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基于Google Earth Engine平台的西南干热河谷植被时空演变特征及其驱动要素研究
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作者 张成 韦疏桐 +3 位作者 刘希宇 张尚弘 唐彩红 周扬 《生态学报》 北大核心 2025年第11期5398-5412,共15页
西南干热河谷地处横断山脉腹地,受到气候、地形及人类活动等要素的影响,垂向上植被分布格局迥异,低海拔区域为稀树灌草植被生态系统,高海拔区域为森林植被生态系统,是西南山区特殊的地理区系,也是我国典型的生态脆弱带之一。基于Landsa... 西南干热河谷地处横断山脉腹地,受到气候、地形及人类活动等要素的影响,垂向上植被分布格局迥异,低海拔区域为稀树灌草植被生态系统,高海拔区域为森林植被生态系统,是西南山区特殊的地理区系,也是我国典型的生态脆弱带之一。基于Landsat卫星遥感影像,通过Google earth engine (GEE)平台获取了1990—2020年四个季节归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)和温度植被干旱指数(TVDI)数据,揭示了近30年西南干热河谷植被盖度的时空变化特征,并基于地形、气象、地表温度等要素分析了影响植被盖度变化的主要因素。结果发现干热河谷低海拔和高海拔区域的气温和地表温度均呈现显著增加,高海拔温度增加幅度大于低海拔地区。四个季节的NDVI在时间序列上亦呈现增加趋势,高山森林生态系统的植被增长速率(0.0077/a)显著高于稀树灌草生态系统(0.0027/a),且区域植被盖度均有向高植被盖度的趋势发展。在驱动要素方面,海拔、坡向、坡度等地形要素导致水热条件不同,从而使得高低海拔的植被类型存在明显差异,气温和地表温度的增加是导致植被盖度增加的主要诱因,在低海拔区域年均地表温度在20℃时植被盖度增加最快,而高海拔地区15℃时植被盖度增加最快,而超过该温度阈值后植被增加的速度有所下降。研究为指导西南干热河谷地区植被恢复提供了科学的管理建议及依据。 展开更多
关键词 气候变化 归一化植被指数(NDVI) 地表温度 温度植被干旱指数(TVDI) google earth engine(GEE) 干热河谷
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基于Google Earth Engine的玉米洪涝灾害精细化评估--以河北省保定市“23·7”强降水过程为例
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作者 周琛 司丽丽 +2 位作者 赵亮 郎紫晴 付真真 《中国生态农业学报(中英文)》 北大核心 2025年第5期939-948,共10页
快速准确的大范围精细化评估对粮食生产、农业保险和防灾减灾具有重要意义。本文选取保定市“23·7”(受2023年7月29日至8月2日强降雨影响形成的海河流域性特大洪水)暴雨洪涝过程为研究对象,依托Google Earth Engine平台研究玉米受... 快速准确的大范围精细化评估对粮食生产、农业保险和防灾减灾具有重要意义。本文选取保定市“23·7”(受2023年7月29日至8月2日强降雨影响形成的海河流域性特大洪水)暴雨洪涝过程为研究对象,依托Google Earth Engine平台研究玉米受灾情况的快速评估方法,选用Landsat卫星数据,验证归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI2)与玉米产量相关性,根据植被指数差值进行玉米受灾范围提取,同时结合Sentinel-2数据,利用遥感影像监督分类和自然断点技术,进行玉米绝产和减产等级划分,实现大范围玉米灾损的快速评估。研究结果表明:1)基于相关性分析验证,NDVI与玉米实际产量存在明显正相关,相关性系数为0.841(P<0.01),可用于玉米产量反演。2)基于植被光谱特征分析,保定市境内存在不同程度的玉米减产,其中东部减产相对严重,中部和南部相对较轻。3)通过阈值分类结果统计,“23·7”暴雨洪涝过程造成保定市4.5万hm^(2)玉米绝产,绝产面积约占农田总面积的5%,减产面积约占总农田面积的66%。本文为强降雨导致的玉米受灾情况评估和灾损分布制图提供了一个快速可靠的方法框架,可为大面积农作物精细化评估提供方法参考和案例支持。 展开更多
关键词 灾害评估 洪涝 google Earth Engine 卫星遥感 植被指数 玉米
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基于Google影像和POI数据的城镇边界提取
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作者 陈鹏飞 郭继发 郭润琳 《天津师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期36-41,共6页
