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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
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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
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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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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
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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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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:21
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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Sentinel-2影像的杭州城市湿地精细化分类研究 被引量:1
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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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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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秦岭地区生态环境质量时空变化及驱动力分析 被引量:2
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作者 罗旭 王丽霞 +2 位作者 张晶 杨耘 刘招 《环境科学》 北大核心 2025年第6期3720-3729,共10页
秦岭被誉为中国的“绿芯”,拥有丰富的生物多样性和重要的生态服务价值.基于GEE平台,结合MODIS遥感影像数据,采用主成分分析法构建了遥感生态指数(RSEI),并综合运用Theil-Sen趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数模型和地理探测器,研... 秦岭被誉为中国的“绿芯”,拥有丰富的生物多样性和重要的生态服务价值.基于GEE平台,结合MODIS遥感影像数据,采用主成分分析法构建了遥感生态指数(RSEI),并综合运用Theil-Sen趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数模型和地理探测器,研究秦岭地区2002~2022年RSEI的变化趋势及持续特征,并探究其驱动因素.结果表明:①时间尺度上,秦岭地区RSEI稳定增长,2002~2022年中增长区面积占比达到75.96%,且整体水平较高,多年均值为0.59.②空间尺度上,秦岭地区RSEI呈现出“中部高,南北低”的分布特征,山麓地带受城镇化发展影响深刻.③动态角度分析表明,秦岭地区RSEI变化以增长趋势为主.结合Hurst指数,44.04%的秦岭地区的RSEI在未来会继续保持良好的状况.④地理探测器分析表明,年平均气温和土地利用类型对秦岭地区RSEI的空间分异影响最大,且人类活动加快了城市化的进程,同时对生态环境的影响也越来越剧烈. 展开更多
关键词 遥感生态指数(RSEI) gee平台 变化趋势 驱动因素 秦岭地区
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基于GEE与Sentinel-2影像的落叶针叶林提取 被引量:8
9
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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2019-2023年粤港澳大湾区NO_(2)浓度变化的自然主控因子解析
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作者 郭铭彬 龚建周 +1 位作者 王丽娟 王时宽 《生态环境学报》 北大核心 2025年第4期534-547,共14页
