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World File Search System土地覆盖
使用 LiDAR 点云和 GIS 分析自动检测土地覆盖变化和监测森林演替
摘要：本文探讨了将光探测和测距 (LiDAR) 点云和地理信息系统 (GIS) 分析应用于土地利用和土地覆盖 (LULC) 变化检测的可能性，主要目的是监测后农业土地上发生的不受控制的森林演替。这项研究是在 Milicz 行政区（波兰中西部地区）的一部分进行的。感兴趣的区域是已经放弃农业用途并且森林演替过程已经进展的地块。机载激光扫描 (ALS) 数据（于 2007 年、2012 年和 2015 年获取）揭示了由于森林演替过程的进展而导致的土地覆盖的详细变化。使用 ALS 数据，显示了 LULC 变化和次生林演替的进展，并给出了植被参数（LiDAR 指标）。
Sylva Lestari Journal
在Kahayan Tengah森林管理部门（FMU）检查了基于管理部门的土地覆盖变更分析，以了解过去，现在和未来的土地覆盖，以协助Kahayan Tengah FMU的森林管理计划。这项研究旨在模拟2011年和2016年的土地覆盖变化，预测2021年，并在Kahayan Tengah FMU模拟2026年的土地覆盖率。使用QGIS插件中的molusce建模土地覆盖预测和模拟。结果表明，在2011 - 2016年期间，农业用地的总面积显着增加。通过人工神经网络方法对2011年和2016年的潜在土地覆盖过渡进行建模，在良好类别中，KAPPA系数为0.701，并且使用蜂窝自动机方法对2021年的土地覆盖率进行模拟显示，良好类别的Kappa系数为0.672。到2026年，农业用地将继续增加，而林地倾向于在其总面积保持稳定。这项研究设法在2021年预测了土地覆盖，并以良好的准确性模拟了2026年。因此，这些数据和信息可以支持Kahayan Tengah FMU的森林管理计划。
使用高阶马尔可夫链和深度神经网络对作物特异性土地覆盖预测的评估
高阶马尔可夫连锁店（HOMC）是基于过渡概率的常规模型，美国农业部（USDA）国家农业统计局（NASS）使用，随着时间的推移研究农作物旋转模式。但是，由于分类数据表示为指示器（或虚拟）变量，因此请与稀疏性和识别能力问题相称。实际上，参数空间的维度与分析所需的人类所需的顺序相吻合。虽然简约的表示减少了参数的数量，如文献所示，但它们通常会导致预测较少。大多数简约的模型都经过大数据结构的培训，可以使用替代算法对其进行压缩并有效处理。因此，使用新的HOMC算法和在一系列农业条件上进行的深层神经网络（DNN）进行了彻底评估和比较，以确定哪种模型最适合于运营农作物特定土地涵盖美国农业（US）农业。在本文中，在2011年至2021年之间，六个神经网络模型从六个农业强化县进行了作物旋转数据，这些县反映了中西部和美国南部种植的主要农作物的范围以及各种农作物旋转模式。六个县包括：北达科他州的伦维尔；内布拉斯加州珀金斯；德克萨斯州黑尔；伊利诺伊州利文斯顿；伊利诺伊州麦克莱恩；和俄亥俄州的谢尔比。结果表明，DNN模型在2021年获得所有县的总体预测准确性较高。所提出的DNN模型允许摄入长时间序列数据，并且比被认为预测美国特定农作物特定土地覆盖的新的HOMC算法可鲁棒地实现更高的精度值。
作为气候适应的远程预测气候智能公共投资管理（CS-PIM）季节性水产量模型
该模型用来表示基线或场景土地覆盖。它也可以用来表示土地覆盖条件（降级 - 良好）。可以详细说明您需要表示您感兴趣的过程。
1 目标 2 基础规划 3 格点降水
SCS 曲线数方法可以使用土地覆盖和水文土壤数据的组合或仅使用其中一个数据集进行参数化。在本研讨会中，将同时使用土地覆盖和水文土壤数据。首先，基于 USDA gSSURGO 数据库 ( https://www.nrcs.usda.gov/wps/portal/nrcs/detail/soils/survey/geo/?cid=nrcs142p2 _053628 ) 创建土壤层。然后，基于土壤层和土地覆盖分类层创建 SCS 曲线数渗透层。
土地利用地图绘制的标准分类系统...