由于传统城镇边界提取方法存在特征缺失和数据单一性问题,集成Google Earth影像、下垫面信息和人类活动信息构建城镇综合指数,融合POI核密度、Harris角点和Canny边缘特征,结合Densi-Graph算法实现城镇边界提取.通过多尺度特征融合和人... 由于传统城镇边界提取方法存在特征缺失和数据单一性问题,集成Google Earth影像、下垫面信息和人类活动信息构建城镇综合指数,融合POI核密度、Harris角点和Canny边缘特征,结合Densi-Graph算法实现城镇边界提取.通过多尺度特征融合和人类活动校正机制,解决建筑密集区边界断裂和混合功能区表征偏差等问题.基于天津市部分城镇的对比实验表明:相较于POI&ISA法和POI核密度法,本研究方法的F1-Score分别提升了5.29%和7.95%(宁河镇)以及4.98%和13.24%(下仓镇),说明该方法在空间精度和形态表征方面具有一定优势. 展开更多
关键词 城镇建成区 google Earth影像 角点 边缘特征 兴趣点 核密度分析
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基于Google Earth Engine云平台的植被覆盖度监测研究
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作者 谷雷 胡国贤 +3 位作者 岳彩荣 吴风志 张一凡 谭德宏 《绿色科技》 2025年第6期232-238,共7页
基于Google Earth Engine云计算平台,调用Landsat 8OLI长时序遥感影像数据,采用像元二分法,设计并实现植被覆盖度监测应用程序。可即时获取用户指定的时间和指定的研究区后,自动生成植被覆盖度信息,旨在为区域生态环境变化监测、质量评... 基于Google Earth Engine云计算平台,调用Landsat 8OLI长时序遥感影像数据,采用像元二分法,设计并实现植被覆盖度监测应用程序。可即时获取用户指定的时间和指定的研究区后,自动生成植被覆盖度信息,旨在为区域生态环境变化监测、质量评价等提供重要基础数据。在此基础上,以云南省昆明市东川区为例,快速获取2014-2023年的植被覆盖数据并进行时空变化分析,揭示其植被覆盖度的长期变化趋势和空间分布格局。结果表明:①基于GEE强大的云计算能力、灵活的编程接口和Landsat8OLI遥感影像全球覆盖、重返周期短的特点,设计实现的植被覆盖度时空变化监测应用程序可高效便捷地获取植被覆盖信息。②东川区2014-2023年近10年的植被覆盖度不稳定,植被覆盖度整体较低,状况较差,高植被覆盖度等级仅占14.75%。10年间,植被覆盖变化剧烈,植被覆盖改善区域占全区面积的38.13%,退化区域占比26.23%。植被覆盖变化趋势受海拔地形影响较大。 展开更多
关键词 google Earth Engine 植被覆盖度 动态变化监测
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基于Google Earth Engine和Sentinel-2 MSI数据的遥感水质参数反演
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作者 宋挺 徐超 +1 位作者 严飞 张军毅 《中国环境监测》 北大核心 2025年第4期255-266,共12页
卫星遥感凭借大范围覆盖、高时效和低成本等优势,在水质监测方面相较于地面监测更具经济性和实用性。然而,传统遥感处理方式存在数据下载量大、存储要求高、处理时间长等问题,限制了该技术的推广应用。将相关处理程序集成至Google Earth... 卫星遥感凭借大范围覆盖、高时效和低成本等优势,在水质监测方面相较于地面监测更具经济性和实用性。然而,传统遥感处理方式存在数据下载量大、存储要求高、处理时间长等问题,限制了该技术的推广应用。将相关处理程序集成至Google Earth Engine云平台,构建了一种基于Sentinel-2 MSI数据和随机森林机器学习算法的水质参数遥感监测流程。该流程涵盖高锰酸盐指数、总氮、总磷、蓝藻密度、浊度、电导率6项参数,并具备人机交互功能。以2023年3月14日数据为例,利用该流程分析太湖流域水质参数的空间分布特征。同时,对2022年太湖流域水质参数的逐月变化及其相互关系进行了研究,并评估了反演精度。研究结果表明,随机森林算法在水质参数反演中表现良好。其中,浊度的决定系数最高,为0.603 6,而蓝藻密度的决定系数相对较低,仅为0.199 4。电导率的平均绝对百分比误差最低,为14.11%,而蓝藻密度的平均绝对百分比误差最高,达118.68%。总体而言,该算法在不同数值区间均能有效反演水质参数,具备业务化应用的潜力。此外,2022年太湖流域水质参数的月度变化趋势存在差异。其中,蓝藻密度的变化幅度最大,达177.4%,而电导率的变化幅度最小,仅为8.8%。从蓝藻密度与其他水质参数的关系来看,其与高锰酸盐指数呈极显著正相关,与总磷呈显著正相关,而与总氮、电导率呈显著负相关,与浊度无明显相关性。该遥感监测流程可实现水质长期监测的自动化与一体化,特别适用于内陆水体尤其是小型湖泊和河流的水环境管理与污染溯源调查,可为水质监测提供技术支持。 展开更多
关键词 太湖流域 Sentinel-2 水质监测 google Earth Engine
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基于Google Earth Engine的城市土地利用变化研究