基于Sentinel-5P卫星提供的二氧化氮对流层柱浓度数据(NRTI/L3_NO_(2)),结合气象数据、NDVI和陆表温度数据,采用Sen趋势分析、Mann-Kendall检验等方法,并辅以地理探测器与时空地理加权回归模型(GTWR),解析2019-2023年粤港澳大湾区NO_(2... 基于Sentinel-5P卫星提供的二氧化氮对流层柱浓度数据(NRTI/L3_NO_(2)),结合气象数据、NDVI和陆表温度数据,采用Sen趋势分析、Mann-Kendall检验等方法,并辅以地理探测器与时空地理加权回归模型(GTWR),解析2019-2023年粤港澳大湾区NO_(2)柱浓度时空变化与自然驱动机制。结果显示:1)年际变化上,2021年NO_(2)柱浓度达到峰值,2020年为最低,季节性变化上冬季浓度最高,夏季最低,空间分布呈“中间高、四周低”的特点;2)Sen年趋势分析表明,广佛交界、深圳西部、肇庆等地NO_(2)浓度上升,珠海、江门、中国澳门等地下降;Mann-Kendall检验显示,广州北部与肇庆为显著增长区;3)地理探测器分析表明,风速、温度、湿度和气压是主要影响因子,降水和太阳辐射影响较弱;湿度与风速、湿度与温度的交互作用显著,非线性增强效应表现在气压、降水与其他因子的交互中;4)GTWR模型分析显示,风速、温度和陆表温度对NO_(2)浓度存在正向影响,广佛与深圳尤为显著;气压、湿度与植被指数对其存在负向影响,江门与珠海更为明显;降水与太阳辐射的影响复杂,空间差异较大。该研究可为理解大湾区NO_(2)污染的时空变化及自然驱动机制提供参考,助力空气质量管理和污染控制策略的制定。 展开更多
关键词 NO_(2)柱浓度 时空变化特征 谷歌地球引擎(gee云平台) 影响因素 粤港澳大湾区
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基于改进型遥感生态指数的将乐县生态质量评估及驱动分析
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作者 潘占冬 王轶夫 +2 位作者 王可月 邹炜文 孙玉军 《环境科学》 北大核心 2025年第10期6419-6431,共13页
将乐县是中国南方重点林业县,分析其生态环境质量时空变化与驱动机制有利于该县生态文明建设的发展.在湿度(WET)、热度(LST)和干度(NDBSI)因子基础上,引入综合植被指数mNDVI,采用主成分分析法构建了改进型遥感生态指数(MRSEI),利用GEE... 将乐县是中国南方重点林业县,分析其生态环境质量时空变化与驱动机制有利于该县生态文明建设的发展.在湿度(WET)、热度(LST)和干度(NDBSI)因子基础上,引入综合植被指数mNDVI,采用主成分分析法构建了改进型遥感生态指数(MRSEI),利用GEE云平台和ArcGIS 10.8平台,对2000~2020年将乐县的生态质量时空分布格局和驱动机制进行分析.结果表明:①相较于RSEI,MRSEI与各主成分分量的平均相关度更高,且在3个试验区中对比度分别提高了10.538、2.923和8.558,熵值提高了0.024、0.046和0.025,该指数具有更丰富的图像信息.②将乐县MRSEI总体波动呈上升趋势,年平均增幅为0.010.生态质量等级为良好的面积占比最大,为33.61%~38.28%,差和较差约占全县面积的10%.变化情况为稳定的占比为42.23%~59.05%,在各年份间波动起伏较大,西南部和北部容易发生生态环境的恶化,中部的城镇建筑物群一直有向外扩张的趋势.这20 a生态质量改善的面积达到424.34 km^(2),将乐县总体生态环境质量发生了明显改善.③土地利用类型和坡度是将乐县生态环境质量空间分异的主要因子,其次为年平均降水量.所有因子的交互作用均有一定程度的提升,土地利用类型与年平均降水量的交互作用对MRSEI空间分异的驱动力最强,达到36.1%.该研究可为将乐县生态环境监测和可持续发展提供科学依据. 展开更多
关键词 生态环境质量 改进遥感生态指数(MRSEI) 高植被区 gee云平台 地理探测器
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基于谷歌地球引擎大数据支撑的自然资源生态安全应用研究进展 被引量:1
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作者 蔡文博 王薇 +3 位作者 朱青 张智舵 彭婉婷 蔡永立 《生态学报》 北大核心 2025年第7期3544-3554,共11页
