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京津风沙源区NPP时空变化及其对治理工程实施的响应 被引量：2
1
作者 赵恒谦 刘轩绮 +6 位作者 刘哿 付含聪 张宇娇 杜守航 蒋金豹 郭伟 杨姿涵 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2406-2419,共14页
利用遥感大数据对生态治理工程区域的净初级生产力和固碳能力进行长期动态监测可以实现对治理工程的实施效果的评价,同时为区域“碳中和”目标的实现及可持续发展提供有力支撑。利用Google Earth Engine(GEE)云计算平台,基于改进的CASA... 利用遥感大数据对生态治理工程区域的净初级生产力和固碳能力进行长期动态监测可以实现对治理工程的实施效果的评价,同时为区域“碳中和”目标的实现及可持续发展提供有力支撑。利用Google Earth Engine(GEE)云计算平台,基于改进的CASA模型对京津风沙源治理工程区域的NPP进行计算。运用Sen斜率分析和MK趋势分析方法对2001—2020年间的NPP进行时空变化分析,并分析NPP对京津风沙源治理工程实施的响应。结果表明:1)在京津风沙源工程治理期间,京津风沙源区NPP总体呈波动上升趋势,平均增速为2.21 gC m^(-2)a^(-1),其中极显著增加区域占38.03%,说明京津风沙源治理工程对我国“碳中和”任务起到了积极作用,增加了区域的固碳能力;2)空间尺度上,京津风沙源区NPP和固碳量空间异质性较大,空间分布上主要呈现东部高,西部低的特点,其中,暖温带落叶阔叶林区域最高,温带荒漠区域最低;3)治理工程的实施所带来的NPP增长的速度在不同的区域并不一致,2001—2020年的NPP增速京津冀地区(4.74 gC m^(-2)a^(-1))>山西地区(4.52 gC m^(-2)a^(-1))>陕西地区(3.53 gC m^(-2)a^(-1))>内蒙古地区(1.55 gC m^(-2)a^(-1));4)生态工程实施所带来的生态环境的改善总体呈现先慢后快的特点,绝大部分区域后十年间的变化速率都显著大于前十年,而在生态环境较为恶劣、荒漠区域广布的内蒙古地区,生态环境的改善则具有一定的滞后性,2001—2010年NPP增速仅为0.04 gC m^(-2)a^(-1),直到2011年,NPP才开始有较为明显的增长,2011—2020年NPP增速为1.67 gC m^(-2)a^(-1)。风沙源治理工程需要长期坚持,才能取得更明显的成效。 展开更多
关键词 京津风沙源治理工程 Google Earth Engine云平台 CASA模型 植被净初级生产力 固碳能力 时空变化
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基于变化更新的中东欧国家森林覆盖制图
2
作者 王春玲 史锴源 +1 位作者 庞勇 蒙诗栎 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期116-126,共11页
[目的]分析中东欧国家森林资源覆盖状况,了解中东欧各国林业的现实情形和独特优势,为中国与中东欧国家加强林业合作提供基础数据。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)平台获取中东欧国家2020年生长季无云影像,利用随机森林算法对影像... [目的]分析中东欧国家森林资源覆盖状况,了解中东欧各国林业的现实情形和独特优势,为中国与中东欧国家加强林业合作提供基础数据。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)平台获取中东欧国家2020年生长季无云影像,利用随机森林算法对影像进行分类,应用连续变化检测和分类算法得到森林变化信息并更新初步分类结果,最终获得中东欧国家土地覆盖分类结果。利用欧盟统计局土地利用/覆盖区域框架调查(LUCAS)数据、目视解译数据以及联合国粮农组织统计数据(FAOSTAT)对本研究分类结果进行验证和评估,结合谷歌高分辨率影像对制图结果进行分析。[结果]本研究分类结果利用LUCAS数据和目视解译数据的森林类型用户精度分别为0.930和0.911,生产者精度分别为0.860和0.956,总体精度分别为0.810和0.881,整体上优于GlobeLand30 2020产品(森林类型用户精度分别为0.920和0.900,生产者精度分别为0.690和0.840,总体精度分别为0.700和0.832)。根据研究结果计算出中东欧国家总体森林覆盖率为39.6%,相比GlobeLand30 2020结果(34.4%),与FAOSTAT的森林覆盖率(40.0%)更接近。目视上看,本制图结果在细节刻画上比GlobeLand30 2020产品更丰富,更能准确反映森林分布特征。截至2020年,中东欧国家森林覆盖呈北部、东南地区和西南地区丰富密集,中部分布广泛且相对较少的特点,爱沙尼亚、拉脱维亚、斯洛文尼亚、黑山等国家森林分布茂密,波兰、匈牙利等国家森林分布较为稀少。[结论]针对中东欧国家森林覆盖应用需求,本研究提出基于产品变化更新的森林覆盖制图方法,生产了中东欧国家2020年森林覆盖产品。本研究方法可为大区域森林覆盖制图提供新的借鉴和参考,结果有助于宏观了解中东欧国家森林覆盖状况。 展开更多