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作者 赵思佳 赵红佳 +2 位作者 朱晨波 李宏超 张萍丽 《现代园艺》 2025年第17期7-9,共3页
随着全国经济不断发展,城镇化步伐不断前进,许多城市土地覆盖类型不断变化,通过时序遥感影像,可完成城市土地覆盖变化的监测。以近年来新一线城市合肥市为例,通过Google Earth Engine平台,在线访问2019-2023年的Sentinel-2系列影像,利... 随着全国经济不断发展,城镇化步伐不断前进,许多城市土地覆盖类型不断变化,通过时序遥感影像,可完成城市土地覆盖变化的监测。以近年来新一线城市合肥市为例,通过Google Earth Engine平台,在线访问2019-2023年的Sentinel-2系列影像,利用机器学习(随机森林分类)以及水体和植被等指数,分类测算合肥市的土地覆盖类型。结果显示,2019-2023年,合肥市耕地面积减少率为3.74%;林地增加率为47.56%;草地减少率65.70%;裸地减少率为37.60%;水域增加率为10.98%;建设用地增加率为107.22%。 展开更多
关键词 google Earth Engine Sentinel-2影像 土地覆盖分类 合肥市
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GeoHash、Google S2和Uber H33种全球地理格网编码方法对比分析 被引量:4
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作者 姜博辉 周为峰 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期19-28,共10页
地理格网编码是高效管理、分析和查询海量地理空间位置数据并提供信息服务中非常重要且基础的工作。GeoHash、Google S2和Uber H3是目前商业应用上3种较常用的地理格网编码方法,该文从地理编码的基本概念及其演变过程出发,介绍当前地理... 地理格网编码是高效管理、分析和查询海量地理空间位置数据并提供信息服务中非常重要且基础的工作。GeoHash、Google S2和Uber H3是目前商业应用上3种较常用的地理格网编码方法,该文从地理编码的基本概念及其演变过程出发,介绍当前地理编码所涉及的地理格网剖分和编码运算方法,然后从算法概况、编码方式、编码层级及其对应空间范围等方面对3种方法进行阐释,最后从正多面体选择、剖分单元、填充曲线、编码层级、邻域查询与邻域距离类型和算法应用优缺点等方面进行对比分析,以深入挖掘3种方法的应用价值和前景,可为基于地理位置大数据的研究与应用提供借鉴。 展开更多
关键词 地理格网编码 GeoHash google S2 Uber H3
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基于Google Earth Engine的八门湾红树林年际变化监测 被引量:1
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作者 薛志泳 田震 +1 位作者 朱建华 赵阳 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第2期279-286,共8页
该文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,选择Landsat系列卫星数据,采用支持向量机(support vector machines,SVM)分类方法对八门湾地区进行地物类型分类,并基于分类结果监测该地区红树林年际变化。结果表明:红树林与陆地树木之间除红... 该文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,选择Landsat系列卫星数据,采用支持向量机(support vector machines,SVM)分类方法对八门湾地区进行地物类型分类,并基于分类结果监测该地区红树林年际变化。结果表明:红树林与陆地树木之间除红外波段外反射光谱曲线极其相似,利用红外波段特征指数并结合地形数据可进行有效区分,分类结果总体精度达到0.91;研究区红树林存在先减少后增加的变化趋势,在2009—2013年减少,2014—2016年基本保持不变,2017—2021年缓慢增加,红树林增加和坑塘减少时期是在“南红北柳”政策颁布之后,说明退塘还林政策成效显著;红树林主要是和坑塘相互变化转移,说明毁林造塘和退塘还林是影响该地区红树林变化的重要因素。红树林年际变化监测结果可以精细化分析红树林演变过程,并能精确量化红树林与其他土地类型的转化过程,从而在经济、政策上分析红树林演变因素,更有效地保护红树林。 展开更多
关键词 红树林 google Earth Engine 年际变化监测 八门湾
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基于Google earth engine渭-库绿洲果园遥感提取 被引量:1