随着工业革命和城市化进程,全球资源消耗和生态环境恶化加剧,保障自然资源生态安全成为关注焦点。谷歌地球引擎(GEE)作为地球大数据云计算平台,为自然资源生态安全研究提供了新引擎,涵盖评价、预测预警及预案制定等全过程管理。系统梳理... 随着工业革命和城市化进程,全球资源消耗和生态环境恶化加剧,保障自然资源生态安全成为关注焦点。谷歌地球引擎(GEE)作为地球大数据云计算平台,为自然资源生态安全研究提供了新引擎,涵盖评价、预测预警及预案制定等全过程管理。系统梳理了GEE在自然资源生态安全评价、预测预警及预案制定等方面的应用进展,展示了其在森林资源、耕地资源、草地资源等多种自然资源管理中的广泛应用和显著成效。同时,也指出了GEE在数据源、研究深度及预警应用方面存在的不足和挑战。为了进一步提升自然资源生态安全研究水平,提出了基于大数据和云计算技术的自然资源生态安全研究框架,明确了大数据采集、处理、分析及决策支持等关键环节,并强调了自主研发、数据共享与开放的重要性。本研究不仅为当前自然资源生态安全研究提供了理论参考和实践指导,也为未来相关领域的深入探索和创新发展奠定了坚实基础。 展开更多
关键词 自然资源 生态安全 谷歌地球引擎(gee) 大数据 云计算平台
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基于遥感影像与随机森林算法的银北灌区土壤盐渍化监测方法研究
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作者 陈猷 申晓晶 +3 位作者 周博 田佳珂 王拓 栾文杰 《江西农业大学学报》 北大核心 2025年第3期803-816,共14页
【目的】土壤盐渍化是影响农业生产和生态环境的重要问题,传统的大面积土壤盐渍化监测方法耗时耗力且成本高昂。随着遥感技术和机器学习算法的发展,快速、准确且非破坏性的土壤盐渍化监测成为可能,为相关农业生产活动及土地管理提供科... 【目的】土壤盐渍化是影响农业生产和生态环境的重要问题,传统的大面积土壤盐渍化监测方法耗时耗力且成本高昂。随着遥感技术和机器学习算法的发展,快速、准确且非破坏性的土壤盐渍化监测成为可能,为相关农业生产活动及土地管理提供科学依据。【方法】以宁夏惠农区礼和乡的玉米地为研究对象,利用Sentinel-2SR遥感影像和Google Earth Engine(GEE)平台数据,结合实地测得的土壤电导率(EC)值,开展基于随机森林算法的土壤盐渍化监测研究。通过筛选光谱特征,构建多种光谱特征组合模型,并采用随机森林算法进行训练与评估,对比R^(2)、MSE和RMSE等评价指标,以探寻最优的土壤盐渍化监测模型。【结果】(1)加入光谱指数的随机森林模型在玉米地提取中的总体精度从0.876(Kappa系数为0.842)提升至0.972(Kappa系数为0.965),提高约9.6%,分类结果边界更加清晰,分辨能力显著提高。(2)在土壤含盐量估算模型中,基于随机森林算法的不同光谱指数组合表现各异。其中,组合1(SI-T,GRNDVI)表现最佳,其决定系数(R^(2))达到0.94,均方误差(MSE)为0.29,均方根误差(RMSE)为0.53;组合2(SI-T,S7,NLI,GBNDVI)和组合3(SI-T,GRNDVI,GBNDVI)的表现依次递减。【结论】随机森林算法在土壤盐渍化监测中具有较高的预测精度和稳定性,能够有效捕捉土壤盐渍化的细微变化。研究为宁夏惠农区礼和乡的精准灌溉、盐渍化防治及土地管理提供了科学依据与技术支持,展示了遥感与机器学习技术在土壤盐渍化监测领域的良好应用前景。未来研究可进一步探索深度学习模型在土壤盐渍化监测中的应用,以提高模型的泛化能力和预测精度。 展开更多
关键词 遥感影像 特征选择 土壤盐渍化 随机森林 玉米地提取 宁夏 gee平台数据
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松嫩平原西部草地土壤有机质含量预测
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作者 薄延素 李昊明 +3 位作者 王葛霏 温惠清 石振宇 李晓燕 《水土保持研究》 北大核心 2025年第3期63-71,共9页
[目的]监测和预测草地土壤有机质(SOM)的变化,探索气候条件、地形因素及土壤理化性质等因素对土壤有机质含量的影响机制,为特定区域的土壤管理和农业生产提供科学依据。[方法]以松嫩平原西部草地为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)... [目的]监测和预测草地土壤有机质(SOM)的变化,探索气候条件、地形因素及土壤理化性质等因素对土壤有机质含量的影响机制,为特定区域的土壤管理和农业生产提供科学依据。[方法]以松嫩平原西部草地为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)云平台和Sentinel-2A多光谱遥感影像,耦合气象数据和地形数据,评估了随机森林、神经网络和梯度提升树模型的预测性,选择最优模型生成了松嫩平原西部草地土壤有机质分布图,并分析了土壤有机质分布的影响因素。[结果](1)基于Sentinel-2数据的神经网络模型在松嫩平原西部草地土壤有机质含量预测中具有较好的适用性;(2)松嫩平原西部草地土壤有机质含量的空间分布呈现东北高西南低的分布格局,有机质含量0.016~62.058 g/kg,平均值为15.216 g/kg,总体处于中等水平;(3)气温、纬度和土壤盐碱化程度是影响土壤有机质含量的重要因素。[结论]土壤有机质空间分布呈东北高西南低的趋势,表明在年平均气温较低、纬度较高且电导率(EC)适中的地区,土壤有机质含量显著高于其他区域。 展开更多
