【数据分享】土地利用shp数据分享-广东

今天要说明数据就是土地利用shp数据分享-广东。

数据介绍

▲ 1km土地利用数据（2020年）

▲ 土地利用数据（2025年）

▲土地利用数据（2018年）

▲ 30m土地利用数据（2023年）

▲ 公路铁路道路河流水系

在地理空间分析、区域规划与科研工作中，高质量的土地利用数据是核心支撑。今天，小编特意整理并分享一套覆盖广东省的多分辨率、多时相土地利用矢量数据，不仅包含 4 套核心土地利用 SHP 数据，还附带 2025 年最新交通（铁路、公路）与水系数据，可满足从宏观区域分析到微观地块研究的多样化需求，助力自然资源管理、城市规划、生态保护等领域的实践与科研工作。

一、数据可视化展示与核心信息解读

为直观呈现数据特征，以下为各套数据的核心示意图，每张图背后均对应明确的空间分辨率与时间节点，方便大家按需选择：

• ▲ 1km 分辨率土地利用数据（2020 年）
  该数据采用 1 公里网格单元划分，覆盖广东省全域，适合宏观尺度分析，如全省土地利用格局演变、三大区域（珠三角、粤东、粤北、粤西）土地利用差异对比、省级生态保护红线宏观评估等场景。1km 分辨率的优势在于数据量适中，运算效率高，能快速呈现大范围土地利用的整体趋势。

• ▲ 土地利用数据（2025 年）
  作为本次分享中时效性最强的数据，2025 年土地利用数据精准反映了广东省最新的土地用途变化，包括新增城镇建设用地、产业园区扩张、交通线路周边土地利用调整等。尤其适合需要 “近实时” 数据支撑的工作，如 2025 年城市更新项目前期调研、年度土地利用计划执行评估等。

• ▲ 土地利用数据（2018 年）
  2018 年数据是研究广东省土地利用 “中期演变” 的关键基准数据。结合 2020 年、2023 年数据，可构建 2018-2025 年的时序分析序列，清晰追溯近 7 年广东省城镇化扩张、耕地保护、生态用地变化的轨迹，为土地利用动态监测、政策效果评估（如 “耕地保护责任制” 落实情况）提供基础。

• ▲ 30m 分辨率土地利用数据（2023 年）
  30 米分辨率是本次分享中精度最高的矢量数据，可精准识别单个地块的利用类型（如耕地、林地、工业用地、住宅用地等），适合微观尺度应用，如乡镇级土地规划编制、地块权属核查、小型生态修复项目选址（如村庄周边废弃地改造）、城市建成区边界精细化划定等。

• ▲ 公路、铁路、道路与河流水系数据
  该数据为 2025 年最新更新，涵盖广东省全域交通与水系核心要素：

  • 交通类：包括高速铁路（如广深港高铁、杭深高铁）、普通铁路、高速公路（如沈海高速、京港澳高速）、国道、省道、县道及乡镇级道路，同时标注主要车站（广州南站、深圳北站等）与机场（广州白云机场、深圳宝安机场等）；

  • 水系类：包含主要河流（珠江干流、东江、西江等）、湖泊（如万绿湖、西湖）、水库及人工水渠，精准反映广东省 “水网密布” 的自然地理特征。
    该数据可与土地利用数据叠加，分析交通对土地利用的带动作用（如公路沿线工业用地集聚）、水系周边生态保护范围划定等。

二、数据整体概况

本次分享的数据集结构清晰、格式规范，具体构成与技术细节如下：

1. 数据核心构成

2. 数据格式说明

• 核心格式：SHP 矢量格式（所有数据均支持 ArcGIS、QGIS 等主流 GIS 软件打开与编辑）；

• 补充格式：1km 分辨率（2020 年）与 30m 分辨率（2023 年）土地利用数据额外提供TIF 栅格格式，可直接与遥感影像叠加分析（如 Landsat、哨兵卫星影像），适用于需要栅格运算的场景（如土地利用转移矩阵计算）。

