
一
数据来源介绍
土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(中国科学院资源环境科学与数据中心 (resdc.cn))。


不过该网站只免费提供1000m 的栅格数据,如需要更为精确的数据,可以通过网站下方的联系方式联系他们。
二
数据预处理
我们从中国科学院资源环境科学与数据中心官网上下载下来的土地利用栅格数据是整型的,我们可以利用栅格重分类工具来将它变为浮点型。

在这里我们发现,土地利用栅格数据里的像元被赋值为一些不连贯的数,我们通过官网上的相关介绍得知其所包含的含义:


我们根据表格内容统一将数据分为“耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地”六类。
工具位置:Spatial Analyst 工具 -> 重分类 -> 重分类

我们利用重分类工具以一级类型编号将它分为六类。
打开重分级后的栅格数据属性表,添加一个字段名称为“TDLY”的字段,并设置字段类型为文本型。

右键工具栏空白处,添加编辑器工具,并使其处于编辑状态。

键入土地利用类型。

三
栅格版土地利用转移矩阵
利用栅格计算器计算Value字段进行叠加,结果数据Value字段为双位数,十位数上值为四川省2005年土地利用类别,个位数上值为四川省2020年土地利用类别。
工具位置:Spatial Analyst 工具 -> 地图代数 -> 栅格计算器

如下图所示,拿15举例,其为四川省2005年的耕地在2020年转变为建设用地。

打开属性表,全选数据,右键左侧灰白小格,选择复制所选项,粘贴到Excel表中。
土地利用转移矩阵最原始方法就是在表格中一个一个填充数值,但是有Excel表这么好用的工具,当然不能够再那么麻烦,我们可以先列出土地利用转移矩阵的雏形,其中可以利用公式快速填充。

将其复制一份利用VLOOKUP()函数来填充Count(像元数量)。

VLOOKUP()函数详细介绍:
VLOOKUP()函数需要四条信息才能构建语法:
1.要查找的值,也被称为查阅值。
2.查阅值所在的区域。请记住,查阅值应该始终位于所在区域的第一列,这样 VLOOKUP 才能正常工作。例如,如果查阅值位于单元格 C2 内,那么您的区域应该以 C 开头。
3.区域中包含返回值的列号。例如,如果指定 B2:D11 作为区域,那么应该将 B 算作第一列,C 作为第二列,以此类推。
4.(可选)如果需要返回值的近似匹配,可以指定 TRUE;如果需要返回值的精确匹配,则指定 FALSE。如果没有指定任何内容,默认值将始终为 TRUE 或近似匹配。
现在将上述所有内容集中在一起,如下所示:
=VLOOKUP(查找值,包含查找值的范围,包含返回值的范围中的列号,近似匹配 (TRUE) 或精确匹配 (FALSE))。
查看像元大小了解到一个像元面积为1km2。

在Excel表中复制一份由VLOOKUP()函数得到的表格,粘贴为数值计算总和,得到土地利用转移矩阵。

四
矢量版土地利用转移矩阵
利用栅格转面工具得到矢量图层,这里为了数据的精确就不勾选简化面了。

利用相交工具来统计四川省2005年至2020年土地利用类别的变化。

利用融合工具选择融合字段为2005年土地利用类别字段和2020年土地利用类别字段。

融合结束后查看属性表,可以看到总共有六六三十六个要素。

添加一个双精度字段,并命名为AREA,右键字段名称选择计算几何来计算面积。

将所得到的属性表复制粘贴到Excel表中进行整理,删除多余字段,只留下四川2005年土地利用字段、四川2020年土地利用字段和面积字段。

在Excel表中插入数据透视表,首先选定要分析的数据所在区域。
注:本人所用的是WPS,如果用的是MS可以在网上搜一下相关教程。

将2005年土地利用作为行,2020年土地利用作为列,面积字段作为值制作数据透视表。


对比之下还是有很大的不同的大家觉得哪个数据更精确呢。

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