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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 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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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
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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:4
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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 Engine的采煤沉陷水体方向变化自动识别 被引量:6
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作者 赵艳玲 丁宝亮 +2 位作者 何厅厅 肖武 任河 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期2745-2755,共11页
煤炭开采在带来经济效益的同时,也造成了诸多环境问题。在我国东部高潜水位矿区,地表在采煤导致沉陷后出现积水,水体面积的剧烈变化使得耕地减少、农业生态系统变化。因此,对采煤沉陷水体持续监测对于研究该区域生态变化和制定修复规划... 煤炭开采在带来经济效益的同时,也造成了诸多环境问题。在我国东部高潜水位矿区,地表在采煤导致沉陷后出现积水,水体面积的剧烈变化使得耕地减少、农业生态系统变化。因此,对采煤沉陷水体持续监测对于研究该区域生态变化和制定修复规划十分必要。为揭示采煤沉陷积水区的变化情况,在Google Earth Engine(GEE)平台上,以潘谢矿区为研究区,以通过Landsat遥感影像数据提取出的1989—2016年沉陷水体数据为基础,构建了射线法获取年际间积水边界变化距离,利用一元线性最小二乘回归法对矿区沉陷积水边界进行拟合,并通过扩张系数分析了沉陷水体的空间位置变化情况。研究结果:①提出了射线法采煤沉陷水体方向变化自动识别流程,明确了射线原点与射线间角度选取方法;②通过对构建出的射线年际距离变化数据进行皮尔逊相关性分析,表明射线原点距该沉陷水体边界的距离与其相对应的年份具有较强的相关性;③对每条射线构建一元线性最小二乘法回归方程预测了沉陷积水边界,总体上拟合的决定系数为84.56%,拟合程度良好;④将通过回归方程预测出的2017年沉陷水体数据与遥感影像提取的2017年沉陷水体数据进行对比,预测精度为84.43%;⑤经扩张性分析,谢桥矿、潘三矿、潘北矿、潘二矿、潘一矿沉陷水体扩张速度慢,张集矿、顾北矿、丁集矿、朱集矿沉陷水体扩张速度较快,顾桥矿西北方向扩张速度较快、东南方向扩张速度慢,与矿山企业的开采情况基本对应;⑥立足GEE平台,从沉陷水体的提取到射线法监测,整个研究基本实现自动化,能迅速且较准确地进行沉陷积水区的预测。研究结论:在缺少采煤相关信息的情况下,基于射线法的沉陷水体监测技术在一定程度上能揭示沉陷水体各方向的变化情况,为矿区的生态修复提供一定的理论依据和数据支持。 展开更多
关键词 高潜水位 沉陷水体 google earth engine 射线法 扩张系数
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Google Earth Engine在土地覆被遥感信息提取中的研究进展 被引量:21
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作者 牟晓莉 李贺 +2 位作者 黄翀 刘庆生 刘高焕 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2021年第2期1-10,共10页
谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)是一个面向全球尺度的地理空间分析平台,充分集成了Google Earth海量的地理和遥感数据资源以及Google的强大云端计算能力,为地球系统科学、特别是其重要组成部分的土地覆被遥感信息提取研究提供... 谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)是一个面向全球尺度的地理空间分析平台,充分集成了Google Earth海量的地理和遥感数据资源以及Google的强大云端计算能力,为地球系统科学、特别是其重要组成部分的土地覆被遥感信息提取研究提供了一种有效便捷的方式。围绕GEE和土地覆被遥感信息提取相关的关键词,查阅了Web of Science和知网在2011—2019年间国内外发表的所有相关论文,在统计文献发表时间、研究领域、研究区、所属机构和发表期刊等信息的基础上,系统梳理了GEE在土地覆被领域的研究应用趋势,重点就大区域制图和多时相变化监测两方面,详细阐述了GEE的应用发展潜力,为进一步认识和使用GEE提供了科学参考。 展开更多
关键词 云计算 google earth engine 遥感 土地覆被 信息提取
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基于Google Earth Engine的长三角城市群生态环境变化与城市化特征分析 被引量:68