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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Google Earth Engine遥感大数据云平台的盐城盐沼植被精细分类研究 被引量:5
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作者 吕林 易文彬 +3 位作者 崔丹丹 王楠 张东 谢正磊 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期114-126,共13页
江苏省自1982年开始引种互花米草以来,滨海盐沼植被景观格局发生了巨大变化,芦苇和互花米草面积不断增长,挤占了碱蓬生态位,破坏了生态系统平衡。滨海盐沼湿地是三大蓝碳生态系统之一,具有高固碳和缓解温室效应的生态功能。利用遥感云... 江苏省自1982年开始引种互花米草以来,滨海盐沼植被景观格局发生了巨大变化,芦苇和互花米草面积不断增长,挤占了碱蓬生态位,破坏了生态系统平衡。滨海盐沼湿地是三大蓝碳生态系统之一,具有高固碳和缓解温室效应的生态功能。利用遥感云平台手段监测滨海盐沼植被时空动态变化规律,可为滨海盐沼湿地生态系统保护以及修复提供科学支撑。本文选取植被类型丰富的江苏沿海地区为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台,选取2000-2020年的Landsat 5、Landsat 7、Landsat 8以及Sentinel-2影像,提出了一种湿地植被提取方法。首先,构建盐城盐沼湿地地表覆盖分类体系,选取样本点,计算特征指数,进行地物分类;然后,利用时间谐波分析法对盐沼植被归一化植被指数(NDVI)变化特征进行分析,确定三类盐沼植被的物候差异;最后,基于物候特征,利用随机森林(Random Forest,RF)分类法提取盐城滨海湿地盐沼植被地表覆盖信息。结果表明:(1)相较传统监测方法,本文所构建的滨海盐沼植被精细化提取方法能够对滨海盐沼植被进行有效细分和监测;(2)2000-2020年,芦苇和互花米草面积呈扩张趋势,碱蓬面积不断缩减;(3)盐城三种典型盐沼植被NDVI值呈现不同变化特征;(4)降水对盐沼植被生长的影响较为显著,气温对盐沼植被生长的直接影响较小。研究结果可为盐城盐沼湿地自然遗产保护以及湿地生态可持续发展提供科学支撑。 展开更多
关键词 google Earth Engine 盐沼植被 特征提取 随机森林分类法 时间谐波分析
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Ecological environmental quality evaluation and driving factor analysis of the Lijiang River Basin,based on Google Earth Engine 被引量:2
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作者 WEI Xi YANG Dazhi +2 位作者 CAI Xiangwen SHAO Ya TANG Xiangling 《中国生态农业学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1592-1608,共17页
For regional ecological management,it is important to evaluate the quality of ecosystems and analyze the underlying causes of ecological changes.Using the Google Earth Engine(GEE)platform,the remote sensing ecological... For regional ecological management,it is important to evaluate the quality of ecosystems and analyze the underlying causes of ecological changes.Using the Google Earth Engine(GEE)platform,the remote sensing ecological index(RSEI)was calculated for the Lijiang River Basin in Guangxi Zhuang Autonomous Region for 1991,2001,2011,and 2021.Spatial autocorrelation analysis was employed to investigate spatiotemporal variations in the ecological environmental quality of the Lijiang River Basin.Furthermore,geographic detectors were used to quantitatively analyze influencing factors and their interaction effects on ecological environmental