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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
1
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GEE平台多源遥感数据的海南岛红树林碳储量估算
2
作者 李尉尉 薛志泳 +1 位作者 朱建华 田震 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第2期220-227,共8页
碳储量变化是碳库功能的一个重要指标,有效准确评估碳储量对区域碳循环和碳源/汇研究、减缓气候变化和维持区域可持续发展具有重要意义。该文基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1、Sentinel-2)和谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)... 碳储量变化是碳库功能的一个重要指标,有效准确评估碳储量对区域碳循环和碳源/汇研究、减缓气候变化和维持区域可持续发展具有重要意义。该文基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1、Sentinel-2)和谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)云计算平台,匹配ICESat-2植被冠层的光子点数据反演红树林树高,通过大范围尺度的红树林“树高-生物量”模型反演生物量,最终得到海南岛红树林树高、地上生物量和碳储量估算结果,从而分析其分布及变化情况。结果显示:海南岛红树林2016年、2019年和2022年平均高度分别为6.99 m, 7.26 m和7.71 m,其中各区域红树林树高整体均呈上升趋势;2016年、2019年和2022年海南岛红树林地上生物量总量分别为400 939.48 t, 411 928.64 t和458 759.02 t,平均地上生物量分别为110.23 t/hm^(2),114.61 t/hm^(2)和120.02 t/hm^(2),海南岛东北部的东寨港和八门湾区域地上生物量占总量的80%;红树林植被碳储量的增长率在1%~4.45%之间,其中东寨港、八门湾的红树林植被碳储量增长率最大,分别为4.45%和3.17%。研究成果可为大范围尺度红树林碳储量核算提供基础数据和方法参考,作为海南岛红树林管理和保护的重要参数数据。 展开更多
关键词 红树林 碳储量 生物量 Google Earth engine 海南岛
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基于GEE云平台的沱江流域土地利用变化及驱动力分析
3
作者 张彬 姚虹宇 +2 位作者 赵语琪 安芙莹 王驰美 《绿色科技》 2025年第11期182-191,共10页
研究土地利用时空变化及驱动力,对促进区域土地资源科学配置及生态环境改善具有重要意义。以沱江流域为研究区,基于Google Earth Engine云平台调用Sentinel-2影像并构建NDVI、NDBI和NDWI光谱分类指数,选取六类地类样本,测试随机森林、... 研究土地利用时空变化及驱动力,对促进区域土地资源科学配置及生态环境改善具有重要意义。以沱江流域为研究区,基于Google Earth Engine云平台调用Sentinel-2影像并构建NDVI、NDBI和NDWI光谱分类指数,选取六类地类样本,测试随机森林、决策树,支持向量机三类监督分类器,通过精度评价确定最优分类器,利用ArcGIS制作沱江流域2016年、2018年、2021年土地利用现状图,运用空间叠加和转移矩阵分析沱江流域土地利用时空变化特征,并利用地理探测器对其进行单因子探测和交互作用探测。结果表明:(1)随机森林分类器分类效果最佳。2021年分类精度比较为:随机森林>决策树>支持向量机,分类的总体精度分别为91.13%、85.22%、79.49%。Kappa系数分别为0.88、0.80、0.72。(2)林地、建设用地及耕地构成了沱江流域土地利用类型的主体,占总面积的89.13%。2016-2021年林地面积大幅减少,建设用地面积和耕地面积增加。(3)从时空变化来看,土地类型转移以林地、耕地及建设用地的相互转换为主。沱江流域中下游林地与耕地转移最为显著,上游地区和中部地区建设用地显著扩张,大量林地与耕地为建设用地所取代,草地先减后增,在中南部及东部地区变化明显,水域和未利用地变化不明显。(4)2016-2018年、2018-2021年水体和林地及草地土地利用动态度由负变正,建设用地和未利用地土地利用动态度为正,耕地土地利用动态度为负。综合土地利用动态度均为正。(5)3期社会因子在土地利用变化中均有重要影响,2016年社会因子为主要影响因素,2018年、2021年自然因子影响较大。沱江流域土地利用变化是多种因子交互作用的结果。而高程与人均GDP的交互作用影响力最大。研究结果可为沱江流域土地利用规划提供参考依据。随机森林分类器分类精度最高,林地、建设用地及耕地为沱江流域土地利用类型主体,从时空变化来看,土地类型转移以林地、耕地及建设用地相互转换为主,社会因子与自然因子共同驱动着沱江流域土地利用时空变化。 展开更多