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作者 郑子豪 吴志峰 +2 位作者 陈颖彪 杨智威 Francesco Marinello 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期717-729,共13页
作为城市发展的最高空间组织形式,城市群在高速城市化进程中将不可避免的对地区生态环境产生胁迫影响。如何平衡生态环境和城市化发展已经成为了值得关注的问题。以长三角城市群为例,基于Google Earth Engine云平台,通过整合日间光学遥... 作为城市发展的最高空间组织形式,城市群在高速城市化进程中将不可避免的对地区生态环境产生胁迫影响。如何平衡生态环境和城市化发展已经成为了值得关注的问题。以长三角城市群为例,基于Google Earth Engine云平台,通过整合日间光学遥感和夜间灯光遥感数据对生态环境状况、城市化强度以及二者在发展过程中的耦合协调特征开展了长时间序列的对比分析。结果表明:1)长三角城市群在过去近20年间的遥感生态环境指数(Remote Sensing-based Ecological Index,RSEI)稳定上升,生态环境呈现出好转的态势,但地区间的差异依旧显著;2)综合灯光指数(Comprehensive Nighttime Light Index,CNLI)能够较为准确的刻画城市群的城市化水平,研究期间内长三角城市群形成了"层次分明"、"由东向西"逐步推进的多层次的城市化格局,其中高强度城市化城市集中在上海市及其周边的无锡、苏州和嘉兴,低强度城市化城市则分布在城市群西部;3)基于CNLI和RSEI指数构建的耦合协调距离模型能够有效的识别出城市群内部城市化与生态环境的耦合协调程度,并根据象限特征将城市群城市划分为良好协调类型、初级协调类型、城市化滞后型和生态环境滞后型城市。 展开更多
关键词 google earth engine 长三角城市群 生态环境 城市化 夜间灯光
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基于Google Earth Engine平台与复杂网络的黄河流域土地利用/覆被变化分析 被引量:18
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作者 纪秋磊 梁伟 +5 位作者 傅伯杰 吕一河 严建武 张为彬 金朝 兰志洋 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期2122-2135,共14页
黄河流域在中国社会经济发展和生态安全方面的地位十分重要,过去几十年的自然演变和人类活动对其造成了深远影响,系统科学地认识黄河流域的环境格局变化是实现黄河流域高质量发展的重要前提。基于Google Earth Engine平台和复杂网络分... 黄河流域在中国社会经济发展和生态安全方面的地位十分重要,过去几十年的自然演变和人类活动对其造成了深远影响,系统科学地认识黄河流域的环境格局变化是实现黄河流域高质量发展的重要前提。基于Google Earth Engine平台和复杂网络分析方法,解译并分析了1986年至2018年黄河流域的连续年度土地利用/覆被变化(LUCC)。基于1000个独立验证点进行的评估显示解译的覆盖黄河流域33年的年度土地利用/覆被数据集的7个一级类的总体准确率为82.6%,15个二级类的总体准确率为74.7%。分析结果显示黄河流域的土地系统在整个研究期间呈现出复杂的时空变化,主要的LUCC模式包括:不变或很小的变化、伴随耕地流失的城市扩张、草地恢复、果园和梯田扩张和森林增加。基于复杂网络方法对黄河流域土地系统的分析表明,土地利用/覆被转移网络中的高覆盖草地、低植被覆盖地表和落叶常绿混交林与其他地类的转移较频繁,地类节点的中介中心性和度值较高,是黄河流域土地系统中的关键地类。另外与人类活动关系密切的果园和梯田、谷物耕地和城市及建设用地节点组成了较为活跃的网络社区结构,它们都有较高的结构多样性、接近中心性,这些地类之间的转移是土地系统中重要的地类转移类型。时间序列的转移网络分析表明黄河流域的土地系统在1993—1998年、2001—2007年、2011—2014年存在三个不稳定时期,这三个不稳定时期的出现可能分别由大量的农业土地开发、退耕还林还草工程和果园梯田的大量增加导致。对黄河流域的长时间土地利用/覆被动态的系统性分析提供了关于环境政策和社会经济活动对土地系统造成何种影响的见解,表明黄河流域正朝着实现农民生计安全,区域经济增长和生态环境保护的可持续发展的目标迈进,并为LUCC研究提供了新的数据处理方式和新的系统科学视角,有助于实现区域的高质量可持续发展和理解人与自然系统之间的相互作用关系。 展开更多
关键词 黄河流域 google earth engine平台 复杂网络 土地利用/覆被变化
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基于Google Earth Engine的1986—2018年广东红树林年际变化遥感分析 被引量:20
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作者 王子予 刘凯 +4 位作者 彭力恒 曹晶晶 孙映雪 钱雨昕 史舒悦 《热带地理》 CSCD 北大核心 2020年第5期881-892,共12页