北卡罗来纳州地理信息和分析中心 (CGIA) 已启动土地利用和土地覆盖项目，其主要目标有两个：1) 开发全州分类方案，作为该州许多组织使用的土地利用和土地覆盖制图标准；2) 完成全州土地覆盖制图。该项目的推动力直接来自 CGIA 正在进行的项目，这些项目依赖于最新的土地利用和土地覆盖信息以及北卡罗来纳州广大用户群体的极大兴趣。作为该州地理信息的协调者、收集者和分发者，CGIA 已承担起该项目的责任，目标是在 1995 年底前完成全州土地覆盖制图。CGIA 没有计划进行详细的土地利用制图，但本文中提出的分类方案将为各组织启动自己的土地利用和制图工作提供基础。CGIA 提倡各个组织在全州地理信息基础设施框架内开发土地利用制图。
LandCover.ai：用于建筑物自动测绘的数据集……
土地覆盖和土地利用的监测和评估在自然资源管理中至关重要。遥感数据和图像处理技术已广泛应用于城市和农村地区的土地描述和变化检测。关于土地利用或土地覆盖的详细信息是各个领域的宝贵信息来源，例如城市规划[30,43]、变化检测[17]、植被监测[2]，甚至军事侦察。土地覆盖变化是环境变化[38,37]、森林覆盖动态[32]和退化[21]的指标，也是生物多样性监测的方法之一[31]。此类数据可用于研究景观中发生的过程，例如各种土地覆盖之间的流动 [ 16 ]，从而可以研究城市化、森林砍伐、农业强度和其他人为变化的速度。
使用相关成分回归 (CCR) 从土地覆盖变化区域的 VIS-NIR-SWIR 光谱中估计土壤有机质和质地
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使用航空照片制作数字表面模型、正射影像和
使用航拍照片制作华盛顿州普吉特湾沿海地区的数字表面模型、正射影像和土地覆盖图。Jonnie Dunne 监事委员会主席：L. Monika Moskal 博士 环境与森林科学学院 摄影测量学（从照片中进行空间测量的做法）中的一种新方法称为运动结构 (SfM)，它可以以比旧技术低得多的成本进行自动测量。研究表明，从 SfM 获得的测量值的空间分辨率和精度会因照片属性而异，例如相机位置（地面、空中）、光谱分辨率（黑白、彩色、近红外）和主题（裸地、建筑物、树木）。我们的第一个目标是评估从 400 公顷沿海半岛的彩色红外航拍照片中获得的 SfM 测量值的空间分辨率和精度。我们通过制作和验证几种类型的数字表面模型 (DSM，显示高程数据的地图) 和正射影像（使用高程数据进行几何校正的照片地图，使其比例均匀）来实现这一目标。结果表明，我们从航空照片中得出的 SfM 测量值具有较高的空间分辨率（5 个点/平方米）和精度。研究表明，从类似的 SfM 测量值中得出的正射影像和 DSM 适用于许多常见的地理空间应用，但 SfM 测量值尚未用于制作全面的土地覆盖图。我们的第二个目标是评估通过融合 DSM 和正射影像并使用一种称为基于对象的图像分析的技术分析相邻区域之间的相似性而得出的土地覆盖图的精度。我们设计的土地覆盖图旨在适用于监测和调节小空间尺度的土地覆盖，以评估人类对海岸线生态功能保护的改变。在这种情况下，我们半自动地绘制了树木、灌木、地被植被、裸地、不透水表面和水，精度为 86%，分辨率远高于同一地区最好的土地覆盖图。我们认为，SfM 测量的低成本以及由此得出的产品的高精度和高分辨率使 SfM 非常适合帮助监测和规范土地使用以保护海岸线生态功能。关键词：摄影测量、数字表面模型、正射影像、基于对象的图像分析、土地利用土地覆盖
北非可持续发展地球观测研讨会
会议目的 本次土地覆盖/土地利用变化 (LCLUC) 范围界定研讨会旨在促进美国宇航局与北非组织之间的科学交流。它将促进双方对空间技术、遥感和地球观测方面的能力和专业知识的相互了解，加速开发创新解决方案以应对环境挑战，特别是北非地区特有的环境挑战。研讨会重点关注对北非地区土地覆盖/土地利用变化的科学理解及其与全球地球系统的联系。