3. 数据特点

• 多时相覆盖

  ：2018-2025 年的数据序列，满足 “过去 - 现在” 土地利用变化分析需求；

• 多分辨率适配

  ：30m 微观精度与 1km 宏观精度结合，兼顾不同尺度研究；

• 要素完整性强

  ：除土地利用外，配套交通、水系、行政边界数据，减少 “多源数据拼接” 的工作量；

• 时效性突出

  ：2025 年最新交通、水系与土地利用数据，贴合当前工作需求。

三、广东省土地利用核心特征分析

结合广东省统计局、自然资源厅发布的官方数据，本次分享的土地利用数据可进一步支撑对广东土地利用特征的深度解读，核心特征如下：

1. 城镇化水平全国领先，城镇建设用地持续优化

根据《2024 年广东省国民经济和社会发展统计公报》，截至 2024 年末：

• 广东常住人口达 1.28 亿人，其中城镇常住人口 9701 万人，常住人口城镇化率 75.91% ，较 2023 年提高 0.49 个百分点，高于同期全国平均水平（约 66%），在省级行政区中稳居前列；

• 城镇化的快速推进带动城镇建设用地结构优化：珠三角核心城市（广州、深圳、东莞等）的城镇建设用地中，“产城融合” 趋势明显，工业用地逐步向产业园区集聚，腾出的低效工业用地通过 “三旧改造” 转化为住宅、商业或公共服务用地（如深圳 “城中村” 改造），这一特征可通过 2018-2025 年土地利用数据的时序对比直观观察。

2. 开发区土地集约利用水平高，国家级与省级差异显著

根据《广东省 2024 年度开发区土地集约利用监测统计情况的通报》（监测时点：2023 年 12 月 31 日），全省 14.73 万公顷参评开发区土地利用呈现 “高开发、高供应、高效益” 特征，具体指标对比如下：

3. 区域土地利用差异明显，珠三角引领集约发展

从区域维度看，广东省土地利用集约度呈现 “珠三角高、粤东粤北粤西低” 的格局：

• 珠三角地区

  ：2022 年省级开发区集约度分值平均值达 61.84（满分 100），高于粤东（约 52 分）、粤北（约 48 分）、粤西（约 50 分）。核心原因在于珠三角经济密度高、产业集聚效应强，土地投入产出比高（如深圳南山科技园，每公顷工业用地固定资产投入超 5000 万元）；

• 地市差异

  ：

  • 土地开发率较高：深圳（95%+）、珠海（92%+）、中山（90%+），这些城市土地资源紧张，倒逼开发效率提升；

  • 土地开发率相对较低：东莞（约 78%）、揭阳（约 75%），东莞受早期 “村村办厂” 粗放模式影响，部分土地需整合；揭阳产业基础较弱，开发节奏较慢；

  • 土地建成率较高：深圳（93%+）、清远（90%+）、佛山（88%+），深圳、佛山工业落地快，清远承接珠三角产业转移，建成效率高。

四、数据应用场景与使用建议

1. 核心应用场景

基于数据的 “多时相、多分辨率、多要素” 特点，可广泛应用于以下领域：

• 自然资源管理

  ：土地利用变更调查、耕地保护红线监测、闲置土地排查（结合 30m 高精度数据）；

• 城市规划编制

  ：城镇总体规划中的用地布局优化、“城市增长边界” 划定（结合 1km 宏观数据与 2025 年最新数据）；

• 生态保护实践

  ：水系周边生态缓冲带划定、林地与湿地保护范围评估（叠加水系数据与土地利用数据）；

• 农业发展研究

  ：耕地数量与质量变化监测、农业产业园区选址（结合行政边界数据，精准定位县域耕地分布）；

• 交通与产业分析

  ：交通线路对土地利用的影响评估（如高铁沿线城镇建设用地扩张）、产业园区与交通枢纽的空间匹配度分析。

2. 使用建议

• 坐标系核对

  ：数据默认采用 “CGCS2000 国家大地坐标系”（我国官方主流坐标系），使用前建议在 GIS 软件中确认，避免与其他坐标系（如 WGS84）数据叠加时出现偏差；

• 时序分析技巧

  ：若需研究 2018-2025 年土地利用变化，可通过 ArcGIS 的 “空间分析工具 - 叠加分析 - 交集取反” 功能，提取不同年份的用地类型转移区域（如耕地转为城镇建设用地的地块）；

注：本文中的数据和指标仅为示例，实际数据请参考最新发布的土地利用shp数据分享-广东

数据说明

1、数据来源网络收集
2、本资源仅用作为学习用途，不能用于商业通途

3、土地利用shp数据分享-广东。请自行斟酌使用。

数据获取方式

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