关键词 中东欧国家 Google Earth Engine 森林资源 遥感监测
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基于Sentinel-5P的长三角大气NO_(2)污染特征及影响因子分析
3
作者 曹念文 宋坤杰 方文圣 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期767-777,共11页
基于哨兵-5P(Sentinel-5 Precursor,Sentinel-5P)卫星反演的NO_(2)柱浓度数据,利用Google Earth Engine云平台,结合自然因子和人为社会因子数据,分析长三角地区大气NO_(2)柱浓度的污染特征及影响因素。结果显示:(1)Sentinel-5P卫星反演... 基于哨兵-5P(Sentinel-5 Precursor,Sentinel-5P)卫星反演的NO_(2)柱浓度数据,利用Google Earth Engine云平台,结合自然因子和人为社会因子数据,分析长三角地区大气NO_(2)柱浓度的污染特征及影响因素。结果显示:(1)Sentinel-5P卫星反演的NO_(2)柱浓度数据与地面观测站NO_(2)质量浓度具有较好的相关性(r≥0.59,p<0.01),可较为准确地反映长三角地区大气NO_(2)污染状况;(2)长三角的大气NO_(2)柱浓度呈现季节性的周期波动,呈“冬高夏低”变化趋势;(3)大气NO_(2)柱浓度具有显著的空间异质性,整体上东北高,西南低,呈现出一条六安至台州,即“西北—东南”方向的NO_(2)柱浓度分界线,以及一个以环太湖城市群为中心的西南向“U形口”;(4)植被指数、高程、全社会用电量、第二产业产值、第三产业产值是长三角大气NO_(2)柱浓度空间分布的重要影响因子,区域大气NO_(2)柱浓度受因子交互作用显著,高程及植被指数与其他因子的交互作用q均在0.6以上。 展开更多
关键词 环境学 NO_(2)污染 长江三角洲 Google Earth Engine 地理探测器
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基于GEE的苹果园地遥感信息提取研究——以陕西省渭北旱塬区为例 被引量：2
4
作者 陈印 刚成诚 +5 位作者 刘欢欢 刘悦 范蒙恩 陈宇 张曼 于子涵 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期36-43,共8页
准确掌握苹果园空间分布及动态变化对苹果产业发展及规划具有重要意义。以陕西主要种植区———渭北旱塬区14个县(区)为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,以2020年Sentinel-2卫星影像的Level-2A级数据为数据源,结合实地... 准确掌握苹果园空间分布及动态变化对苹果产业发展及规划具有重要意义。以陕西主要种植区———渭北旱塬区14个县(区)为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,以2020年Sentinel-2卫星影像的Level-2A级数据为数据源,结合实地采样获得的461个苹果园样本点,构建包含光谱特征、遥感植被指数、纹理特征和地形特征等共计21个特征作为分类特征集,利用随机森林分类方法对研究区苹果园地空间信息进行提取。结果表明,研究区苹果种植面积为23.03万hm^(2),连片种植的苹果园主要分布于延安市洛川县、渭南市白水县、咸阳市淳化县和咸阳市彬州市,种植面积分别为3.54、3.21、2.90万hm^(2)和2.51万hm^(2);包含光谱特征、遥感植被指数、纹理特征和地形特征的分类特征集在提取苹果园空间格局方面效果最优,苹果园地提取的总体精度和Kappa系数分别为94%和0.86,高于其他分类特征组合。研究成果可为未来陕西省苹果产业合理规划及果园精细化管理提供科学依据和数据支撑。 展开更多
关键词 Google Earth Engine 苹果园 Sentinel-2 纹理特征 渭北旱塬区
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基于GEE的Landsat-8与Sentinel-2影像在棉花种植提取中差异性分析及提取方法对比研究 被引量：1
5
作者 洪国军 周保平 +5 位作者 李明哲 李森威 刘成成 张灵 付仙兵 李旭 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第4期223-230,共8页