关键词 土地利用 时空变化 驱动力分析 gee 地理探测器 沱江流域
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基于GEE与多源遥感数据的黄河三角洲湿地植物群落分类 被引量：1
4
作者 张念秋 毛德华 +3 位作者 冯凯东 甄佳宁 相恒星 任永星 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第2期265-273,共9页
精确识别滨海湿地植物群落对加强滨海湿地生态质量监测、提升滨海湿地生态系统功能具有重要意义。该研究以黄河三角洲为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台上的Sentinel-1/2影像,构建包含物候、传统光学、红边和雷达特征的特征向... 精确识别滨海湿地植物群落对加强滨海湿地生态质量监测、提升滨海湿地生态系统功能具有重要意义。该研究以黄河三角洲为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台上的Sentinel-1/2影像,构建包含物候、传统光学、红边和雷达特征的特征向量集,采用随机森林算法对2021年黄河三角洲湿地植物群落进行分类,并进一步探讨物候特征在分类中发挥的作用。研究结果表明:①分类的总体精度为97.91%,Kappa系数为0.97,2021年黄河三角洲湿地中芦苇、碱蓬、互花米草和柽柳的面积分别为49.91 km^(2),39.91 km^(2),79.36 km^(2)和20.86 km^(2);②基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列拟合曲线可有效提取黄河三角洲湿地典型植物群落的物候特征,其中可分性较强的特征有最大值日期、基准值、生长期振幅、季初增长率和季末衰减率;③与其他特征变量相比,加入物候特征后总体精度提升幅度最大,物候特征在分类中的作用更为突出。研究结果能够为黄河三角洲滨海湿地植物群落监测与生态保护提供方法参考与科学依据。 展开更多
关键词 gee Sentinel-1/2影像 物候特征 湿地植物群落 黄河三角洲
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基于GEE平台形态学变换的枣树种植面积提取——以麦盖提县为例 被引量：1
5
作者 王永东 尼格拉·吐尔逊 +2 位作者 郑江华 王蕾 罗磊 《甘肃农业大学学报》 北大核心 2025年第1期213-223,共11页
【目的】准确的枣树种植面积提取与空间分布制图对于枣树种植区的管理极为重要,麦盖提县是新疆主要的枣树种植区,通过遥感技术快速提取枣树种植面积对麦盖提县的农业发展和相关辅助决策具有重要作用。同时在遥感云计算平台探索遥感卫星... 【目的】准确的枣树种植面积提取与空间分布制图对于枣树种植区的管理极为重要,麦盖提县是新疆主要的枣树种植区,通过遥感技术快速提取枣树种植面积对麦盖提县的农业发展和相关辅助决策具有重要作用。同时在遥感云计算平台探索遥感卫星影像与“膨胀”“腐蚀”的形态学变换相结合的作物面积提取方法,在遥感技术应用方面具有研究意义。【方法】本研究使用Google Earth Engine遥感云计算分析平台,探索了基于枣树生育期的Sentinel-2影像与形态学变换相结合在枣树种植面积提取中的应用潜力。【结果】麦盖提县枣树种植面积达37800 hm^(2),主要分布在麦盖提镇周边区域,验证提取的枣树种植面积,Kappa系数达0.82。用户精度、生产者精度和总体精度分别达82.4%、86.2%、84.3%。Sentinel-2遥感数据可以作为县域尺度枣树种植面积监测的重要数据源,“腐蚀”与“膨胀”相结合的形态学变换使提取的枣树分布与面积信息更接近实际。利用Google Earth Engine云计算可以高效地提取枣树面积信息,提高了信息提取效率,省去了影像下载、预处理等繁琐的本地处理工作。【结论】本研究基于Sentinel-2影像提取研究区枣树面积37800 hm^(2),麦盖提县枣树种植在绿洲中部分布较为集中,主要分布在麦盖提镇以北、以南区域,而在绿洲北部以西、以东区域也有枣树种植,相对稀疏,其他区域枣树种植比较零散。基于GEE云平台对提取结果进行形态学变换能提升研究区枣树种植面积的提取精度。同时本研究探索了Sentinel-2影像在枣树作物的面积提取中的应用潜力,Sentinel-2遥感数据可以作为县域尺度枣树种植面积监测的数据源。 展开更多