以广东沿海红树林为研究对象,结合谷歌地球引擎(GEE)云计算平台,以1986—2018年32期3359景Landsat系列卫星遥感影像为数据源,采用随机森林(RF)方法提取1986—2018年广东省红树林面积,比较全省沿海城市红树林年际时空变化特征,并从景观... 以广东沿海红树林为研究对象,结合谷歌地球引擎(GEE)云计算平台,以1986—2018年32期3359景Landsat系列卫星遥感影像为数据源,采用随机森林(RF)方法提取1986—2018年广东省红树林面积,比较全省沿海城市红树林年际时空变化特征,并从景观斑块角度分析广东省红树林斑块演变特征。结果表明:1)1986—2018年红树林遥感分类总体精度均高于90%,广东省沿岸红树林面积总体呈先减少后增加的趋势,且其在2014年后变化幅度逐渐减小。2)从各沿海城市来看,红树林共分布在14个市内,其中湛江和阳江是红树林面积分布最大的2个城市;各市红树林面积变化可分为先减后增、波动增加和无明显变化3类。3)1986—2018年广东省红树林斑块数量总体呈减少趋势,但斑块平均面积(MPS)呈上升趋势,红树林破碎化程度减轻。获取年际红树林面积分布信息和空间结构变化趋势,可为红树林合理开发与保护提供数据和参考,服务于红树林生态恢复和精细化管理。 展开更多
关键词 红树林 年际变化监测 google earth engine 随机森林 广东省
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基于GBDT和Google Earth Engine的冬小麦种植结构提取 被引量:12
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作者 张海洋 张瑶 +3 位作者 田泽众 吴江梅 李民赞 刘凯迪 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期597-607,共11页
针对中国农田存在种植景观破碎化和复杂的种植结构这一现状,如何实现目标作物的高精度识别与制图对作物产量估算、粮食政策调整和国家粮食安全保障具有十分重要意义。基于Google Earth Engine(GEE)遥感数据处理云平台,提出一种冬小麦不... 针对中国农田存在种植景观破碎化和复杂的种植结构这一现状,如何实现目标作物的高精度识别与制图对作物产量估算、粮食政策调整和国家粮食安全保障具有十分重要意义。基于Google Earth Engine(GEE)遥感数据处理云平台,提出一种冬小麦不同生育期的种植结构提取方法,该方法以2021年覆盖目标作物关键生育期的多时相Sentinel-2影像为数据源,综合考虑光谱波段特征、光谱指数特征、纹理特征和地形特征等多维特征变量,利用GBDT(gradient boosting decision tree)分类器对不同生育期田块尺度的冬小麦种植面积和空间分布信息进行快速精准提取,并探讨了冬小麦识别的最佳生育期。此外,对比分析了常见的不同分类模型在田块尺度条件下的作物识别性能。以河南陈固镇为研究区开展实验,实验结果显示,冬小麦在起身拔节期的地物识别准确率相对较高,总体分类准确率为94.61%,Kappa系数为92.68%;在抽穗扬花期的识别精度最高,总体分类准确率为97.01%,Kappa系数为95.52%;但在灌浆乳熟期的分类精度偏低,总体分类准确率为86.23%,Kappa系数为81.33%。研究结果表明,在冬小麦抽穗扬花期,GBDT分类器能对田块尺度条件下的土地覆盖信息进行有效提取,进而取得较好的地物分类识别效果。此外,本研究将GBDT与传统分类器如随机森林(random forest,RF)、CART(classification and regression tree)和朴素贝叶斯(Naive Bayesian,NB)进行相比。结果表明,GBDT分类器的地物识别效果最佳,总体分类准确率比RF分类器和CART分类器分别提高了1.20%和5.99%,Kappa系数比RF分类器和CART分类器分别提高了1.61%和8.04%,朴素贝叶斯分类器的识别效果最差,总体分类准确率和Kappa系数分别为84.43%和78.69%。研究结果可为田块尺度作物精细提取提供有效的技术支持。 展开更多
关键词 google earth engine GBDT分类器 Sentinel-2卫星传感器 冬小麦 种植结构提取
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基于Google Earth Engine的黄土高原覆膜农田遥感识别 被引量:10
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作者 郑文慧 王润红 +3 位作者 曹银轩 靳宁 冯浩 何建强 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期224-234,共11页
为了建立覆膜农田遥感识别技术体系,本研究选取甘肃省定西市安定区团结镇作为黄土高原地膜覆盖旱作农业代表性区域,基于Google Earth Engine云平台和Landsat-8反射率数据,采用特征重要性分析优选纹理特征,利用参数优化后的随机森林算法... 为了建立覆膜农田遥感识别技术体系,本研究选取甘肃省定西市安定区团结镇作为黄土高原地膜覆盖旱作农业代表性区域,基于Google Earth Engine云平台和Landsat-8反射率数据,采用特征重要性分析优选纹理特征,利用参数优化后的随机森林算法提取覆膜农田区域并选出最佳特征组合方案,最后通过对比随机森林、支持向量机、决策树和最小距离分类4种算法的分类结果来评价不同分类算法的性能。结果表明:优化关键参数后的随机森林算法能够显著提高遥感影像的分类精度;单一特征方案中,基于光谱特征的分类精度最高,且加入指数和纹理特征可提高总体识别精度;利用随机森林特征重要性分析选取的优选纹理特征分类性能优于全部纹理特征,基于“光谱+指数+优选纹理”特征方案的识别结果最佳,总体精度和Kappa系数达95.05%和0.94;与支持向量机、决策树和最小距离分类相比,随机森林优势明显,总体精度分别高3.10、7.74、50.78个百分点。本研究实现了对地形复杂地区覆膜农田空间分布较为精准的识别。 展开更多
关键词 google earth engine 覆膜农田 遥感识别 随机森林 特征选择 黄土高原
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