基于GEE的成都市生态环境质量变化及驱动因子分析

1

作者 张春同 孙磊 +2 位作者 许晨 毛科 陈嘉沛 《环境生态学》 2026年第1期13-21,共9页

本研究利用2001-2023年的MODIS数据,基于GEE平台遥感生态指数(RSEI),全面评估成都市的生态环境质量;通过主成分分析法、Sen趋势分析法、Mann-Kendall(M-K)检验和Hurst指数,综合分析RSEI的空间演变特征;并结合Pearson相关分析,深入分析... 本研究利用2001-2023年的MODIS数据,基于GEE平台遥感生态指数(RSEI),全面评估成都市的生态环境质量;通过主成分分析法、Sen趋势分析法、Mann-Kendall(M-K)检验和Hurst指数,综合分析RSEI的空间演变特征;并结合Pearson相关分析,深入分析气候因子和人类活动对RSEI变化的影响机制。结果表明:1)2001-2023年,成都市RSEI均值为0.617,总体以-0.04%的速率呈波动降低的态势,2015年以来,生态环境质量呈波动改善趋势。2)成都市生态环境质量发展未来趋势整体呈良性方向(良性方向占51.1%),表明成都公园城市示范区建设对生态环境的改善起到积极的影响。3)成都市的RSEI变化受气候变化与人类活动的共同影响,2001-2023年,RSEI与气温、降水间存在正相关联系。具体来看,在对生态质量变化的影响上,降水与之显著相关性明显高于气温。RSEI与人类活动主要呈现负相关。因子探测结果显示,夜间灯光对成都生态环境质量的影响最为显著,q值为0.300,其次是气温,最低的是降水。这一变化表明,公园城市示范区建设和修复工作推进对成都市生态环境质量改善起到积极作用。 展开更多

关键词 成都市 生态环境质量 Google Earth Engine(gee)平台 RSEI

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基于GEE平台水质监测应用的研究进展

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作者 关子凡 刘慧丽 +3 位作者 计勇 熊鹏 苏玲 吴颖靖 《江西科学》 2026年第1期19-27,共9页

全球水环境问题日益严峻凸显了水质监测在环境管理中的关键地位。传统监测方法受限于高成本与低效率,其应用面临挑战。遥感技术与Google Earth Engine平台的结合,为水质监测提供创新解决方案。GEE集成Landsat、Sentinel和MODIS等多源遥... 全球水环境问题日益严峻凸显了水质监测在环境管理中的关键地位。传统监测方法受限于高成本与低效率,其应用面临挑战。遥感技术与Google Earth Engine平台的结合,为水质监测提供创新解决方案。GEE集成Landsat、Sentinel和MODIS等多源遥感数据及其强大的云端计算能力,实现对叶绿素a、总氮、总磷等关键水质参数的时空反演。平台支持PB级遥感数据的实时处理,显著提升长时序、大尺度水质监测的可行性。现有研究表明,GEE的水质监测仍面临高分辨率影像覆盖不足、算法区域适应性差及实测数据匮乏等挑战,限制了在偏远地区的应用与模型精度。未来需着力提升高分辨率数据获取能力,开发适应性更强的反演模型,并加强多源数据融合与机器学习技术的应用。随着全球水质在线监测市场的持续扩大,GEE平台将有力推动水质管理从“事后治理”向“实时预警-决策”转变,为水环境治理提供关键技术支持。 展开更多

关键词 gee平台 水质监测 遥感技术 多源数据 机器学习

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基于GEE的祁连山南坡生态环境质量动态评价图谱及驱动力分析