棉花作为南疆地区重要的经济作物之一,在经济工作中起着至关重要的作用。及时、准确地获取棉花种植面积,对农业政策和经济发展具有重要意义。为了实现这一目标,需要综合分析不同方法和遥感数据对最终棉花种植面积制图精度的影响。本研... 棉花作为南疆地区重要的经济作物之一,在经济工作中起着至关重要的作用。及时、准确地获取棉花种植面积,对农业政策和经济发展具有重要意义。为了实现这一目标,需要综合分析不同方法和遥感数据对最终棉花种植面积制图精度的影响。本研究以新疆阿克苏地区棉花种植区为例,借助Google Earth Engine云平台,采用随机森林法(RF)、支持向量机法(SVM)、最小距离分类法(MDC)等3种机器学习方法,利用2类中分辨率影像提取棉花种植信息,充分评估使用的档案数据和官方统计数字。结果表明,采用Sentinel-2方法和RF获得了最优棉花图,随机森林法分类器的总体精度、Kappa系数和用户精度分别高达97.4%、96.7%和91.1%,分别比Landsat-8图像和RF模型的结果高出7.3百分点、0.081、2.8百分点。与官方统计数据相比,采用RF、SVM、MDC对Sentinel-2和Landsat-8图像的棉花种植面积估算图的精度分别为98.4%、95.8%、79.6%和90.3%、83.7%、72.5%。很明显,Sentinel-2和RF模型的组合与官方数据的一致性最高。对比分析结果表明,Landsat-8和Sentinel-2数据可用于大范围复杂种植结构的棉花高精度测绘。本研究结果有望为棉花大面积鉴别提供一定的理论指导和实践指导。 展开更多
关键词 棉花分类 Sentinel-2 Landsat-8 随机森林 支持向量机 最小距离分类 Google Earth Engine
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基于GEOVIS Earth Studio的高中地理教学案例开发——以“河流地貌”为例 被引量：1
6
作者 陈奕文 吕红梅 +1 位作者 杨广斌 李亦秋 《地理教学》 北大核心 2024年第2期42-46,共5页
信息技术与教学的融合发展是教育改革发展的方向,地理信息技术在教育信息化2.0时代给地理教育提供了丰富的教学资源,可有效提高教学效果。本文通过挖掘GEOVIS Earth Studio平台在地理教学中的功能优势,构建其教学应用模式,以人教版必修... 信息技术与教学的融合发展是教育改革发展的方向,地理信息技术在教育信息化2.0时代给地理教育提供了丰富的教学资源,可有效提高教学效果。本文通过挖掘GEOVIS Earth Studio平台在地理教学中的功能优势,构建其教学应用模式,以人教版必修《地理1》“河流地貌”为例阐明平台操作过程并进行案例教学设计,创新地理教学技术手段,促进中学地理教学的信息化进程。 展开更多
关键词 GEOVIS Earth Studio 高中地理 虚拟动画 河流地貌
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中国西南山地城市生态环境质量长时序变化及其评价——以重庆市为例 被引量：2
7
作者 苟晓娟 刘瑞 李谷琳 《物探化探计算技术》 CAS 2024年第2期224-234,共11页
为研究中国西南地区山地城市的生态环境质量,选择以重庆市为例,利用遥感技术和Google Earth Engine(GEE)平台,构建遥感生态指数(RSEI,remote sensing ecological index),评价重庆市2000年~2021年的生态环境质量及其长时序变化。为探讨... 为研究中国西南地区山地城市的生态环境质量,选择以重庆市为例,利用遥感技术和Google Earth Engine(GEE)平台,构建遥感生态指数(RSEI,remote sensing ecological index),评价重庆市2000年~2021年的生态环境质量及其长时序变化。为探讨山地城市生态环境质量的主要影响因素,选取海拔、坡度、气温和降水四个影响因子,得到RSEI的海拔依赖性与坡度依赖性以及RSEI与气候因子的响应关系。结果表明:①遥感生态指数RSEI总体呈上升趋势,生态质量为“优”的面积增加了130.27%,生态质量为“差”的面积减少了65.68%,生态环境有明显的改善;②从RSEI随海拔、坡度变化曲线可以看出,0 m~1800 m范围内RSEI缓慢增加,1800 m~2800 m范围内开始减小,RSEI随坡度增加而增长,坡度>40°之后RSEI趋于平稳;③从RSEI与气候因子的响应曲线可以看出,温度和RSEI呈负相关,温度越高,RSEI越低;随着降水的增加,RSEI指数逐渐上升。研究表明,使用GEE平台可以对多云雾、植被覆盖度高的西南山地城市的生态环境质量进行长时序的监测和评价。研究结果可为中国西南地区山地城市的生态环境保护提供精细化管理,从而根据区域特色进行环境治理,实现生态环境与经济的协调发展。 展开更多
关键词 Google Earth Engine RSEI 西南山地城市 重庆 海拔 气候 生态保护
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基于GEE的阿拉善左旗植被时空变化特征及驱动因子分析 被引量：3
8
作者 卫鸿飞 张唯 +1 位作者 吉宸佳 韩松洁 《地理空间信息》 2024年第2期55-60,共6页
