GIS 是地理信息系统的简称，它是一种用于获取、存储、处理、分析和展示地理空间数据的技术。GIS 中的地理空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种。矢量数据是由点、线、面等几何要素组成的，它可以表示地理实体的位置、形状和属性。栅格数据是由像元（即栅格单元）组成的，它可以表示地理现象的分布和变化。
地类是指具有相同或相似自然特征和人文特征的地表覆盖类型，如耕地、林地、草地、水域等。地类是矢量数据中的一种面要素，它可以用多边形来表示。地类周长是指地类多边形的边界长度，它反映了地类的形态特征和复杂程度。地类周长的计算方法有多种，本文将介绍两种常用的方法：一种是使用 ArcGIS 软件的几何计算工具，另一种是使用 Python 语言的 Shapely 库。
方法一：使用 ArcGIS 软件的几何计算工具
ArcGIS 是一款广泛应用的 GIS 软件，它提供了丰富的数据管理、空间分析、制图和可视化等功能。ArcGIS 中有一个几何计算工具，它可以向矢量数据的属性字段添加各种几何属性，如长度、面积、坐标、方位角等。使用这个工具，我们可以很方便地计算地类周长，具体步骤如下：
1. 打开 ArcGIS 软件，加载需要计算地类周长的矢量面图层。
2. 在图层上右键选择“打开属性表”，查看地类数据的属性信息。如果属性表中没有一个字段用于存储地类周长，我们需要先添加一个字段。在属性表中任意一列字段名称上右键，选择“添加字段”，在弹出的对话框中输入字段名称（如 Perimeter），字段类型选择“双精度”（Double），点击确定。
3. 在刚刚添加的字段名称上右键，选择“几何计算”，打开几何计算对话框。在“几何属性”中下拉，选择“周长”或“周长（测地线）”。前者是使用平面测量方法计算的周长，后者是使用测地线测量方法计算的周长。测地线测量方法可以考虑地球的曲率，更适合大范围的数据，但计算速度较慢。平面测量方法忽略地球的曲率，更适合小范围的数据，但计算精度较低。根据数据的坐标系和范围，我们可以选择合适的计算方法。
4. 在“长度单位”中下拉，选择需要的长度单位，如米、千米、英尺等。如果不选择任何单位，那么默认使用输入数据的坐标系的单位。
5. 点击确定，开始计算地类周长。计算完成后，我们可以在属性表中看到每个地类要素的周长值。
需要注意的是，这种方法计算的是每个地类要素的周长，而不是每种地类类型的周长。如果有的相同地类不是连在一起的，那么它们会被视为不同的地类要素，各自计算周长。如果我们想要计算每种地类类型的周长，我们需要先对地类数据进行汇总统计，按照地类类型分组，求和周长字段的值。这可以使用 ArcGIS 中的摘要统计工具或者 Excel 等软件来实现。
方法二：使用 Python 语言的 Shapely 库
Python 是一种通用的编程语言，它有很多用于 GIS 数据处理和分析的库，如 GDAL、OGR、Shapely、Geopandas 等。Shapely 是一个用于操作和分析平面几何对象的库，它可以创建、修改、查询和分析点、线、面等几何要素。使用 Shapely 库，我们也可以计算地类周长，具体步骤如下：
1. 安装 Python 环境和 Shapely 库。可以使用 Anaconda 等工具来安装，也可以使用 pip 命令来安装，如 pip install shapely。
2. 导入 Shapely 库和其他需要的库，如 import shapely，import fiona，import pandas 等。fiona 库是用于读写矢量数据的库，pandas 库是用于数据分析的库。
3. 使用 fiona 库打开需要计算地类周长的矢量面图层，如 layer = fiona.open("landuse.shp")。这里假设矢量面图层的文件名是 landuse.shp，存储在当前工作目录下。如果不在当前工作目录下，需要指定完整的文件路径。
4. 遍历图层中的每个要素，使用 Shapely 库将其转换为多边形对象，如 polygon = shapely.geometry.shape(feature["geometry"])。这里的 feature 是一个字典，包含了要素的几何信息和属性信息。feature["geometry"] 是要素的几何信息，是一个 GeoJSON 格式的字典，可以用 shapely.geometry.shape 函数将其转换为多边形对象。
5. 使用多边形对象的 length 属性或者 length 方法计算周长，如 perimeter = polygon.length 或者 perimeter = polygon.length()。这里的周长单位与输入数据的坐标系单位一致。如果需要转换单位，可以乘以相应的换算系数，如 perimeter = polygon.length * 0.001，将周长单位从米转换为千米。
6. 将计算得到的周长值存储到一个列表中，如 perimeters.append(perimeter)。这里的 perimeters 是一个空列表，用于存储所有要素的周长值。
7. 使用 pandas 库创建一个数据框，将周长列表和其他属性信息合并，如 df = pandas.DataFrame(perimeters, columns=["Perimeter"])，df = df.join(layer)。这里的 layer 是一个 fiona 集合对象，它可以直接转换为一个数据框，包含了要素的属性信息。使用 join 方法可以按照索引合并两个数据框，得到一个包含周长和其他属性的数据框。
8. 使用 pandas 库的 to_file 方法将数据框保存为一个新的矢量面图层，如 df.to_file("landuse_perimeter.shp")。这里的 landuse_perimeter.shp 是新的矢量面图层的文件名，存储在当前工作目录下。如果需要指定其他的文件路径或格式，可以在 to_file 方法中添加相应的参数。
这种方法也是计算的每个地类要素的周长，而不是每种地类类型的周长。如果有的相同地类不是连在一起的，那么它们会被视为不同的地类要素，各自计算周长。如果我们想要计算每种地类类型的周长，我们需要先对数据框进行分组和聚合，按照地类类型求和周长字段的值。这可以使用 pandas 库的 groupby 和 sum 方法来实现，如 df.groupby("landuse_type")["Perimeter"].sum()。这里的 landuse_type 是一个属性字段，表示地类类型的名称。使用 groupby 方法可以按照地类类型分组，使用 sum 方法可以求和周长字段的值。这样，我们就可以得到一个包含每种地类类型和对应周长的数据框。