3

作者 张倩 曹广超 +2 位作者 张乐乐 赵美亮 李佳泰 《环境科学》 北大核心 2025年第7期4534-4544,共11页

气候变化及人类活动对区域生态构成胁迫,生态环境质量的动态定量评估为生态保护战略部署与生态文明建设提供坚实研究支撑.依据2001~2020年间的MODIS数据,基于GEE平台采用遥感生态指数(RSEI)为评估工具,全面评估祁连山南坡的生态环境质量... 气候变化及人类活动对区域生态构成胁迫,生态环境质量的动态定量评估为生态保护战略部署与生态文明建设提供坚实研究支撑.依据2001~2020年间的MODIS数据,基于GEE平台采用遥感生态指数(RSEI)为评估工具,全面评估祁连山南坡的生态环境质量.通过Sen趋势分析法和Mann-Kendal(l M-K)检验,描绘RSEI的空间演变特征.同时,结合地学信息图谱和Pearson相关分析,深入剖析自然环境和人类活动对RSEI变化的影响机制.结果表明:①祁连山南坡的生态质量在空间分布上呈现出显著的地理差异性.截至2020年,大通河、黑河、北大河和八宝河流域周边地区生态质量优异,而地势较高的地区则生态质量相对较差.在时间尺度上,2001~2020年间,该区域的RSEI指数从0.62波动性提升至0.70,表明生态环境质量整体趋好,这一积极变化与近年来该区大力实施的生态建设工程密切相关.②2001~2020年间,祁连山南坡的RSEI年均值为0.66,整体波动性较小.然而,边缘地区由于近些年来气候变化等影响因素,RSEI波动性较大.祁连山南坡生态环境质量改善面积占比高达80%,而退化面积仅占11%,且均为轻微退化.展望未来,该区域生态环境质量将持续向好,并有可能出现反持续性改善.③气温、降水量以及人类活动均对生态环境产生了一定的影响,气温的影响较降水更为突出,成为影响生态环境健康状况的一个重要驱动力.与此同时,随着人类活动的日益频繁与规模的扩大,其对自然生态环境的影响也愈发剧烈.研究结果填补了祁连山南坡长期生态环境动态监测的空白,为祁连山的生态治理与绿色发展提供了有力的依据. 展开更多

关键词 生态环境质量 Google Earth Engine(gee)平台 遥感生态指数(RSEI) 地学信息图谱 祁连山南坡

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基于GEE云平台的滇池湿地分类

4

作者 罗蓉蓉 董燕 《软件导刊》 2025年第1期158-163,共6页

湿地是维护滇池湖泊水质的重要屏障。快速、准确地获取滇池湿地类型分布对于其水质保护具有重要意义,然而目前关于滇池不同湿地类型的研究存在明显不足。为此,基于GEE平台的Sentinel-1和Sentinel-2影像数据对滇池湿地进行分类,分析比较... 湿地是维护滇池湖泊水质的重要屏障。快速、准确地获取滇池湿地类型分布对于其水质保护具有重要意义,然而目前关于滇池不同湿地类型的研究存在明显不足。为此,基于GEE平台的Sentinel-1和Sentinel-2影像数据对滇池湿地进行分类,分析比较不同分类特征组合应用3种机器学习方法(SVM、CART和RF)分类的性能。结果表明,RF的分类性能优于CART和SVM;其使用光谱波段、光谱指数、雷达特征、地形特征、纹理特征作为分类依据时的总体分类精度和沼泽湿地分类精度最高,总体精度为86.81%,Kappa系数为0.84%,F得分为85.83%,对木本沼泽和草本沼泽分类的F得分分别为85.71%、78.69%。 展开更多

关键词 湿地分类 机器学习 gee平台 滇池 Sentinel影像

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GEE平台遥感课程项目化教学研究与实践

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作者 邓仕雄 王晓红 秦星敏 《福建电脑》 2025年第12期103-109,共7页

针对传统遥感课程实践能力培养不足、学生兴趣低及本地化资源受限问题,本文基于BOPPPS教学模式,结合GEE云端平台(集成Landsat/Sentinel等遥感数据),通过低代码AI算法与真实生态项目驱动,构建“设计-实践-创新”三阶课程体系。结果表明:... 针对传统遥感课程实践能力培养不足、学生兴趣低及本地化资源受限问题,本文基于BOPPPS教学模式,结合GEE云端平台(集成Landsat/Sentinel等遥感数据),通过低代码AI算法与真实生态项目驱动,构建“设计-实践-创新”三阶课程体系。结果表明:改革班优秀率(≥85分)从16.7%提升至41.3%,GEE操作通过率提高43%(46%→89%),算法设计与空间分析能力分别提升43.2%和30.5%(P<0.001)。该模式有效解决了本地资源限制问题,为培养数字地理信息人才提供了新思路。 展开更多

