Прогнозирование изменений землепользования/земельного покрова с использованием QGIS и ArcGIS (201...

Сегодня я покажу вам, как подготовить карту прогноза землепользования и почвенного покрова с помощью плагина MOLUSCE для QGIS (модули оценки изменений в землепользовании).

В этом уроке я создам карту прогноза на 2030 год.
Для этого, помимо карты изменения земельного покрова (LULC), вам необходимо создать несколько переменных карт, таких как ЦМР, расстояние от дороги, расстояние от реки, уклон, расстояние от населённого пункта и т.д., которые можно изменить для изменения будущего землепользования и почвенного покрова. Здесь я использую расстояние от дороги и ЦМР в качестве переменных.

Помните, что все карты должны быть подготовлены и сохранены в одинаковом пространственном разрешении и географической привязке.

Я подготовил руководство по прогнозированию изменений в землепользовании. ЕСЛИ ВАМ это нужно, напишите свой адрес электронной почты в комментариях к этому видео. Я вышлю вам руководство. Если вам понравилось это видео, вы можете ПОДПИСАТЬСЯ на этот канал, чтобы получить крутую ГИС.

Посмотрите моё видео вместе с инструкцией и попробуйте создать свою карту прогноза земельного покрова. Если вы не знаете, как подготовить карту LULC, посмотрите мои видео. Кроме того, если у вас нет шейп-файла страны, дорожных шейп-файлов и т. д., просто посмотрите мои видео о том, как скачать шейп-файлы для любой страны.

LULC с помощью контролируемой классификации:    • Supervised Image Classification | Land Use...  
LULC с помощью неконтролируемой классификации:    • Unsupervised Classification | Land Cover M...  
Оценка точности:    • Accuracy Assessment | Kappa Coefficient | ...  
ГИС-шейп-файл для любой страны:    • GIS Shapefile of any Country  

Похожие теги: прогнозирование LULC, как прогнозировать землепользование и почвенный покров, плагин MOLUSCE, прогнозирование изменений землепользования и почвенного покрова с помощью QGIS, прогнозирование LULC с помощью ГИС, как моделировать LULC, прогнозирование карты землепользования и почвенного покрова, прогнозирование LULC, прогнозирование временных рядов LULC

#LULC_prediction #ArcGIS_Tutorial #GIS_RS_SOLUTION