土地利用每年都在發生變化，在統計一些大區域的土地利用情況時，我們可以使用遙感數據來進行粗略的估計。根據以下要求，研究2010年到2015年土地利用的變化情況。
一、數據說明
lt51190382010144bjc00文件夾：2010年的影像數據存放在此文件夾中。
class2015.tif：2015年的土地利用結果數據。
訓練樣本2010.shp：對2010年影像執行最大似然分類法所使用的訓練樣本數據。
點位置.txt：GPS采集的點生成的表格。
二、數據處理要求
對遙感影像進行預處理：波段合成，去除黑邊，并提取出與2015年土地利用數據（class2015.tif）相同的影像區域。
使用最大似然法監督分類對影像分類，分為5種地物類別：林地，耕地，裸地，建筑物等不透水面，水（請使用提供的矢量數據“訓練樣本2010”作為訓練樣本）。
對分類后的結果的邊界進行一定的平滑處理，并消除如下圖所示像元個數小于5個像元的獨立區域，用周圍的像元值來代替。
使用GPS采集了一些點并生成了表格（點位置.txt），需要知道這些點對應于class2015.tif數據中的地物類別。
提取出2010年是林地/耕地，并且2015年變為建筑用地的區域。
計算2010年到2015年土地利用轉移矩陣。
在地圖上展現出2010年到2015年用地類型是如何變化的，制圖并保存為jpg格式。
三、具體操作
1.對遙感影像進行預處理：波段合成，去除黑邊，并提取出與2015年土地利用數據（class2015.tif）相同的影像區域。
解答：
打開【數據管理工具】|【柵格】|【柵格處理】|【波段合成】，將lt51190382010144bjc00文件夾中的7各波段全部加載進去，輸出文件名默認即可，結果圖層如下：
為了去除黑邊，我們打開【數據管理工具】|【柵格】|【柵格數據集】|【復制柵格】
“輸入柵格”選擇波段合成后的數據即可，在“忽略背景值”中輸入0，意思是在遙感圖像中像元值為0的都會被設置為無數據（這個針對的是遙感圖像的外圍區域，即黑邊，中間區域像元值為0的不會忽略的，這個大家不用擔心），在“無數據值”中也輸入0（這個針對的是遙感圖像的邊緣區域，就是黑邊和遙感圖像本體的交接處），輸出數據為“QHB”這樣輸出的圖像就會把黑邊（像元值為0的區域）去除，結果圖層如下所示：
最后使用【空間分析工具】|【提取】|【按掩膜提取】工具，將2010年的土地利用數據裁剪成和提供的2015年的數據一樣的范圍即可。
2.使用最大似然法監督分類對影像分類，分為5種地物類別：林地，耕地，裸地，建筑物等不透水面，水（請使用提供的矢量數據“訓練樣本2010”作為訓練樣本）。
解答：
我們添加“影像分類”工具條，接著選擇“訓練樣本管理器”按鈕
，然后點擊“加載訓練樣本”按鈕
選擇文件夾里面的“訓練樣本2010”數據即可，最后我們點擊“創建特征文件”按鈕
將這些特征文件導出成.GSG格式。
然后我們點擊“影像分類”工具條下面的“最大擬然分類”方法，在打開的窗口中【輸入柵格波段】選中“QHB”，【輸入特征文件】為剛才導出的.GSG文件，其他參數默認即可，點擊確定得到如下圖所示的分類結果圖“FL”：
3.對分類后的結果的邊界進行一定的平滑處理，并消除如下圖所示像元個數小于5個像元的獨立區域，用周圍的像元值來代替。
解答：
打開【空間分析工具】|【柵格綜合】|【邊界清理】，將“FL”作為輸入要素，其他設置不要變，點擊確定即可，邊界清理工具主要用于清理區域間不規整的邊緣，通過擴展和收縮的方法在相對較大的范圍上清理邊界。接著打開【空間分析工具】|【柵格綜合】|【眾數濾波】，相關參數設置如下：