关键词 gee平台 云计算 AI技术 课程改革 BOPPPS模型

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基于GEE平台和多维特征的湿地景观提取

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作者 潘芸 冯碧颖 +1 位作者 王茂洋 章彭 《水利信息化》 2025年第4期62-68,共7页

为研究湿地景观提取结果与多维特征的关系,以若尔盖县湿地为研究对象,基于GEE(谷歌地球引擎)平台,以Landsat影像为数据源,融入归一化水体指数、归一化植被指数及地形因子等特征,采用随机森林法完成若尔盖县湿地景观类别提取,并对比不同... 为研究湿地景观提取结果与多维特征的关系,以若尔盖县湿地为研究对象,基于GEE(谷歌地球引擎)平台,以Landsat影像为数据源,融入归一化水体指数、归一化植被指数及地形因子等特征,采用随机森林法完成若尔盖县湿地景观类别提取,并对比不同特征的提取精度。研究表明:基于GEE平台能快速构建湿地景观提取的样本,并实现湿地景观提取,使用Landsat影像提取的若尔盖县湿地景观总体精度为0.781,Kappa系数为0.725;融入多维特征能有效提高湿地景观提取效果,总体精度为0.856,Kappa系数为0.819。研究表明,利用GEE平台和Landsat影像数据能够有效提取湿地景观,且融入多维特征能提高湿地景观提取精度,对湿地景观研究、水利工程的生态功能优化、景观价值提升和合理布局具有较大应用意义。 展开更多

关键词 gee平台 湿地景观识别 多维特征 提取精度 随机森林

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基于GEE平台的贵阳市观山湖区土地覆盖监测

7

作者 张小东 《山西建筑》 2025年第19期175-178,共4页

喀斯特地区土地覆盖动态监测是协调生态保护与乡村振兴的关键技术挑战。文中以贵阳市观山湖区为对象,基于Google Earth Engine(GEE)平台,集成Landsat 8,Sentinel-2和MODIS多源遥感数据,构建了“样本迁移-多算法融合-动态推演”的土地覆... 喀斯特地区土地覆盖动态监测是协调生态保护与乡村振兴的关键技术挑战。文中以贵阳市观山湖区为对象,基于Google Earth Engine(GEE)平台,集成Landsat 8,Sentinel-2和MODIS多源遥感数据,构建了“样本迁移-多算法融合-动态推演”的土地覆盖智能监测模型。通过对比随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、分类与回归树(CART)及梯度提升决策树(GBDT)的分类性能,揭示了几种算法在喀斯特破碎化地貌中的适应性。通过建立几个地类样本类别,特征点选取并进行特征样本迁移,快速进行4种算法分类及可视化,并结合2018年—2022年几期数据分析,快速宏观了解区域地表近几年的变化情况。开发的轻量化APP工具实现了土地覆盖变化的实时可视化与统计,为数字乡村建设中的耕地保护、生态治理与产业规划及相关部门提供了可落地的技术方案。 展开更多

关键词 gee平台 机器学习 多源遥感 土地覆盖

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基于GEE与Sentinel-2影像的落叶针叶林提取 被引量：8

8

作者 王春玲 樊怡琳 +1 位作者 庞勇 荚文 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1-15,共15页

【目的】针对森林资源精细监测评价的需求,探索多时相、多特征的Sentinel-2影像在落叶针叶林识别中的应用潜力,根据落叶针叶林的物候特征构建分类模型,为大范围落叶针叶林识别提供方法参考。【方法】基于GEE平台,以黑龙江省孟家岗林场... 【目的】针对森林资源精细监测评价的需求,探索多时相、多特征的Sentinel-2影像在落叶针叶林识别中的应用潜力,根据落叶针叶林的物候特征构建分类模型,为大范围落叶针叶林识别提供方法参考。【方法】基于GEE平台,以黑龙江省孟家岗林场为研究区,分析不同季节落叶针叶林与其他森林之间的差异。研究使用2020年春季(5月7日和5月27日)、夏季(8月9日)和秋季(10月19日)的4景Sentinel-2影像,提取光谱特征、纹理特征和地形特征构建多特征数据集,根据特征重要性得分进行特征优选,最后使用随机森林分类器得到落叶针叶林识别的最佳模型,实现孟家岗林场落叶针叶林的精确提取。【结果】试验结果表明落叶针叶林具有明显的植被光谱特征和季相特性,多时相影像数据包含落叶针叶林更多物候期,春季和秋季的影像更有利于区分落叶针叶林与其他森林。此外,近红外、短波红外波段的光谱信息对识别落叶针叶林有较大帮助。利用GEE平台和多时相Sentinel-2影像可以高效快速地提取植被信息,落叶针叶林提取总体精度与Kappa系数分别达到91.20%,0.82。【结论】基于GEE平台和Sentinel-2影像构建的分类模型对落叶针叶林信息的快速提取有一定的可行性和适用性,研究结果对大面积落叶针叶林的空间位置分布提取具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 落叶针叶林 Sentinel-2影像 物候特征 随机森林 gee平台