关键词 枣树 Google Earth engine 种植面积 提取 形态学变换
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基于Google Earth Engine的不同开采模式下矿区土地利用变化生态环境效应 被引量：1
6
作者 林欣源 程扬健 +2 位作者 谢伟 李传庆 聂闻 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第3期54-64,共11页
为探究不同开采模式下矿区土地利用变化的生态环境效应,该文以淮南市顾桥煤矿(井工开采)和马鞍山市南山铁矿(露天开采)为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云计算平台,耦合绿度、热度、干度、湿度构建遥感生态指数(remo... 为探究不同开采模式下矿区土地利用变化的生态环境效应,该文以淮南市顾桥煤矿(井工开采)和马鞍山市南山铁矿(露天开采)为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云计算平台,耦合绿度、热度、干度、湿度构建遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),对2种不同开采模式矿区的生态环境质量进行评价,并分别分析其2000—2020年间土地利用变化和生态环境质量之间动态演变规律。结果表明:(1)井工开采和露天开采矿区的耕地占比最大,井工开采矿区水域面积扩大显著,露天开采矿区以耕地、林地减少和建设用地增加为主;(2)2个矿区生态环境质量整体维持一般及良好态势,顾桥煤矿RSEI值分别为0.60,0.82,0.71,0.65和0.68,南山铁矿RESI值分别为0.58,0.59,0.59,0.63和0.64,不同土地利用类型中,建设用地和水体部分生态环境较差,林地和耕地生态环境较优;(3)井工开采模式矿区地表沉降,耕地向水域转变,导致生态环境质量变差,而露天开采模式矿区剥离土体,林地和耕地面积减少以及建设用地增加是露天矿生态环境变差的原因。 展开更多
关键词 井工开采 露天开采 谷歌地球引擎 土地利用变化 遥感生态指数
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基于GEE的广西海岸带潮间带红树林潮滩分类
7
作者 雷文正 罗天宇 +3 位作者 郭希 李淑娴 李宁 高二涛 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7493-7501,共9页
准确、实时掌握潮间带湿地范围变化情况与物种群落变化是实现湿地潮间带可持续发展与管理的重要基础工作。近年来,全球气候变暖、海平面上升以及人类对海岸带的开发、围垦、水产养殖等因素,导致潮间带受到严重的破坏。目前尚缺乏对广西... 准确、实时掌握潮间带湿地范围变化情况与物种群落变化是实现湿地潮间带可持续发展与管理的重要基础工作。近年来,全球气候变暖、海平面上升以及人类对海岸带的开发、围垦、水产养殖等因素,导致潮间带受到严重的破坏。目前尚缺乏对广西地区潮间带红树林潮滩分类的系统性研究,为实现广西潮间带资源的大范围、高精度提取,基于GEE(Google Earth Engine)云平台,利用2012—2022年广西海岸带的Landsat系列影像数据,并对影像进行阈值分割处理,分析潮汐动态淹没影响下的各遥感特征,提取了广西海滨湿地潮间带范围,并实现了研究区域滩涂及水体、红树植被、非红树植被的分类,面积分别为5 641.67、1 625.29、2 156.04 hm2。分类总体精度达93.3%,Kappa系数0.9。 展开更多
关键词 潮间带湿地 gee(Google Earth engine) 最大光谱指数合成算法(MSIC) 最大类间方差法(OTSU) 时序遥感
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基于GEE平台1990—2020年黔西市石漠化时空演变与土地利用类型响应
8
作者 罗林 邓小东 +2 位作者 张显云 李宝山 文鹏帆 《山地农业生物学报》 2025年第4期83-92,共10页