quality.The results verified that:1)From 1991 to 2021,the ecological environmental quality of the Lijiang River Basin demonstrated significant improvement.The area with good and excellent ecological environmental quality in proportion increased by 19.69%(3406.57 km^(2)),while the area with fair and poor ecological environmental quality in proportion decreased by 10.76%(1860.36 km^(2)).2)Spatially,the ecological environmental quality of the Lijiang River Basin exhibited a pattern of low quality in the central region and high quality in the periphery.Specifically,poor ecological environmental quality characterized the Guilin urban area,Pingle County,and Lingchuan County.3)From 1991 to 2021,a significant positive spatial correlation was observed in ecological environmental quality of the Lijiang River Basin.Areas with high-high agglomeration were predominantly forests and grasslands,indicating good ecological environmental quality,whereas areas with low-low agglomeration were dominated by cultivated land and construction land,indicating poor ecological environmental quality.4)Annual average precipitation and temperature exerted the most significant influence on the ecological environmental quality of the basin,and their interactions with other factors had the great influence.This study aimed to enhance understanding of the evolution of the ecological environment in the Lijiang River Basin of Guangxi Zhuang Autonomous Region and provide scientific guidance for decision-making and management related to ecology in the region. 展开更多
关键词 Ecological environmental quality Remote sensing ecological index Driving factor google Earth Engine Lijiang River Basin
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基于Google Earth Engine的前郭县春季农田覆膜提取
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作者 邓韵谣 李晓洁 任建华 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期1417-1425,共9页
本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,综合考虑光学影像的波段反射率、光谱指数特征和雷达影像的极化、纹理特征,分别构建仅使用光学特征、仅使用雷达特征以及光学和雷达特征组合3种特征输入组合;根据精度确定最佳输入特征后,分别... 本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,综合考虑光学影像的波段反射率、光谱指数特征和雷达影像的极化、纹理特征,分别构建仅使用光学特征、仅使用雷达特征以及光学和雷达特征组合3种特征输入组合;根据精度确定最佳输入特征后,分别结合机器学习中的分类与回归树、支持向量机、最小距离分类法、梯度提升树和随机森林5种方法建立覆膜提取模型,依据结果精度评估不同方法的性能,并基于最优化模型提取出最终的覆膜农田面积。结果表明:①最佳输入特征为波段反射率特征+光谱指数特征+极化特征+纹理特征;②采用随机森林方法建立的模型精度最高,研究区I的总体精度达到了95.84%,Kappa系数为0.95,地物错分率为1.2%,明显优于其他4种方法(地物错分率较分类与回归树、支持向量机、最小距离和梯度提升树法降低0.8%、7.3%、38.0%和0.3%),研究区II的验证精度达到了87.84%,证明该模型在覆膜提取中可以取得更加准确的结果;③使用本文方法得到2022年研究区I覆膜农田面积为1302.48 km2,估算地膜使用量约为7585.62 t。本文综合考虑光学和雷达影像在地物识别中的特点建立模型,可以准确、高效的识别农田地膜,掌握地膜面积,对环境治理与防治具有重要意义。 展开更多