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利用GEE进行1990~2022年小江流域生态环境质量时空格局与演变趋势分析 被引量：28

9

作者 宗慧琳 张晓伦 +3 位作者 袁希平 吕杰 杨明龙 甘淑 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期4122-4136,共15页

云南省小江流域是长江上游生态修复示范区,评估和监测该区的生态环境质量是该区生态文明建设中一项非常重要的基础工作.选取1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2014年、2018年和2022年的Landsat遥感影像数据,提取了绿度(NDMVI)... 云南省小江流域是长江上游生态修复示范区,评估和监测该区的生态环境质量是该区生态文明建设中一项非常重要的基础工作.选取1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2014年、2018年和2022年的Landsat遥感影像数据,提取了绿度(NDMVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)和热度(LST)这4个指标,采用主成分分析法构建了遥感生态指数(RSEI),利用GEE平台、Arc GIS 10.7平台和Python平台,结合地学信息图谱、变异系数、Mann-Kendall趋势检验、Sen's斜率估计和Hurst指数等分析方法,对1990~2022年间小江流域的生态质量时空格局和变化趋势进行分析.结果表明:(1)研究区生态质量空间上具有较明显的地理分异性,到2022年生态质量等级为优、良的区域主要分布在高山植被覆盖较好的区域,生态质量较差的区域主要分布在地势相对较低的泥石流沟谷区域;时间尺度上,1990~2022年研究区的RSEI指数从1990年的0.41增长到2022年的0.55,生态环境质量整体呈波动改善趋势,平均增幅为0.048(10 a)^(-1),这与近些年该区大力开展的退耕还林、泥石流防治和水土保持、重金属污染治理等一系列生态建设工程密不可分.(2)相较于NDVI指标,NDMVI对地形起伏区域的植被信息更加敏感,尤其是在阴影区域,能更准确定量描述植被信息,更适合用于高山峡谷区的绿度信息表达,从而使得RSEI更适用于高山峡谷区的生态质量评价;(3)小江流域RSEI变异系数平均值为0.202,生态环境质量整体的波动性较小,高波动主要集中在沿小江断裂带两侧的泥石流沟谷区域中,这些区域地表由裸露岩石、泥沙构成,容易受季节、气候和人为活动的影响;(4)该区生态环境质量上升面积占85.72%,下降面积占10.15%,未来变化趋势将以持续改善和未来退化为主,占比分别为44.75%和39.97%,因此,需要紧密监测处于退化潜在风险的区域.研究结果可为小江流域进一步开展生态环境保护、治理和可持续发展工作提供理论依据. 展开更多

关键词 生态环境质量 遥感生态指数(RSEI) gee平台 小江流域 时空格局 趋势变化

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基于GEE和机器学习的河套灌区复杂种植结构识别 被引量：26

10

作者 牛乾坤 刘浏 +2 位作者 黄冠华 程湫雅 程泳铭 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期165-174,共10页