喀斯特地区的石漠化是制约贵州省社会、经济及生态发展的重要因素。本文基于GEE平台选取1990—2020年Landsat多期影像研究黔西市石漠化的时空演变特征及其与土地利用类型的响应关系。结果表明:黔西市石漠化在空间上呈现西重东轻的特征,... 喀斯特地区的石漠化是制约贵州省社会、经济及生态发展的重要因素。本文基于GEE平台选取1990—2020年Landsat多期影像研究黔西市石漠化的时空演变特征及其与土地利用类型的响应关系。结果表明:黔西市石漠化在空间上呈现西重东轻的特征,潜在和轻度石漠化面积增加了141.34 km2,而中度、重度和极重度石漠化面积则减少了273.76 km2。黔西市石漠化动态度和转移过程显示,无石漠化面积变化幅度最小,2015—2020年石漠化演变过程最为剧烈,单一等级动态度和综合动态度分别为0.23%和3.06%,石漠化程度总体上呈现出逐步减轻的趋势。从石漠化的土地利用类型角度来看,黔西市耕地和林地的面积共占无石漠化地区面积的77.32%,耕地和林地与石漠化的响应程度最为强烈,而其他土地利用类型与石漠化的响应程度较弱。 展开更多
关键词 石漠化 gee 时空演变 转移矩阵 土地利用类型响应
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GEE与多源遥感在冬小麦自动样本生成与分类中的应用——以邯郸市为例
9
作者 李亚强 曹俊涛 +5 位作者 常宇飞 孟成真 张珺 刀剑 赵春雷 权畅 《湖北农业科学》 2025年第9期220-228,237,共10页
以邯郸市为研究对象,基于Google Earth Engine(GEE)平台与多源遥感数据,构建一种冬小麦训练样本自动生成与分类的方法。通过融合SNIC分割、物候特征筛选与随机森林算法,建立融合光谱、植被指数及纹理的多特征组合方案。结果显示,特征组... 以邯郸市为研究对象,基于Google Earth Engine(GEE)平台与多源遥感数据,构建一种冬小麦训练样本自动生成与分类的方法。通过融合SNIC分割、物候特征筛选与随机森林算法,建立融合光谱、植被指数及纹理的多特征组合方案。结果显示,特征组合(3)(光谱+植被指数+纹理)的提取效果最优,其相对误差连续3年均为最低(2023年0.21%、2024年1.33%、2025年0.44%),总体精度和Kappa系数逐年提升。基于该方案生成了2023—2025年邯郸市冬小麦种植空间分布图,邯郸市冬小麦种植空间分布呈东部平原集中、西部山区较少的分异特征。长势监测显示,2025年邯郸市冬小麦在整个生育期内光照、温度、降水量、湿度条件匹配良好,NDVI增量以偏好为主,整体长势优于2023年和2024年。自动化样本生成方法在大范围作物分类中具备良好的适用性与稳定性。 展开更多
关键词 Google Earth engine(gee) 多源遥感 冬小麦 样本生成 作物分类 邯郸市
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基于GEE平台的海南岛植被覆盖度时空变化和影响因子探测
10
作者 郭建超 张林 +3 位作者 齐实 陈家东 李鹏 王懋源 《热带亚热带植物学报》 北大核心 2025年第5期503-512,共10页
植被是陆地生态系统重要的一部分,研究植被覆盖度的时空变化特征及其影响因子对于区域生态保护和治理具有重要意义。该文采用GEE(Google Earth Engine)平台,借助像元二分模型计算了2000—2020年海南岛植被覆盖度(FVC),通过Theil-Sen Med... 植被是陆地生态系统重要的一部分,研究植被覆盖度的时空变化特征及其影响因子对于区域生态保护和治理具有重要意义。该文采用GEE(Google Earth Engine)平台,借助像元二分模型计算了2000—2020年海南岛植被覆盖度(FVC),通过Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验和Hurst指数等方法分析了FVC的时空变化特征,最后采用结构方程模型和地理探测器分析气候、地形和人类活动等因子对植被空间变化的影响。结果表明,海南岛近21 a的FVC呈显著增加趋势,增速为0.025/10 a。植被变化以不显著改善和极显著改善为主,占研究区的35.34%和29.38%。未来植被变化以弱反持续性增加和弱持续性增加为主。土地利用类型、海拔、坡度和人口密度是影响FVC空间分布的主要驱动因子。各影响因子对FVC以双因子增强或者非线性增强为主,其中,土地利用类型∩人口密度和土地利用类型∩海拔的交互作用较强,q值为49.56%和48.38%。这可为海南岛植被恢复策略提供理论依据。 展开更多
关键词 植被覆盖度 Google Earth engine 时空变化 影响因子 地理探测器