关键词 覆膜 google Earth Engine 特征提取 随机森林 支持向量机 分类与回归树 最小距离 梯度提升树
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基于Google Earth Engine和Sentinel-2数据的耕地分类研究
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作者 宋朝阳 史尚渝 +2 位作者 王飞 赵玉龙 刘元昊 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第11期132-141,154,共11页
【目的】采用遥感影像对不同种类农作物耕地进行高效精准的分类,以期获取最优的农作物种植信息提取方案,为农业生产提质增效提供决策支持。【方法】以陕西省宝鸡市扶风县为研究区,利用Google Earth Engine(GEE)平台,基于2020年10月至202... 【目的】采用遥感影像对不同种类农作物耕地进行高效精准的分类,以期获取最优的农作物种植信息提取方案,为农业生产提质增效提供决策支持。【方法】以陕西省宝鸡市扶风县为研究区,利用Google Earth Engine(GEE)平台,基于2020年10月至2021年12月的Sentinel-2影像和目视解译与野外定位相结合选取的样本点,使用随机森林(random forest,RF)算法,结合归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、物候参数特征、遥感影像红边波段,且将根据NDVI计算出的物候参数的波段记为N,根据EVI计算出的物候参数的波段记为E,引入红边波段记为1,未引入红边波段记为2,在此基础上构建了8种不同的分类模型(NDVI-N1、EVI-E1、N1、E1、NDVI-N2、EVI-E2、N2、E2),并与4种样本分割比例(训练样本数与检验样本数的比例分别为5∶5,6∶4,7∶3和8∶2)组合,共计32种分类方案,利用这些方案对扶风县的不同种类农作物耕地进行分类,并计算了不同分类方案的总体精度和Kappa系数。【结果】(1)经S-G滤波法处理后,6种地物类型的NDVI和EVI时序曲线噪声减小且更为平滑,且NDVI和EVI曲线差异明显。(2)在32种分类方案中,只有样本分割比例为7∶3时的EVI-E1模型、EVI-E2模型和样本分割比例为6∶4时E2模型的总体精度高于90%,说明在扶风地区用EVI分类效果更好一些。(3)在样本分割比例为7∶3的情况下,EVI-E1模型的总体精度和Kappa系数均最高,分别为91.66%和89.41%,为最优分类方案。但是在该方案中引入红边波段后,其总体精度下降了1.18%,Kappa系数下降了1.53%,可知运用该分类方案时应剔除红边波段。(4)运用最优分类方案对小麦地、玉米地、土豆地的提取结果与实际调查情况大致相同。【结论】基于GEE平台和Sentinel-2数据实现了对县域级农作物种植面积的精确分类,可为扶风县农业生产提供决策支持。 展开更多
关键词 农作物分类 Sentinel-2 随机森林算法 google Earth Engine 扶风县
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基于Google Earth Engine的洱海流域建成区范围及生态质量变化分析
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作者 郑舒元 陈星宇 +1 位作者 海燕 王建雄 《湖北农业科学》 2024年第2期199-204,共6页
以洱海流域为研究区,借助Google Earth Engine云平台,利用Landsat 8 OLI系列影像,合成研究区域的增强的指数型建筑指数(EIBI)并对洱海流域建成区进行提取,再对研究区域遥感生态指数进行合成,通过对建成区范围与流域范围内遥感生态指数... 以洱海流域为研究区,借助Google Earth Engine云平台,利用Landsat 8 OLI系列影像,合成研究区域的增强的指数型建筑指数(EIBI)并对洱海流域建成区进行提取,再对研究区域遥感生态指数进行合成,通过对建成区范围与流域范围内遥感生态指数进行空间相关分析,从而对2014—2021年洱海流域及其建成区进行生态评估。结果表明,EIBI可有效增强建筑信息,使用EIBI可有效、准确地提取研究区域建成区,经过EIBI提取,洱海流域2014—2021年建成区扩张面积共14.712 km2;2014—2021年洱海流域生态明显改善,遥感生态指数增加0.008,其上升速率为0.001/年,流域内超过65%的区域生态得到改善;洱海流域建成区与生态未得到改善区域大致匹配,建成区经过生态修复后生态质量未见显著提升,且建成区生态质量呈逐年下降趋势,说明建成区对环境改善具有阻力。 展开更多
