土地利用数据如何重分类？

Question

在天地图官网下载的土地覆盖数据，VALUE值有0，编码的土地利用类别从0开始，如何重分类，使编码的土地利用类别从1开始？怎么样数据处理才能符合PLUS模型的要求？

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

在使用天地图官网下载的土地覆盖数据时，若VALUE值从0开始，而您希望将其重分类为从1开始的编码，以满足PLUS模型等某些生态模型对输入数据的要求（如：确保类别编号从1开始），您可以按照以下步骤进行处理。

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一、问题分析

• 天地图土地覆盖数据中的 VALUE 字段可能从 0 开始；
• PLUS 模型通常要求土地利用类型编号从 1 开始；
• 需要将所有 VALUE = 0 的区域重新赋值为 1，并确保后续类别的连续性；
• 可能需要使用 GIS 软件（如 QGIS、ArcGIS）或编程语言（如 Python + GDAL、Rasterio）进行处理。

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二、解决方案

1. 使用 QGIS 进行重分类

步骤如下：

1. 加载土地覆盖数据

   • 打开 QGIS，导入你从天地图下载的栅格文件（如 .tif 文件）。

2. 打开“重分类”工具

   • 在菜单栏中选择 “处理” > “工具箱” > “GDAL 栅格转换” > “重分类”。

3. 设置重分类规则

   • 在“重分类”对话框中：
     • 输入字段选择 VALUE；
     • 设置新的分类：
       • 将原来的 0 → 1
       • 其他值保持不变（如 1→1, 2→2 等）

4. 保存输出结果

   • 选择输出路径和格式（推荐 .tif），点击运行。

5. 验证结果

   • 检查输出文件的 VALUE 是否已从 1 开始。

注意： 如果原始数据中没有 0 类别，可以忽略此操作；但为了符合 PLUS 模型要求，建议统一调整。

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2. 使用 Python（GDAL / Rasterio）进行重分类

代码示例（Python）：

import numpy as np
from osgeo import gdal

# 输入和输出文件路径
input_raster = 'landcover.tif'
output_raster = 'reclassified_landcover.tif'

# 打开栅格文件
ds = gdal.Open(input_raster)
band = ds.GetRasterBand(1)
array = band.ReadAsArray()

# 将 VALUE=0 的像素值改为 1
array[array == 0] = 1

# 获取元数据
geotransform = ds.GetGeoTransform()
projection = ds.GetProjection()
band_count = ds.RasterCount
cols = ds.RasterXSize
rows = ds.RasterYSize

# 创建新栅格文件
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_ds = driver.Create(output_raster, cols, rows, band_count, band.DataType)
out_ds.SetGeoTransform(geotransform)
out_ds.SetProjection(projection)

# 写入重分类后的数据
out_band = out_ds.GetRasterBand(1)
out_band.WriteArray(array)

# 关闭文件
out_ds.FlushCache()
ds = None
out_ds = None

说明： 上述代码将 VALUE=0 的像元修改为 1，其他值保持不变。这一步是使数据符合 PLUS 模型要求的关键。

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3. 验证重分类结果

• 使用 QGIS 或 ArcGIS 加载重分类后的栅格文件；
• 查看属性表或直方图，确认 VALUE 值从 1 开始；
• 确保没有缺失值或异常值（如负数、非整数）。

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三、符合 PLUS 模型的要求

PLUS 模型对土地利用数据有以下基本要求：

1. 土地利用类型编号必须从 1 开始；
2. 每个像元只能属于一个类别；
3. 无无效值（如 NaN、-9999 等）；
4. 数据格式应为 GeoTIFF 或 ASCII 格式。

因此，在完成重分类后，建议进一步检查：

• 是否存在 VALUE=0 的区域；
• 是否存在非整数值或异常值；
• 数据空间分辨率是否与模型输入一致。

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四、总结

| 步骤 | 方法 | 说明 | |------|------|------| | 1 | QGIS 重分类工具 | 直观易用，适合非编程用户 | | 2 | Python（GDAL/Rasterio） | 自动化处理，适合批量处理 | | 3 | 验证结果 | 确保数据符合 PLUS 模型要求 |

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最终目标：
通过重分类，使土地利用数据的 VALUE 值从 1 开始，从而满足 PLUS 模型对输入数据的格式要求。