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基于GEE的山东省近15年农业温室年限识别与优化布局
11
作者 周奇卓 季托 +4 位作者 许鹏 陈修宇 陈红艳 曹茜 崔本江 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期660-672,共13页
当前农业温室发展中存在设施使用年限过长、设备老化、分布及数量不明,以及部分新建温室选址不合理等问题,导致资源利用效率低下,难以形成高效集约化生产区域。为解决上述问题,本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,利... 当前农业温室发展中存在设施使用年限过长、设备老化、分布及数量不明,以及部分新建温室选址不合理等问题,导致资源利用效率低下,难以形成高效集约化生产区域。为解决上述问题,本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,利用Landsat 5 TM和Sentinel-2 MSI影像,采用随机森林、支持向量机和最大似然分类算法,提取山东省近15年农业温室的空间分布,并对其使用年限进行分析。进而结合自然和社会经济因素,从高程、河流、土壤有机质、道路和人口5个方面进行驱动力分析,摸清主导因素;最后对农业温室发展潜力进行定量评价,并提出优化布局方案。结果表明:整体上随机森林算法的分类精度最高,总体精度始终保持在83.45%~92.83%,卡帕系数在0.7531~0.8846,表现出更强的鲁棒性和适应性。山东省农业温室面积由2008年的100440 hm^(2)增长至2023年的473306.67 hm^(2),增幅约471%。使用10年以上的老旧大棚面积为70606.67 hm^(2),15年以上的农业温室为29493.33 hm^(2);农业温室发展受政策、现代化路网及土壤有机质的影响较大;基于潜力评价确定了鲁中(以寿光市和张店区为中心)、鲁东(以平度市和莱西市为中心)和鲁南(以兰陵县和薛城区为中心)3个农业温室发展潜力区。全省可按核心发展区、建议发展区、改造转移区和一般发展区优化布局,核心发展区以寿光为中心,重点扩建现代化温室;建议发展区集中在鲁中、鲁东、鲁南部分地区,如平度、兰陵等地,通过适度新建温室形成核心发展地区;改造转移区位于潍坊、聊城等老旧温室密集区,需升级改造或逐步转移;一般发展区分布广泛,以生态保护和特色农业为主。研究结果可为农业温室优化布局提供数据和决策支撑,助力乡村振兴。 展开更多
关键词 农业温室 信息提取 时空演变 潜力评价 优化布局 gee
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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
12
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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考虑极化与地形特征的GEE海南岛红树林树种精细化分类
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作者 薛志泳 李尉尉 +2 位作者 田震 朱明杰 朱建华 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第2期274-284,共11页
基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1/2)和数字高程模型(digital elevation model, DEM)及Google Earth Engine (GEE)平台,考虑Sentinel-1极化特征和DEM地形特征在红树林树种间的作用,在海南岛大范围尺度实现了2016年、2019年和2022年红... 基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1/2)和数字高程模型(digital elevation model, DEM)及Google Earth Engine (GEE)平台,考虑Sentinel-1极化特征和DEM地形特征在红树林树种间的作用,在海南岛大范围尺度实现了2016年、2019年和2022年红树林范围、种间分布的动态监测。相比只利用Sentinel-2数据进行树种识别,在增加极化特征或地形特征后分类精度分别提高了3.34百分点和3.35百分点;同时增加极化和地形特征对于红树林种间分类更加有效,分类精度提高了4.07百分点,可以更精准提取不同树种信息。