关键词 洱海流域 增强的指数型建筑指数 遥感生态指数 google Earth Engine 流域环境
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基于Google Earth软件建立曲流河地质知识库 被引量:64
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作者 石书缘 胡素云 +1 位作者 冯文杰 刘伟 《沉积学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期869-878,共10页
在对密井网解剖、露头解剖、现代沉积解剖、沉积模拟实验等建立地质知识库方法优缺点分析基础上,利用Google Earth软件测量了一系列曲流河道的基础数据,结合"将今论古"思想,提出了基于Google Earth软件建立曲流河地质知识库... 在对密井网解剖、露头解剖、现代沉积解剖、沉积模拟实验等建立地质知识库方法优缺点分析基础上,利用Google Earth软件测量了一系列曲流河道的基础数据,结合"将今论古"思想,提出了基于Google Earth软件建立曲流河地质知识库的方法。首先,分析了已有方法的优缺点。其次,介绍了Google Earth软件测量曲流河道的方法步骤,并测量了不同地区不同曲率的河道宽度、点坝长度及弧长,得到了一系列测量数据,建立了测量数据表,并结合已有经验公式与测量数据拟合得到的公式综合分析。结果表明,不同环境中曲流河的河道宽度和点坝长度具不同的相关关系,曲流河的地质知识库不能按统一标准考虑。在不同曲率情况下,河道宽度和点坝长度之间的相关关系亦不同,且随着曲率的减少,其相关关系减弱,反映出点坝的发育程度受河流弯曲程度控制。最后,建议采用建立地质模式库的思想建立定量化曲流河地质知识库,用于对储层建模进行有效约束。 展开更多
关键词 曲流河 google EARTH 地质知识库 定量关系 储层建模
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Google Earth影像辅助的农作物面积地面样方调查 被引量:24
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作者 刘佳 王利民 +3 位作者 滕飞 李丹丹 王小龙 曹怀堂 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第24期149-154,共6页
地面样方调查是农作物种植面积遥感监测的重要环节,一般采用差分GPS(DGPS,differential GPS)实地测量的方式实现,是一项耗时、耗力的业务工作。该文利用经DGPS实测点校正后的Google Earth影像,以中国农业科学院(万庄)农业高新技术产业... 地面样方调查是农作物种植面积遥感监测的重要环节,一般采用差分GPS(DGPS,differential GPS)实地测量的方式实现,是一项耗时、耗力的业务工作。该文利用经DGPS实测点校正后的Google Earth影像,以中国农业科学院(万庄)农业高新技术产业园及周边地区范围(3.1 km×2.0 km)为研究区域,探索了基于Google Earth影像辅助的农作物面积地面样方调查,比较了该方法与完全采用GPS实地测量在调查精度和效率方面的差异。针对不同的GE影像来源,文中定义基于GE客户端COM API编程下载后的影像为A级影像、经在线GE影像校正后的影像为B级影像、经DGPS实测点校正后的影像为C级影像。与实测的检查点相比,0.5 m以上空间分辨率的A级影像X、Y 2个方向中误差232.7 m,B级影像中误差5.4 m,C级影像中误差1.0 m。B级影像中误差符合《数字航空摄影测量空中三角测量规范》1:25000平地的平面位置中误差不大于8.75 m的要求,C级影像中误差符合1:10000平地的平面位置中误差不大于3.5 m的要求。在测区内选择结构组成简单、中等和较为复杂的3个样方类型,量算B和C级影像的面积量算精度,与DGPS实测面积比较,平均误差仅有0.108%和0.018%。从样方相对位置确定、地块和农田边界的修正3个方面用于地面样方的辅助测量,在业务工作中进行了初步应用,陕西省2015年冬小麦种植面积地面样方调查的实际效果表明,GE影像辅助调查比GPS实测方法在时间方面减少了64.2%,路程节约82.5%,调查效率提高了73.3%以上。 展开更多
关键词 作物 遥感 监测 地面样方 面积 google EARTH 差分地理信息系统
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Google Earth在防震减灾决策中的应用 被引量:18
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作者 银正彤 郑文锋 +2 位作者 杨朝晖 李晓璐 李海蓉 《地震研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期99-104,共6页