利用MODIS归一化植被指数产品(MOD13A1)和ERA5气象数据,基于GEE云平台以内蒙古阿拉善左旗为研究对象,研究该地区2000-2020年生长季植被覆盖度的时空变化特征,并结合降水、气温和地形数据研究气象要素、人类活动和地形条件对植被覆盖变... 利用MODIS归一化植被指数产品(MOD13A1)和ERA5气象数据,基于GEE云平台以内蒙古阿拉善左旗为研究对象,研究该地区2000-2020年生长季植被覆盖度的时空变化特征,并结合降水、气温和地形数据研究气象要素、人类活动和地形条件对植被覆盖变化的驱动性。结果表明:(1)阿拉善左旗的植被覆盖主要集中在西北部,20 a间生长季植被覆盖度整体呈下降趋势,但在2012-2016有明显上升趋势。(2)降水和气温对阿拉善左旗的植被覆盖影响不明显,但降水影响程度略高于气温,而人类活动则明显有助于阿拉善左旗植被的改善。(3)阿拉善左旗植被覆盖度在不同海拔高度上呈现明显差异,海拔越高植被覆盖度越大,有必要针对不同海拔高度制定相应的改善措施。 展开更多
关键词 阿拉善左旗 植被覆盖度 Google Earth Engine 像元二分模型 MODIS
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基于Google earth engine渭-库绿洲果园遥感提取 被引量：1
9
作者 盛艳芳 买买提·沙吾提 +1 位作者 何旭刚 李荣鹏 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期103-111,共9页
针对干旱区果园大面积遥感提取困难、识别精度低等问题,本研究基于GEE(Google earth engine)平台,综合应用Sentinel-1/Sentinel-2影像构建特征集。通过对比原始特征组合、Jeffries-Matusita(J-M)距离、属性重要度3种优化方式,结合随机森... 针对干旱区果园大面积遥感提取困难、识别精度低等问题,本研究基于GEE(Google earth engine)平台,综合应用Sentinel-1/Sentinel-2影像构建特征集。通过对比原始特征组合、Jeffries-Matusita(J-M)距离、属性重要度3种优化方式,结合随机森林(Random forest,RF)分类方法,对比得到最佳优化方式,探索果园最优分类特征集。结果表明:识别效果最好的方案为G17 JM,总体精度为91.25%,kappa系数为0.89,面积精度为82.55%。最优特征集为B8_asm、B8_ent、B8_idm、NDVI re3、B6、B7、a、e、b、EVI、B11、B8A、B8、VV。使用J-M距离进行特征集优化,有效降低数据量、提高计算效率,更有利于精确遥感识别果园种植面积。表明GEE快速、准确获取果园种植面积的可行性,为获取果园动态变化提供强有力的基础。 展开更多
关键词 Google earth engine(GEE) 特征优化 J-M距离 特征集
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基于物候特征的时序SAR水稻指数构建及验证
10
作者 张倬 杨娜 +3 位作者 钱金良 陈升东 廖珩淞 保蕴珂 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第20期157-164,共8页
准确获取水稻的种植分布情况对于农业生产管理具有重要意义。针对多云雨地区缺乏有效光学影像影响水稻识别的问题,该研究以多时相Sentinel-1 SAR影像为主要数据源,基于后向散射系数的时序变化提取多个特征构建遥感指数以实现水稻提取。... 准确获取水稻的种植分布情况对于农业生产管理具有重要意义。针对多云雨地区缺乏有效光学影像影响水稻识别的问题,该研究以多时相Sentinel-1 SAR影像为主要数据源,基于后向散射系数的时序变化提取多个特征构建遥感指数以实现水稻提取。首先采用SG(savitzky-golay)滤波算法对不同地物的后向散射系数时序曲线进行平滑处理;然后计算像元与水稻样本点在水稻生育期内时序曲线的动态时间规整距离、像元时序曲线最小值与水体的差异、像元时序曲线最大值与植被的差异这3个值以量化水稻生育期的不同特征,并将三者相乘作为归一化差异水稻遥感指数(normalized difference rice index, NDRI)进行阈值分类后得出水稻空间分布情况。为验证该模型的有效性,该研究选取云南省盈江县为研究区。结果表明:1)基于时序SAR特征能够实现对水稻实现准确提取,模型总体精度达到89.42%,Kappa系数为0.82;2)盈江县2023年水稻种植面积为199.83 km^(2),且大盈江沿岸种植面积占全县的90.76%,水稻种植存在明显的集聚性。该研究为多云雨地区的水稻空间分布的准确提取提供一种方法,并可为相关农业政策制定提供参考。 展开更多
关键词 水稻 农业遥感 合成孔径雷达 时序特征 Google Earth Engine
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基于MODIS-EVI的四川省2000—2020年植被覆盖变化趋势的地形分布特征