监测结果表明:2016年、2019年和2022年海南岛红树林面积分别为3 628.738 hm^(2),3 634.129 hm^(2)和3 881.212 hm^(2),6 a内红树林总体呈增加趋势,年均变化率为1.127%。种群变化方面:东寨港红树林北部以角果木、红海榄为优势种,南部以海莲为优势种;八门湾北部河口处以海莲为优势种,文教河口处树种丰富性较高;新英湾、花场湾和马袅港红树林的优势种在6 a内由角果木、红海榄变为秋茄、榄李,且湾口出现无瓣海桑扩散趋势;新盈港优势种从红海榄逐步被榄李替代;东方的秋茄范围逐渐扩大;三亚的树种基本保持稳定,增长区域的树种以角果木为主。该研究方法可提高红树林树种识别精度,监测结果可精细化分析树种演变过程,为红树林保护政策的制定提供支撑。 展开更多
关键词 红树林 Google Earth engine 红树林树种 海南岛
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基于GEE云平台的小江流域泥石流迹地空间分布制图
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作者 宗慧琳 袁希平 +3 位作者 甘淑 杨明龙 吕杰 张晓伦 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第4期1045-1060,共16页
快速、准确、详尽调研泥石流孕灾区域的分布信息能够帮助了解、深刻认识泥石流分布范围、分布规律及成因,并进一步根据具体情况找到科学的监测、预测、预防和治理的技术手段,从而减少泥石流灾害带来的问题与损失。为寻求高效、高精度的... 快速、准确、详尽调研泥石流孕灾区域的分布信息能够帮助了解、深刻认识泥石流分布范围、分布规律及成因,并进一步根据具体情况找到科学的监测、预测、预防和治理的技术手段,从而减少泥石流灾害带来的问题与损失。为寻求高效、高精度的泥石流空间分布提取方法,以云南省小江流域作为研究区,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台和随机森林算法,有效地提取了泥石流迹地的空间分布。首先利用2022年Sentinel-2影像及地形数据构建4类特征变量(光谱特征、指数特征、地形特征、纹理特征)作为特征集合,接着将随机森林特征变量重要性评分和J-M距离结合进行特征优选研究与分析,探讨了各个特征变量对泥石流迹地提取的重要性;最后设置不同特征组合形成6种不同的提取方案,对比分析6种试验方案提取泥石流迹地的精度,确定最优方案以提高识别精度。研究表明:(1)无论是否进行特征优选,加入地形特征变量的泥石流迹地提取精度均优于仅使用光学影像数据的精度,可见地形数据有利于泥石流迹地信息提取;(2)不同类型的特征变量对分类精度的影响不同,特征重要性评分由高到低的特征类型为地形特征、指数特征、纹理特征、光谱特征;(3)基于Sentinel-2光学影像和地形数据的多源数据构建多维特征变量并进行特征优选的试验方案6,提取到的2022年云南省小江流域泥石流迹地空间分布图最优,总体精度为94.95%,Kappa系数为0.94,泥石流迹地的制图精度为91.01%,用户精度为95.29%,该方案不仅提高了分类精度还有效降低了数据冗余。利用Google Earth Engine平台,光学遥感影像和地形数据相结合的多源数据以及随机森林算法,能够快速、准确、高效地制作较大范围地物覆盖复杂地区的泥石流迹地空间分布图,具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 泥石流区提取 特征优选 J-M距离 Google Earth engine Sentinel-2数据 随机森林 特征变量重要性
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基于GEE的云南省金沙江流域土地利用分类与变化研究
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作者 徐万念 胥辉 《安徽农业科学》 2025年第22期61-68,73,共9页