在Google Earth平台基础上,通过基于XML的KML进行文件传递,实现本地专题平面数据加载,用KMZ格式实现三维数据的加载,然后利用Google Earth在防震减灾工作中实现本地数据应用扩展。为更好利用Google Earth平台和数据,采用PostGIS空间数... 在Google Earth平台基础上,通过基于XML的KML进行文件传递,实现本地专题平面数据加载,用KMZ格式实现三维数据的加载,然后利用Google Earth在防震减灾工作中实现本地数据应用扩展。为更好利用Google Earth平台和数据,采用PostGIS空间数据库和Geose rver地图服务器的一个体系,来实现对网络数据服务的扩展,并且对网络数据服务应用的架构及运行流程进行了描述,使之成为防震减灾决策的数据支撑。 展开更多
关键词 数字地球 防震减灾决策 google EARTH GIS WEB SERVICE
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基于Google Earth二维影像获取建筑物高度的方法 被引量:26
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作者 安洁玉 程朋根 丁斌芬 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2010年第6期31-33,37,共4页
从二维影像中的阴影快速获取建筑物高度是三维数字城市建设中亟待解决的问题。该文提出了一种从Google Earth二维影像获取建筑物高度数据的新方法,利用SketchUp软件模拟光照效果,使三维模型的阴影与二维影像的阴影重合,从而获得建筑物... 从二维影像中的阴影快速获取建筑物高度是三维数字城市建设中亟待解决的问题。该文提出了一种从Google Earth二维影像获取建筑物高度数据的新方法,利用SketchUp软件模拟光照效果,使三维模型的阴影与二维影像的阴影重合,从而获得建筑物的高度数据,并对如何减小高度数据误差进行了分析。实验结果表明,利用该方法获取的高度数据,可以满足一定的精度要求,而且省时、省力,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 SKETCHUP google EARTH 高度数据 阴影
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基于Google SketchUp的三维电子地图制作与发布 被引量:8
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作者 李水祥 洛佳男 +2 位作者 李佳兴 李琳慧 张雪松 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期329-333,共5页
以华中师范大学校园为例,着重研究了基于Google SketchUp三维电子地图制作与发布方法.给出了其与CAD软件结合制作三维地图的解决方案,详细描述了各种地物模型的建造方法,并对某些特定地物做出了优化处理,最后实现了三维模型在Google Ea... 以华中师范大学校园为例,着重研究了基于Google SketchUp三维电子地图制作与发布方法.给出了其与CAD软件结合制作三维地图的解决方案,详细描述了各种地物模型的建造方法,并对某些特定地物做出了优化处理,最后实现了三维模型在Google Earth中的发布.研究表明,基于Googk SketchUp的三维电子地图制作与发布操作简单、发布快捷、共享面宽等优点,具有一定的研究价值和应用前景. 展开更多
关键词 google SKETCHUP 三维电子地图 发布 模型
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基于Google Earth的1920年海原8.5级大地震地质灾害研究 被引量:15
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作者 李为乐 黄润秋 +2 位作者 裴向军 张晓超 张远明 《灾害学》 CSCD 2015年第2期26-31,共6页
详细精确的滑坡编目是地震滑坡灾害评价的前提和基础。利用Google Earth提供的多源高精度卫星影像对1920年海原8.5级地震触发的黄土滑坡进行了详细解译,共解译得到1 000处滑坡,并利用多边形圈出了滑源区和堆积区。海原地震滑坡主要集中... 详细精确的滑坡编目是地震滑坡灾害评价的前提和基础。利用Google Earth提供的多源高精度卫星影像对1920年海原8.5级地震触发的黄土滑坡进行了详细解译,共解译得到1 000处滑坡,并利用多边形圈出了滑源区和堆积区。海原地震滑坡主要集中分布于西吉县西南部和海原县东南部。统计分析表明,地震触发的滑坡灾害主要受高程、坡高、坡度、坡向等地形地貌参数的控制,大量低角度高速远程滑坡主要是由于黄土液化的作用。 展开更多
关键词 海原地震 黄土滑坡 分布规律 google Earth 黄土液化
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