河套灌区作为中国重要的商品粮油生产基地,准确快速地获取主要作物空间分布对灌区的农业可持续发展具有重要意义。然而,河套灌区土壤盐渍化严重,作物分布破碎散乱,生育期前后紧邻的作物在遥感影像中难以区分。因此,基于Google Earth Eng... 河套灌区作为中国重要的商品粮油生产基地,准确快速地获取主要作物空间分布对灌区的农业可持续发展具有重要意义。然而,河套灌区土壤盐渍化严重,作物分布破碎散乱,生育期前后紧邻的作物在遥感影像中难以区分。因此,基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,采用Sentinel-2遥感数据提取作物种植结构,通过引入GlobeLand30地物分类数据集、红边植被特征和作物纹理特征,利用随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯和分类回归树4种分类器,探讨了不同分类特征及分类器组合对分类精度的影响。结果表明,使用全部特征波段时,随机森林的分类效果优于另外3种分类算法,灌区平均总体精度达到81%,Kappa系数达到0.68;在作物空间分布提取中,光谱特征对分类精度起决定性作用,基于红边波段计算得到的植被指数比其他常用遥感植被指数更有优势;进行波段优选后的光谱、植被和纹理特征方案是平均分类精度最高的组合,平均精度为86%。研究结果可为复杂种植结构地区准确快速获取农作物空间分布信息提供新的思路和可靠的参考方法。 展开更多

关键词 遥感 机器学习 gee云平台 作物识别 特征优选 河套灌区

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GEE遥感云平台支撑下的河南省土地利用变化检测 被引量：19

11

作者 戴晓琴 沈瑞淇 +2 位作者 王俊 汪军阳 周俊利 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期287-294,共8页

针对长时序大尺度的土地利用类型精细化分类存在的挑战,基于Google Earth Engine遥感大数据云平台,利用具有较好时空一致性的Landsat7、Landsat8数据,采用随机森林模型和众数滤波优化算法研究了过去20年间河南省土地利用分类空间变化特... 针对长时序大尺度的土地利用类型精细化分类存在的挑战,基于Google Earth Engine遥感大数据云平台,利用具有较好时空一致性的Landsat7、Landsat8数据,采用随机森林模型和众数滤波优化算法研究了过去20年间河南省土地利用分类空间变化特征及趋势。研究结果表明:1)基于GEE遥感云平台提供的丰富数据和强大的计算能力,能较高效率地实现省域尺度长时序多时相的遥感影像土地利用变化检测,分类精度可达85%以上,标准差控制在3%以内;2)河南省2000—2020年土地利用类型的空间结构发生深刻的变化,建设用地由相对孤立的单元逐渐演化为联系密切的一体是最主要特征;3)结合众数滤波算法的随机森林分类模型能够较好地优化分类结果,产生效果更好、层次感更鲜明的分类结果。 展开更多

关键词 土地利用 土地分类 变化检测 Google Earth Engine(gee)平台 河南省

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基于GEE云平台的黄河源区河流径流量遥感反演研究 被引量：5

12

作者 史宜梦 刘希胜 +1 位作者 朱文彬 宋宏利 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2022年第1期186-195,共10页

河流径流量是陆地上最重要的水文要素之一,准确获取径流信息对于区域的水资源评价和生态修复方面都具有重要作用。研究基于Google Earth Engine(GEE)云平台提供的Sentinel-1、Sentinel-2影像数据,结合数字高程模型(DEM)对河长、河宽、... 河流径流量是陆地上最重要的水文要素之一,准确获取径流信息对于区域的水资源评价和生态修复方面都具有重要作用。研究基于Google Earth Engine(GEE)云平台提供的Sentinel-1、Sentinel-2影像数据,结合数字高程模型(DEM)对河长、河宽、糙率、比降、河深和流速等水力学参数进行遥感估算,进而采用关系拟合法与改进的曼宁公式法对黄河源区唐乃亥站点附近河段进行径流量反演研究,探讨了河段长度差异对径流量反演精度的影响,并通过建立站点河段与上下游河段之间的河宽关系,实现了对站点河段径流量监测时间序列的扩展补充。结果表明,两种模型均能有效进行径流量的模拟估算,其纳什效率系数(NSE)均在0.80以上;关系拟合法与改进的曼宁公式法径流反演的均方根误差(RMSE)分别为233.431 m^(3)s^(-1)和271.704 m^(3)s^(-1),相对均方根误差(RRMSE)分别为16%和24%,关系拟合法反演精度总体优于改进的曼宁公式法。通过对不同长度河段径流量的反演结果对比分析发现,辫状河心滩的河宽估算在汛期存在较大的不确定性,进而影响径流反演精度,在河段选择时应予以规避;站点河段与上下游河段的平均河宽之间具有强烈的相关性,相关系数均在0.96以上,因此上下游河段的影像数据可为站点河段径流量反演提供重要补充,实现目标河段径流量的加密监测。 展开更多