11
作者 朱林富 谢世友 +2 位作者 杨华 马明国 夏军 《生态科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期187-195,共9页
通过Google Earth Engine获取MODIS-EVI数据,在ArcGIS中运用趋势分析和分布指数等方法定量分析四川省2000—2020年的植被覆盖度变化趋势的地形分布特征。结果表明:在植被覆盖变化中,增加类型的面积占46.35%,减少类型的面积占45.81%,不... 通过Google Earth Engine获取MODIS-EVI数据,在ArcGIS中运用趋势分析和分布指数等方法定量分析四川省2000—2020年的植被覆盖度变化趋势的地形分布特征。结果表明:在植被覆盖变化中,增加类型的面积占46.35%,减少类型的面积占45.81%,不变类型的面积占7.84%;植被覆盖减少类型主要分布在高程小于500 m、3000—4500 m,坡度小于5°,平地、南坡、西南坡,平原、台地等区域,以灌丛和草地为主;植被覆盖增加类型主要分布在高程500—3000 m,坡度5—15°,东北坡、东坡、东南坡,丘陵、小起伏山地、中起伏山地等区域,以耕地和林地为主;植被覆盖不变类型主要分布在高程大于4500 m,坡度大于15°,北坡、西坡、西北坡,大起伏山地、极大起伏山地等区域,以建设用地和高山植被为主。研究结果从宏观上揭示了四川省近20年植被覆盖变化趋势的地形分布特征,可以为四川省在未来的生态植被恢复方案的制定提供一些参考。 展开更多
关键词 MODIS Google Earth Engine 变化趋势 分布指数 地形分布
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耦合时序特征的林分类型遥感识别
12
作者 高雨珊 彭道黎 +4 位作者 张楠 杨鹏辉 杨灿灿 陈铭捷 陈健 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期68-81,共14页
【目的】结合多源遥感数据进行特征提取,获取最优分类策略并探究时间序列特征在林分类型识别中的重要性,为遥感林分类型识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特... 【目的】结合多源遥感数据进行特征提取,获取最优分类策略并探究时间序列特征在林分类型识别中的重要性,为遥感林分类型识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征在Google Earth Engine中进行各特征变量的提取,构建不同特征组合使用随机森林分类器进行分类并对不同分类结果进行制图输出和精度评价。【结果】(1)使用Sentinel-2时间序列光谱特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征的方案分类效果最好,总体精度为84.62%,Kappa系数为0.82;(2)在构建的5个不同特征组合方案中,多特征组合的方案分类效果优于单一特征;(3)地形特征、后向散射特征和时间序列特征对于分类结果非常重要,尤其是时间序列特征的加入能大大提升林分类型识别精度。光谱特征中短红外波段B11和B12最重要,时间序列特征中4月份和10月份为最重要的时间节点。【结论】基于多源遥感数据提取的多特征分类方案能够有效进行研究区林分类型识别,地形特征、后向散射特征和Sentinel-2时间序列特征可以作为光谱特征的有效辅助特征变量提高分类精度,使林分类型识别更为准确,尤其是时间序列特征在提高林分类型识别精度上有突出作用。 展开更多
关键词 Sentinel-2 Sentinel-1 随机森林 Google Earth Engine(GEE) 时间序列特征
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1990—2020年黄土高原典型县域植被覆盖变化及影响因素 被引量：7
13
作者 赵雨琪 魏天兴 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期147-156,共10页
为探究吉县近30 a植被动态演变规律及其影响因素,本研究基于Landsat影像,结合气象、土地利用、夜间灯光等数据,采用趋势分析、偏相关分析、随机森林、残差分析等方法探究吉县植被覆盖度时空变化特征及气候和人为因素对植被变化的影响。... 为探究吉县近30 a植被动态演变规律及其影响因素,本研究基于Landsat影像,结合气象、土地利用、夜间灯光等数据,采用趋势分析、偏相关分析、随机森林、残差分析等方法探究吉县植被覆盖度时空变化特征及气候和人为因素对植被变化的影响。结果显示:(1)1990—2020年研究区植被覆盖度(FVC)整体呈显著上升趋势,FVC年均增长速率约为0.49%,植被质量明显改善。(2)吉县FVC具有明显的“低值-高值”交错分布的空间特征。1990—2020年FVC显著增加区占51%,FVC显著减少区占7%。(3)气候因素对部分FVC高值区和建筑区植被生长起抑制作用,对其余地区植被覆盖起促进作用。将人类活动作为全域影响因素考虑时气候和人类活动对植被动态的贡献率分别为53.43%、46.57%,将其作为局域变量时相对贡献率减少至13.07%。人类活动在特定地区如吉县中部和东部是植被退化的重要影响因素,西侧和南部的植被恢复也与之相关。研究结果可为区域生态修复工作进一步开展提供科学依据。 展开更多