利用Landsat5 TM和Landsat8 OLI遥感影像,基于GEE平台进行遥感数据预处理,采用SVM分类器,对金沙江流域进行土地利用分类,提取林地、灌丛、草地、湿地、农田、城镇和其他共7类土地利用类型,从空间分布、动态度、土地利用转移矩阵进一步分... 利用Landsat5 TM和Landsat8 OLI遥感影像,基于GEE平台进行遥感数据预处理,采用SVM分类器,对金沙江流域进行土地利用分类,提取林地、灌丛、草地、湿地、农田、城镇和其他共7类土地利用类型,从空间分布、动态度、土地利用转移矩阵进一步分析1990—2020年金沙江流域土地利用类型变化特征。结果表明:在多年平均面积占比上,林地>草地>农田>城镇>灌丛>其他>湿地;林地面积稳步增加,城镇扩张迅速,农田和其他面积逐年减少,灌丛、湿地则呈现先减少后增长再回落的趋势,而草地整体为减少趋势。林地转入最为明显,净转入率为21.95%,灌丛、草地、农田、城镇向其转入是林地面积增加的主要原因;草地转出最为明显,净转出率为17.07%,转出为林地、农田、城镇是草地面积减少的主要原因。 展开更多
关键词 土地利用 分类 变化特征 gee SVM 金沙江流域
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基于GEE的内蒙古地区极端气温时空特征及其对大气环流因子的响应
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作者 闫志远 王怡璇 +1 位作者 张圣微 陈先林 《农业工程学报》 北大核心 2025年第19期137-146,共10页
科学揭示极端气候的时空变化规律对保障生态环境安全和推进农牧业可持续发展具有重要意义。以内蒙古自治区为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)和ERA5-Land再分析数据构建研究区1951—2020年16种极端气温指数的年尺度... 科学揭示极端气候的时空变化规律对保障生态环境安全和推进农牧业可持续发展具有重要意义。以内蒙古自治区为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)和ERA5-Land再分析数据构建研究区1951—2020年16种极端气温指数的年尺度时空序列,全面分析极端气温的时空分布特征,并采用Sen斜率估计和Mann-Kendall检验探析研究区在70 a研究期中的演变趋势,最后利用皮尔逊相关系数分析主要大气环流指数与内蒙古地区极端气温的相关关系。结果表明:1)内蒙古地区极端气温指数呈显著的地域差异,中部阴山山脉和东北部大兴安岭地区霜冻日数和冰冻日数普遍较高,而西部沙漠区域夏季日数和热夜日数较高;日最高气温极大值和日最低气温极大值在西部沙漠地区普遍较高,在山地区域则较低;日最高气温极小值和日最低气温极小值在西部和西南部的沙漠、沙地区域较高,在中部和东北部地区则相对较低;冷、暖持续指数、气温日较差和生长季长度均表现出明显的区域差异,整体反映了内蒙古地区复杂的气候与地理特征。2)内蒙古地区极端气温指数普遍呈现出显著的变暖趋势,低温指数显著降低、高温指数显著升高,表明内蒙古地区的极端冷事件在逐渐减少,而极端热事件的频率和强度则在增加。3)4种大气环流指数中,北极涛动指数对内蒙古地区极端气温的影响较为显著,促进了内蒙古东北地区冬季温暖化,太平洋年代际涛动指数主要影响西部沙漠地区,而北大西洋涛动和南方涛动指数的影响则十分微弱。研究结果可为内蒙古地区农牧业可持续发展及相关领域科学研究提供基础数据支持。 展开更多
关键词 极端气温 谷歌地球引擎 ERA5-Land 大气环流指数 内蒙古
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基于GEE和时序主被动影像的广西北部湾红树林时空动态监测研究 被引量：1
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作者 邓建明 姚航 +3 位作者 付波霖 顾森 唐婕 甘园园 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第2期235-245,共11页
红树林是生物多样性丰富、生产力最高的海洋生态系统之一。该文以广西北部湾为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台,以1985—2019年Landsat、Sentinel和PALSAR系列主被动影像为数据源,整合光谱波段、光谱指数、纹... 红树林是生物多样性丰富、生产力最高的海洋生态系统之一。该文以广西北部湾为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台,以1985—2019年Landsat、Sentinel和PALSAR系列主被动影像为数据源,整合光谱波段、光谱指数、纹理特征、数字高程模型(digital elevation model,DEM)和后向散射系数等构建多源数据集并建立了14种分类方案,利用面向对象的随机森林算法构建红树林遥感识别模型,实现北部湾红树林长时间序列时空动态变化监测。结果表明:①面向对象的随机森林算法对红树林具有较高的识别能力,其中2019年方案3获得最高的总体精度为96.3%,Kappa系数为0.956,比1995年方案1总体精度高16.3%,Kappa系数高0.195;②不同分类方案对于北部湾不同地物的生产者精度和用户精度存在差异,其中红树林获得了最高的用户精度高于94.6%,生产者精度高于92.0%;③1985—2019年北部湾红树林面积呈增加态势,年变化率为6.63%,红树林面积由内陆向沿海区域扩张。本文结果为保护红树林可持续管理提供参考,验证了基于GEE云平台开展红树林长期时空动态变化监测的可行性。 展开更多