“要使用的相鄰要素數”選擇為：8（為什么不選擇4，因為題目要求了消除像元個數小于5個的區域，所以首先要判斷出相鄰要素要至少大于5個，所以我們選擇8），“替換閾值”設置為“MAJORITY”，而不選擇“HALF”，因為選擇為“HALF”的話，周邊相鄰4個（8的一半）像元就給你代替了，而選擇“MAJORITY”，周邊相鄰5個（8個的大多數）像元才給你代替了，題目要求的是5個?。。。?/p>
圖片
4.使用GPS采集了一些點并生成了表格（點位置.txt），需要知道這些點對應于class2015.tif數據中的地物類別。
解答：
我們右鍵“點位置.txt”文件選擇【添加X，Y坐標】，X值，Y值分別選擇“經度”，“緯度”，坐標系選擇地理坐標系“WGS_1984”（和遙感圖像一樣的地理坐標系），點擊確定后在新生成點數據上右鍵導出數據，生成新數據“點位置”。接著我們使用【空間分析工具】|【提取】|【值提取至點】工具，“輸入點要素”選擇“點位置”，“輸入柵格”選擇“class2015”，點擊確定即可。我們打開結果屬性表，發現我們并不知道這個點落在什么地類上面，但是我們看到最后有一個字段全是1-5的數字，應該猜得到是對應2015年土地利用類型數據上面的地類編號，我們直接根據公共字段進行連接后新建文本類型字段“地類”，通過字段計算器將遙感地類數據中的地類名稱復制過來即可。
這時候我們打開點的屬性表就可以看到它落在的地類是什么了，如下圖所示：
5.提取出2010年是林地/耕地，并且2015年變為建筑用地的區域。
6.計算2010年到2015年土地利用轉移矩陣。
7.在地圖上展現出2010年到2015年用地類型是如何變化的，制圖并保存為jpg格式。
解答：
這三個一塊搞了哈，這個只要提取出來了土地利用轉移矩陣都好說了，一下解決了三個問題。（當然了，對于第5小問可以直接根據地類編碼提取出2010年中的林地和耕地地塊以及2015年的建筑用地，最后使用【空間分析工具】|【提取】|【按掩膜提取】工具將兩者重疊的區域選出來即可。）我們直接使用【轉換工具】|【從柵格轉出】|【柵格轉面】的批處理，將2010年和2015年的土地利用遙感圖像都轉換成矢量面，分別命名為“2010”和“2015”。我們打開“2010”的屬性表發現只有地類編號沒有地類名稱，而且該地類編號是和之前最大似然法監督分類中的“訓練樣本管理器”是一一對應的，如下圖所示：
這怎么辦，我們先新建一個文本類型的字段“地類”用來存放地類名稱，右鍵代開字段計算器，直接根據對應地類編碼進行文本賦值,在代碼塊中輸入如下代碼：
我們右鍵【數據管理工具】|【制圖綜合】|【融合】選擇“批處理”，將“2010”，“2015”分別按照“地類”字段和“類型”字段進行融合，接著將融合后的兩個數據進行【相交】處理得到“XJ”，在結果圖層中新建單精度字段“area”后右鍵選擇“計算幾何”，單位選擇“平方千米”，即可得到各地類相互轉換的面積，但是這時候其他人可能看不懂這個轉移方向到底是誰轉向誰，我們接著新建一個文本字段“轉移方向”，右鍵字段計算器，輸入代碼如下圖所示：
這時候我們看屬性表就很清楚易懂了,最后我們打開【轉換工具】|【Excel】|【表轉Excel】，將“XJ”輸出為Excel后進行數據透視表的制作即可。
2010 - 2015年研究區土地利用類型面積轉移矩陣（單位：平方千米）
為了展現出2010年到2015年用地類型是如何變化的，我們打開“XJ”的符號系統，使用唯一值字段“轉移方向”，接著切換到布局界面，通過調整頁面大小，添加圖例、指北針、比例尺進行出圖設置，最后導出地圖格式為.JPG即可，如下圖所示：
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