关键词 植被覆盖度 Google Earth Engine 气候变化 人类活动 黄土高原
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基于Sentinel-1/2数据的洪水淹没范围提取模型
14
作者 邓启睿 张英 +2 位作者 刘佳 乔庆华 翟亮 《人民长江》 北大核心 2024年第9期71-77,共7页
遥感是监测洪水淹没范围、掌握洪涝灾情演变的重要手段,而光学影像在洪水发生时往往有较多缺失,全天候的SAR影像在提取水体时精度略低。为快速、精准提取洪水淹没范围,构建了一种综合利用Sentinel-2光学影像和Sentinel-1雷达影像数据的... 遥感是监测洪水淹没范围、掌握洪涝灾情演变的重要手段,而光学影像在洪水发生时往往有较多缺失,全天候的SAR影像在提取水体时精度略低。为快速、精准提取洪水淹没范围,构建了一种综合利用Sentinel-2光学影像和Sentinel-1雷达影像数据的洪水淹没范围提取模型,采用一种自适应阈值分割算法即大津算法(OTSU)分别对两种数据以及该模型进行了水体范围提取试验,并以河北省保定市为例进行了应用分析。结果显示:云量较少的Sentinel-2影像水体提取效果最好,总体精度(OA)达到95.6%;所构建的模型在引入部分可用Sentinel-2数据后,OA达到95%,相比单独使用Sentinel-1数据OA和Kappa系数分别提升1.2%和2.4%。该模型搭载于Google Earth Engine平台,能实现快速、准确、低成本的地表水体空间范围连续输出,不受限于云雾且比单独使用Sentinel-1影像的提取精度更高,在云覆盖严重导致Sentinel-2数据缺少的情况下,该模型可作为洪水淹没范围提取方法的一种选择。 展开更多
关键词 洪水淹没范围 Sentinel-1 Sentinel-2 自适应阈值分割算法 Google Earth Engine 保定市
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基于决策树的天山冰湖提取方法研究
15
作者 李梦帆 郑江华 +5 位作者 钱安良 李家辉 阿迪力江·帕尔合提 王哲 马丽莎 王南 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2024年第10期1699-1707,共9页
天山位于亚欧大陆中部,是现代冰川的主要分布区之一,该地区冰川融水形成了数量多且分布广泛的冰湖。冰湖是气候变化的重要指示器,也是中国西北干旱与半干旱地区重要的地表水及地下水供给来源。由于地形因素和地物光谱特征的影响,使用单... 天山位于亚欧大陆中部,是现代冰川的主要分布区之一,该地区冰川融水形成了数量多且分布广泛的冰湖。冰湖是气候变化的重要指示器,也是中国西北干旱与半干旱地区重要的地表水及地下水供给来源。由于地形因素和地物光谱特征的影响,使用单一的水体指数进行遥感影像的冰湖提取时,难以较好地区分出冰湖、山体阴影和积雪。本研究以天山地区为研究区,基于Google Earth Engine云平台,以Landsat 8遥感影像为数据源,根据冰湖的空间位置(缓冲区范围)、地形特征(坡度、高程)以及光谱特征,构建了冰湖决策树提取方法,并与NDWI(归一化水体指数)、MNDWI(改进的归一化水体指数)阈值法进行了精度比较。结果表明:决策树法能够有效减小山体阴影和积雪影响,更有效地提取冰湖信息,提取结果总体精度为89.14%,Kappa系数为0.783,F1分数为87.85%。结合了空间位置、地形特征和光谱特征的决策树方法为冰湖的动态监测与研究分析提供了一种较为高效的提取方法。 展开更多
关键词 冰湖提取 决策树 Google Earth Engine 天山
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渤海湾滨海湿地互花米草分布与扩散特征
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作者 程林 刘西汉 +2 位作者 高翔 高玥 肖登攀 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第18期8247-8257,共11页