关键词 径流量反演 gee云平台 水体指数 Sentinel-1 Sentinel-2

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基于GEE平台和自动统计分配算法的大范围冬小麦提取 被引量：1

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作者 赵亮 刘莉 +2 位作者 司丽丽 赵铁松 黄敬峰 《湖北农业科学》 2022年第19期132-140,共9页

为提高大范围作物遥感制图精度,利用Google Earth Engine(GEE)平台对Sentinel-2数据进行预处理,合成整个河北省2019年归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)和二波段增强型植被指数(EVI2)的最大值影像;结合地理国情数据,输入自动... 为提高大范围作物遥感制图精度,利用Google Earth Engine(GEE)平台对Sentinel-2数据进行预处理,合成整个河北省2019年归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)和二波段增强型植被指数(EVI2)的最大值影像;结合地理国情数据,输入自动统计分配算法以挑选出最优的植被指数;利用最优影像提取2016—2019年30 m分辨率的河北省冬小麦信息。结果表明,与验证样本相比,NDVI、EVI和EVI2的小麦分布用户精度均大于94%,制图精度均大于91%,总体精度均大于98%,Kappa系数均大于0.96,其中EVI的精度最高;与统计数据相比,所有小麦种植县2016—2019年的平均精度均大于97%。该自动统计分配算法无需依赖训练样本,能快速在其他年份复制使用,提高大范围作物分布制图效率,且获得的小麦信息与统计数据有良好的一致性,可为大范围小麦分布快速制图提供一定的技术方法参考和思路借鉴。 展开更多

关键词 冬小麦 Google Earth Engine(gee)平台 自动统计分配算法 Sentinel数据 遥感制图

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基于GEE云平台的三江源湖泊面积提取及动态变化 被引量：7

14

作者 祁昌贤 任燕 +3 位作者 彭海月 魏加华 王永强 李琼 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2023年第7期179-185,190,共8页

基于GEE(Google Earth Engine)遥感云计算平台和Landsat TM、ETM+和OLI卫星影像数据,采用修正归一化水体指数(MNDWI)、归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)等多个指数的综合水体识别算法,提取三江源区1990—2020年大于1 km^(2)的... 基于GEE(Google Earth Engine)遥感云计算平台和Landsat TM、ETM+和OLI卫星影像数据,采用修正归一化水体指数(MNDWI)、归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)等多个指数的综合水体识别算法,提取三江源区1990—2020年大于1 km^(2)的湖泊面积,结合气象、冰川编目、冻土分布等数据分析了湖泊面积变化及其影响因素。结果表明:1990年以来,三江源区湖泊增加了46个,湖泊面积从10811.8 km 2增加到12449.53 km^(2),增长了15%;其中,黄河源区湖泊面积增长了10%,长江源区湖泊面积增长了29%,长江源区较黄河源湖泊面积增幅更明显。平均气温升高和降水量增加是湖泊面积增加的主要因素;气温升高导致冰川退缩和冻土退化,使得冰川补给型湖泊和冻土区湖泊面积增加更快,这就是长江源区湖泊增长更为明显的主因,而黄河源湖泊面积增长与降水变化联系更为紧密。 展开更多

关键词 三江源 gee遥感云计算平台 湖泊面积 湖泊动态变化 气候变化

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基于GEE和Sentinel-2影像的杭州城市湿地精细化分类研究 被引量：2

15

作者 潘宸 侯浩 +3 位作者 唐伟 蒋卫国 王品 胡潭高 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期447-458,共12页

基于Google Earth Engine(GEE)云平台,使用Sentinel-2卫星影像数据,采用随机森林算法面向杭州城市湿地类型进行遥感分类研究.研究结果表明:在进行湿地类型精细化分类时,相比于使用单一特征信息分类,多特征信息的组合可以显著提高分类精... 基于Google Earth Engine(GEE)云平台,使用Sentinel-2卫星影像数据,采用随机森林算法面向杭州城市湿地类型进行遥感分类研究.研究结果表明:在进行湿地类型精细化分类时,相比于使用单一特征信息分类,多特征信息的组合可以显著提高分类精度,最优特征组合包括传统光谱特征、红边光谱特征、变换特征、纹理特征和地形特征,其总体精度为81.2%,Kappa系数为0.75;不同特征信息对于不同湿地类型的提取具有重要作用,传统光谱特征对于滩地和养殖池的识别非常有利,而红边光谱特征和变换特征分别对草本沼泽和湖泊的识别更为有效.此外,红边光谱特征和纹理特征的组合有利于运河/水渠的识别.通过特征对比实验可为湿地精细化分类的案例研究提供参考,湿地分类结果可为杭州城市湿地信息的遥感识别提供数据支撑. 展开更多