关键词 北部湾 红树林 Google Earth engine 主被动影像 随机森林算法 动态监测
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基于PIE-Engine的陕西省公路网遥感影像分析
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作者 杜建超 张雷 +1 位作者 白晋颖 李婷婷 《测绘通报》 北大核心 2025年第7期46-51,共6页
公路网建设状况是反映地区经济发展的重要指标,分析陕西省公路网的建设情况,对于研究陕西省区域发展具有重要参考价值。本文基于2022年10 m分辨率的遥感影像,通过PIE-Engine AI平台与ArcGIS Pro软件的联合应用,实现了对陕西省2022年度... 公路网建设状况是反映地区经济发展的重要指标,分析陕西省公路网的建设情况,对于研究陕西省区域发展具有重要参考价值。本文基于2022年10 m分辨率的遥感影像,通过PIE-Engine AI平台与ArcGIS Pro软件的联合应用,实现了对陕西省2022年度的道路提取,并根据道路里程、道路密度等参数分析了陕西省的公路网建设状况。结果表明,陕西省公路网建设与经济、地理特征具有很强的相关性,公路网络呈现以省会西安为中心重点发展,逐步向外扩散发展的整体趋势。本文结果为陕西省区域发展研究提供了有效的数据支持。 展开更多
关键词 道路提取 陕西省公路网 PIE-engine 遥感影像处理
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GEE遥感模型在林业调查规划中的应用与启示 被引量：1
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作者 赵亚玲 夏嘉禹 《现代园艺》 2025年第15期189-191,共3页
GEE遥感模型已广泛应用在遥感监测领域,其在林业调查规划中主要应用于森林覆盖和变化监测、森林资源评估等领域,拥有强大的计算能力和数据存储能力,但在实际的林业调查过程中,也存在数据访问和计算资源、数据处理复杂等限制,针对GEE遥... GEE遥感模型已广泛应用在遥感监测领域,其在林业调查规划中主要应用于森林覆盖和变化监测、森林资源评估等领域,拥有强大的计算能力和数据存储能力,但在实际的林业调查过程中,也存在数据访问和计算资源、数据处理复杂等限制,针对GEE遥感模型在林业调查监测应用过程中的优势和存在的不足,提出了未来促进GEE遥感模型在林业调查规划应用的改进建议。 展开更多
关键词 gee遥感模型 林业调查 应用 优劣 改进建议
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基于GEE随机森林算法的永仁县光伏方阵提取及分布特征研究
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作者 王畅 《花卉》 2025年第3期193-195,共3页
为准确掌握永仁县光伏电站具体建设年度、占地规模、分布规律等,基于谷歌地球引擎(GEE)云平台,通过Sentinel-2影像及云南天地图最新影像用目视解译标注了143个光伏方阵建成区及40个非光伏方阵建成区。提取了Sentinel-2影像6个原始波段、... 为准确掌握永仁县光伏电站具体建设年度、占地规模、分布规律等,基于谷歌地球引擎(GEE)云平台,通过Sentinel-2影像及云南天地图最新影像用目视解译标注了143个光伏方阵建成区及40个非光伏方阵建成区。提取了Sentinel-2影像6个原始波段、5个植被指数、8个纹理特征,并通过数字高程模型(DEM)提取了3个地形因子,共22个建模参数训练了随机森林模型,提取了永仁县光伏方阵数据。研究结果表明,截至2024年5月,永仁县集中式光伏电站光伏方阵占地面积约为1091.25hm^(2)。 展开更多
关键词 gee 随机森林 Sentinel-2影像 光伏方阵
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