渤海湾是中国互花米草分布与扩散的最北部区域。为全面了解渤海湾互花米草扩散状况,基于近20年10m分辨率多源遥感数据、随机森林分类模型及Google Earth Engine(GEE)遥感云平台,对渤海湾互花米草进行遥感分类识别,基于识别结果对渤海湾... 渤海湾是中国互花米草分布与扩散的最北部区域。为全面了解渤海湾互花米草扩散状况,基于近20年10m分辨率多源遥感数据、随机森林分类模型及Google Earth Engine(GEE)遥感云平台,对渤海湾互花米草进行遥感分类识别,基于识别结果对渤海湾互花米草扩散的时空特征阶段特征、扩散模式、扩散影响因素及扩散的生态环境响应进行探讨,以期为渤海湾互花米草治理及滨海湿地科学管理提供数据支撑。结果显示,近20年渤海湾互花米草面积增速达21.62hm^(2)/a,扩散速率达8.85%,在时间上仍处于快速扩散阶段,在空间上呈由天津海河口一带向南北两侧扩散的趋势。互花米草出现快速扩散的主要区域为围填海形成的半封闭潮滩、河口湿地及退养还滩区域,其景观扩张模式由飞地式扩张向边缘式扩张演变,近年来逐渐向填充式扩张发展。渤海湾互花米草的快速扩散基于其在高纬度地区遗传发育的特殊优势上,但更多受到区域内大规模围填海开发、不适当的退养还滩工程等因素对于潮滩快速促淤的影响。互花米草扩散有防浪减灾的积极作用,也有挤占鸟类栖息地等不利影响。对渤海湾互花米草治理需考虑其综合影响和迫切需求,科学合理地制定具体治理方案。 展开更多
关键词 渤海湾 互花米草 Google Earth Engine(GEE) 随机森林 扩散
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基于不同时间尺度与特征优选的黄淮海平原冬小麦识别
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作者 周俊伟 冯浩 董勤各 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期262-274,共13页
准确及时地监测区域作物种植面积对保障我国粮食安全和农业可持续发展具有重要意义。本研究利用Google Earth Engine(GEE)云平台和融合的Sentinel-1 SAR雷达影像与Sentinel-2 SR地表反射率影像,对黄淮海平原2021年冬小麦进行了监督分类... 准确及时地监测区域作物种植面积对保障我国粮食安全和农业可持续发展具有重要意义。本研究利用Google Earth Engine(GEE)云平台和融合的Sentinel-1 SAR雷达影像与Sentinel-2 SR地表反射率影像,对黄淮海平原2021年冬小麦进行了监督分类。通过对Sentinel时间序列数据进行不同时间尺度合成与平滑处理,并对极化特征、光谱特征、植被指数、谐波系数和纹理特征进行优选,以探究不同时间尺度的影像序列及特征优选对黄淮海平原冬小麦识别精度和泛化能力的影响。结果表明:特征优选过程可以提高模型分类精度,在各类特征因子中,光谱特征重要性最高,其次为谐波系数、极化特征和纹理特征。随着影像序列时间尺度的缩减,可以得到更高的分类精度,尺度30、20、10d平均总体精度分别为95.4%、95.6%和96.4%;但泛化能力也随之降低,对应的泛化能力分别为0.935、0.919和0.918。短时间尺度影像序列能够更准确地捕获地物的特征细节,展现出更高的分类精度,但其对数据变化的适应能力更差。此外,模型泛化能力在空间上呈现“越近越相关”的规律。利用GEE平台及Sentinel系列卫星遥感数据,实现了对黄淮海平原冬小麦面积的准确识别。整体上,混淆矩阵总体精度(OA)和F1值均在90%以上,分类结果在空间细节上与高分辨率图像高度一致,同时提取的冬小麦种植面积与市级官方统计数据高度相关(决定系数R^(2)>0.9)。 展开更多
关键词 冬小麦 遥感识别 Google Earth Engine 随机森林 时间尺度 特征优选
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滇池蓝藻水华时空变化特征及环境影响因素
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作者 龚铭 王百群 +1 位作者 赵方凯 于洋 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期419-429,共11页
[目的]明晰滇池流域水体富营养化演变特征和水体综合治理状况及其主要驱动因素,为滇池流域水污染治理和水生态修复提供科学支撑。[方法]以滇池为研究对象,采用Google Earth Engine(GEE)和遥感监测分析2002—2021年期间滇池蓝藻水华的时... [目的]明晰滇池流域水体富营养化演变特征和水体综合治理状况及其主要驱动因素,为滇池流域水污染治理和水生态修复提供科学支撑。[方法]以滇池为研究对象,采用Google Earth Engine(GEE)和遥感监测分析2002—2021年期间滇池蓝藻水华的时空变化,并探讨了蓝藻水华与环境因子之间的关系。[结果]2002—2021年,滇池蓝藻水华面积变化具有显著的年际特征,在2006年、2013年和2016年出现峰值,分别为1.952×10^(7),2.010×10^(7),1.743×10^(7) m^(2);在2005年、2010年和2014年出现谷值,分别为1.243×10^(7),1.156×10^(7),1.163×10^(7) m^(2)。2016年后蓝藻水华面积稳定波动,整体无明显变化趋势,2021年面积为1.709×10^(7) m^(2)。在月份尺度,蓝藻水华主要发生在7—12月,8月达到峰值,11—2月持续降低,2月达谷值。蓝藻水华与气温、降水量之间呈现正相关关系,与风向呈现显著负相关关系(p<0.05),与风向呈现最为密切的显著相关关系(p<0.05),受滇池地形等因素影响,4种气象因子中风向因子重要性最高,偏东的风向对滇池蓝藻水华覆盖率具有显著促进作用。[结论]滇池蓝藻整体保持稳定波动无显著演变趋势,未来滇池水生态修复应深入考量风向、风速对蓝藻爆发的重要驱动作用。 展开更多
