如 K-means 聚类)
  5. 训练与分类
    • 输入训练样本,设定参数
    • 运行分类模型
  6. 精度评价
    • 混淆矩阵、总体精度、Kappa 系数等指标
    • 与实地数据对比验证
  7. 成果输出与制图
    • 导出栅格/矢量成果
    • 制作专题地图

案例实践:从原始影像到土地利用图

以下为典型的自动化分类脚本片段(以 Python API 为例):

# 假设已加载遥感影像和训练样本
import arcpy
from arcpy.sa import *

# 进行监督分类
outClass = TrainMaximumLikelihoodClassifier(
    "input_image.tif", "training_samples.shp", "output_class.tif"
)
outClass.save("output_classified.tif")

实际操作时,建议多次迭代调参,并结合实地调研结果修正分类体系。

常见问题与优化建议

  • 如何提升分类精度?——增加高质量训练样本,融合多源数据,优化特征选取。
  • 遇到异质地物难以区分?——引入高分辨率影像、利用时序特征。
  • 分类体系如何与权威标准对接?——参考国家或地区标准,确保兼容性。

总结与展望

土地利用分类是一项系统性工作,涉及数据采集、标准制定、模型选择与精度控制等多个环节。只有理论与实践并重,才能获得科学、权威的土地利用成果。希望大家在实践中不断探索适合自身项目的最优流程。如果你有更深入的问题,欢迎在 GIS研习社(gisyxs.com)与我们交流探讨:你在实际土地分类工作中遇到的最大挑战是什么?

参考文献

  • 自然资源部. 土地利用现状分类标准
  • USGS National Land Cover Database
  • ArcGIS Python API 官方文档
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