关键词 Google Earth Engine(gee)云平台 Sentinel-2影像 随机森林算法 湿地精细化分类

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结合GEE平台与机器学习算法的荒漠信息提取 被引量：7

16

作者 芦瑞杰 刘树林 +3 位作者 康文平 冯坤 郭紫晨 支莹 《中国沙漠》 CSCD 北大核心 2023年第6期60-70,共11页

快速、准确获取不同荒漠类型的分布信息,对于环境保护和生态修复有着重要意义。然而,受光谱与分辨率等因素影响,目前关于不同荒漠类型信息提取研究存在明显不足。选择青海省都兰县作为典型区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE... 快速、准确获取不同荒漠类型的分布信息,对于环境保护和生态修复有着重要意义。然而,受光谱与分辨率等因素影响,目前关于不同荒漠类型信息提取研究存在明显不足。选择青海省都兰县作为典型区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)并结合多源数据对研究区荒漠进行了分类,对比评估了不同分类特征组合应用于3种机器学习方法(RF、SVM、CART)的分类性能。结果表明:(1)RF的性能要优于CART和SVM,使用RF分类器并以光谱特征、雷达特征、地形特征、纹理特征为分类依据的总体分类精度最高,整体准确度为95.68%,Kappa系数为0.95,FM得分为94.28%,获得的都兰县荒漠面积为29039 km²。(2)在特征重要性得分评估中,海拔与VH对荒漠分类的贡献比较突出,其他特征则差异不大。(3)在使用光谱数据的基础上,雷达特征对识别砾质荒漠与壤土荒漠的贡献突出,而地形特征则更适用于识别其他类型的荒漠。 展开更多

关键词 荒漠分类 机器学习 gee平台 都兰县

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基于GEE平台结合RF和SVM算法的茶园提取研究 被引量：1

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作者 钱瑞 徐伟恒 《林业调查规划》 2023年第1期1-6,共6页

科学有效的茶园遥感监测技术为土地利用管理、茶园管理、产业政策制定奠定了基础。研究基于GEE平台利用Landsat 8/OLI分别结合SVM和RF两种分类算法对云南省普洱市和西双版纳自治州的茶园进行了提取,并将2种算法的提取结果进行了对比。... 科学有效的茶园遥感监测技术为土地利用管理、茶园管理、产业政策制定奠定了基础。研究基于GEE平台利用Landsat 8/OLI分别结合SVM和RF两种分类算法对云南省普洱市和西双版纳自治州的茶园进行了提取,并将2种算法的提取结果进行了对比。结果表明,RF和SVM算法的分类总体精度(OA)分别为95.61%、95.56%,Kappa系数相同,均为87%。RF算法的分类总体精度高于SVM算法,而Kappa系数相同。RF算法的制图精度(PA)为65.44%,与SVM算法(65.75%)相比相差较小,RF和SVM算法的用户精度(UA)分别为63.08%和57.37%。基于GEE平台结合RF分类算法对茶园的提取精度高于SVM算法。采用不同的传感器以及不同的分类算法可实现对茶园准确、高效的提取,对制定科学的茶园管理政策、茶园灾害预警、地表覆被变化等研究具有重要意义。 展开更多

关键词 gee平台 Landsat 8/OLI 茶园 SVM算法 RF算法

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基于GEE的土地利用变化对生态服务价值影响研究——以大连市为例 被引量：6

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作者 栾诗萌 马书明 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期446-458,共13页