关键词 蓝藻水华 滇池 Google Earth Engine
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基于GeoSOS-FLUS模型的桂林市耕地变化趋势
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作者 倪春雨 何文 姚月锋 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第5期35-40,共6页
为探讨桂林市耕地时空变化格局、促进土地资源合理配置,本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以多时相的Landsat遥感影像为数据源,综合比较5种分类方法在桂林市土地利用分类中的适用性;分析了桂林市2000—2020年土地利用变化,尤其... 为探讨桂林市耕地时空变化格局、促进土地资源合理配置,本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以多时相的Landsat遥感影像为数据源,综合比较5种分类方法在桂林市土地利用分类中的适用性;分析了桂林市2000—2020年土地利用变化,尤其是耕地时空变化格局;并利用GeoSOS-FLUS模型模拟预测在自然发展、耕地保护和生态控制等不同情景下,2030年桂林市耕地时空变化趋势。结果表明:①随机森林算法对桂林市土地利用类型提取的总体精度及Kappa系数均最高;②2000—2020年耕地面积逐年减少,其中2010—2015年流失情况最为严重,耕地主要表现为与建设用地和林地的相互转化,退耕还林、旅游业快速发展及建设用地扩张等是影响耕地时空变化格局的关键因素;③自然发展情景下,耕地面积将继续大幅减少,建设用地扩张和耕地减少将对生态环境产生一定影响。耕地保护和生态控制情景中,耕地面积将有所上升,其减少趋势有所缓解,对维护桂林市粮食安全、旅游业持续发展及生态系统的稳定性具有重要意义。 展开更多
关键词 耕地变化 土地利用分类 Google Earth Engine 情景模拟 桂林市
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甘肃省黑河下游河水漫溢的时空演变及其影响因素
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作者 陈俊鹏 鱼腾飞 +3 位作者 王之君 殷一丹 陈小玲 王昱 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期90-99,共10页
生态输水是干旱区内陆河流域退化生态系统恢复的主要措施,而流域下游的河水漫溢直接关系到绿洲的恢复成效。基于1987—2021年全球地表水体数据集,结合流域内自然环境和人类活动等数据,通过GEE平台构建的水体频率,即像素点在特定时间段... 生态输水是干旱区内陆河流域退化生态系统恢复的主要措施,而流域下游的河水漫溢直接关系到绿洲的恢复成效。基于1987—2021年全球地表水体数据集,结合流域内自然环境和人类活动等数据,通过GEE平台构建的水体频率,即像素点在特定时间段内观测到水体的次数与总观测次数的比率,分析了黑河下游生态输水前、后河水漫溢的时空演变及其影响因素。结果表明:分水前1987—2001年正义峡、哨马营和狼心山的年均径流量分别为8.86×10^(8)、5.28×10^(8)、4.27×10^(8)m^(3),分水后2002—2021年分别为11.99×10^(8)、8.12×10^(8)、6.70×10^(8)m^(3),狼心山-东居延海段的年均径流量(即绿洲可利用水资源量)为6.17×10^(8)m^(3),时间上主要集中在4—5和9—10月;分水后永久性水体面积逐渐增加且主要集中在东居延海,2004年后东居延海出现永久性水体,水体频率最高出现在哨马营-狼心山段河道两侧,其次是东居延海及其外围区域,东河、西河及西居延海水体频率相对较低;分水前河水漫溢主要是由自然水文过程引起的,同时也受到中游人类活动的较大影响,分水后河水漫溢与生态输水量呈显著正相关(P<0.01),下游年蒸发量和人类活动均与河水漫溢呈显著负相关(P<0.01)。建议兴建和修缮黑河下游水利设施,改善下游河水漫溢的时空分布不均性,保障下游生态系统的健康与安全。 展开更多
关键词 河水漫溢 Google Earth Engine 水体频率 生态分水 黑河下游
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