以大连市为研究区域,探讨短时间间隔(3年间隔)下土地利用类型变化对生态系统服务价值的影响.基于Google Earth Engine(GEE)云平台提供的Landsat TM/OL数据集,经批量筛选去云、遥感数据叠加、随机森林分类算法和精度验证,解译得出2000—2... 以大连市为研究区域,探讨短时间间隔(3年间隔)下土地利用类型变化对生态系统服务价值的影响.基于Google Earth Engine(GEE)云平台提供的Landsat TM/OL数据集,经批量筛选去云、遥感数据叠加、随机森林分类算法和精度验证,解译得出2000—2021年共11期大连市不同时间间隔土地利用数据.通过当量因子法、时空调节因子价值修订、变异系数及敏感性分析等方法进一步分析了研究区生态服务价值分布及动态变化特征.结果表明:①大连市的土地利用类型在短时间间隔内出现明显的差异,森林和城镇用地的变化速度更快,草地的变化趋势不一致.②大连市生态系统服务价值持续上升主要受农田生态系统的农作物产值影响.森林和水域是首要的生态系统服务价值贡献者,在短时间间隔下,水体的生态系统服务表现出更高的动态变化速率,尤其是水文调节、气候调节和环境净化服务功能价值变化幅度较大.③基于GEE云平台进行短时间间隔下的生态系统服务价值研究具有显著优势,适用于地貌变化频繁的城市,可为管理决策提供充分、及时的参考. 展开更多

关键词 短时间间隔 gee云平台 土地利用变化 生态系统服务价值 大连市

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基于GEE云平台和多源数据的土地覆盖智能分类算法对比研究 被引量：10

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作者 戴芹 刘士彬 刘巍 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2020年第6期26-31,共6页

根据伊斯兰堡土地覆盖类型分布特点和GEE云平台提供的多源遥感数据信息,筛选地表反射率、植被指数、水体指数、夜光数据、数字高程数据5种空间数据集作为土地覆盖分类的基础和辅助数据,分别运用朴素贝叶斯、随机森林、最小距离和支持向... 根据伊斯兰堡土地覆盖类型分布特点和GEE云平台提供的多源遥感数据信息,筛选地表反射率、植被指数、水体指数、夜光数据、数字高程数据5种空间数据集作为土地覆盖分类的基础和辅助数据,分别运用朴素贝叶斯、随机森林、最小距离和支持向量机4种遥感数据智能分类方法,实现伊斯兰堡土地覆盖类型信息的自动提取和精度对比。结果表明:1)4种智能分类方法采用综合集成的多源数据进行分类的精度均高于仅用单一遥感数据参与分类的精度,且在使用相同数据源和训练样本的情况下,支持向量机算法的分类精度高于其他3种方法。从伊斯兰堡全区域土地覆盖分类精度看,最小距离方法的总体精度最低(77.9%),支持向量机方法的总体精度最高(89.6%)。2)充分利用GEE云平台集成的多源海量数据资源和丰富的模型内嵌接口,可有效解决传统方法(非GEE云平台)中存在的多源数据处理调用耗时耗力问题,实现土地覆盖类型精确、快速提取。该研究可为开展“一带一路”沿线国家和区域长时序土地覆盖数据产品智能快速提取的最优模型筛选与定制提供方法和技术支撑。 展开更多

关键词 gee云平台 多源空间数据 土地覆盖分类 伊斯兰堡

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基于GEE平台的广西地表水时空特征分析 被引量：2

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作者 岑铭 《地理空间信息》 2023年第2期17-22,共6页

基于GEE平台分析1990—2020年广西主要地表水类型的时空变化特征,基于澄碧河、达开、青狮潭和洪潮江水库等实验区对常见的光谱水体指数(NDWI、MNDWI、AWEI、MBWI、WI2015和TCW)的实用性和稳定性进行分析,挑选适合于广西地区水体信息提... 基于GEE平台分析1990—2020年广西主要地表水类型的时空变化特征,基于澄碧河、达开、青狮潭和洪潮江水库等实验区对常见的光谱水体指数(NDWI、MNDWI、AWEI、MBWI、WI2015和TCW)的实用性和稳定性进行分析,挑选适合于广西地区水体信息提取的最优指标,然后将其集成于GEE平台研究广西主要地表水类型的时空变化特征。研究表明AWEI水体指数阈值稳定,有很好的实用性,更适合于广西地区地表水信息提取和长时间序列的监测。1990—2020年各个大型水库地表水的面积变化都不尽相同,面积变化较大,研究成果可为广西水资源动态管理提供科学、客观的基础数据。 展开更多

关键词 地表水 gee平台 Landsat数据 广西地区

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