关键词 土壤有机质 草地 gee云平台 机器学习 松嫩平原西部
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2006-2020年蒙古国放牧密度数据集
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作者 黄静 李婷 +4 位作者 李朋飞 Altansukh Ochir 杨梅焕 王涛 李莎 《农业大数据学报》 2025年第1期77-84,共8页
蒙古国草地系统的健康状况关系着其畜牧业效益和国内外生态安全。衡量牲畜放牧密度并合理控制放牧密度对于维护蒙古国草地生态系统健康以及实现畜牧业的可持续发展具有重要意义。空间放牧密度梯度信息的缺失阻碍了对草地承载力相关研究... 蒙古国草地系统的健康状况关系着其畜牧业效益和国内外生态安全。衡量牲畜放牧密度并合理控制放牧密度对于维护蒙古国草地生态系统健康以及实现畜牧业的可持续发展具有重要意义。空间放牧密度梯度信息的缺失阻碍了对草地承载力相关研究的推进。本研究基于2015年世界网格化牲畜数据集(gridded livestock of the world,GLW)、牧区人口密度、土壤水分、年降水、地表温度和净初级生产力(net primary productivity,NPP)等空间数据,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台运行随机森林回归算法,建立了蒙古国放牧密度估算模型;基于省域牲畜存栏量统计数据检验了模型的准确性,并结合不同年份预测因子数据,模拟了蒙古国2006—2020年放牧密度空间分布。为确保数据集的准确性,采用判定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)三个误差测量指标对数据集进行校验。模拟结果显示,2006—2020年蒙古国放牧密度在空间上整体呈现北高南低的特点;2006—2010年蒙古国放牧密度扩张明显,放牧密度高于5 TLU/km^(2)区域面积占比由0.223%增加到51.390%;2010—2020年,蒙古国大部分地区放牧密度无显著变化。检验结果表明,该数据集较好地实现了蒙古国放牧密度空间化的模拟,2006、2010、2015和2020年模拟数据与蒙古国省域牲畜存栏量拟合R2分别为0.844、0.734、0.914、和0.926,均通过显著性检验,MAE分别为5.195、3.513、2.336、3.461,RMSE分别为8.135、5.257、4.200、5.909。本研究提供的蒙古国放牧密度数据集对该地区草地生态系统的可持续发展以及牧民的生计安全提供了重要信息支撑。 展开更多
关键词 牲畜放牧密度 gee云平台 随机森林回归模型 蒙古国
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鄱阳湖洪泛区碟形湖数量、空间分布及其影响因素探析
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作者 牛汇林 王明星 +1 位作者 施以兵 吴桂平 《湖泊科学》 北大核心 2025年第5期1821-1834,I0018,共15页
碟形湖是鄱阳湖湿地中植被生物量最大、物种多样性最为丰富的区域,承载了全湖80%以上的越冬候鸟,对维护湿地生态系统完整性和物种多样性至关重要。全面掌握鄱阳湖洪泛区碟形湖的规模及分布特征,对于区域水资源优化配置及湿地生态系统健... 碟形湖是鄱阳湖湿地中植被生物量最大、物种多样性最为丰富的区域,承载了全湖80%以上的越冬候鸟,对维护湿地生态系统完整性和物种多样性至关重要。全面掌握鄱阳湖洪泛区碟形湖的规模及分布特征,对于区域水资源优化配置及湿地生态系统健康保障具有重要意义。本研究基于Google Earth Engine云平台,融合多时相Sentinel-2A/B卫星影像,结合多源辅助资料与地理空间大数据技术,构建了鄱阳湖洪泛区碟形湖精细化空间编目数据库,系统阐明了洪泛区碟形湖数量、大小及其空间分布格局,探讨了其分布特征的成因以及当前碟形湖所面临的问题。研究结果表明:1)鄱阳湖洪泛区共有0.01 km^(2)以上的碟形湖319个,总面积为557.68 km^(2),约占全湖平均面积的28.88%。其中,0.01~1 km^(2)的碟形湖分布最为广泛,约占总量的70.85%,数量随面积分级增加呈幂函数递减;2)区域分布上,赣抚河口三角洲碟形湖总面积的贡献最大(242.82 km^(2),43.54%),其次是赣修河口(149.67 km^(2),26.84%)和饶河河口三角洲(138.62 km^(2),24.86%),南部通江水体区仅占4.76%;3)洪泛区碟形湖总体呈现“一主、两次、多中心”的团簇状空间聚集模式,且空间密度演化表现为以高密度为核心向外围呈环带状扩散的趋势,“西南密、东北疏”的异质性特征显著;4)随着湖盆高程的升高,碟形湖数量和面积呈现出“先增长后骤降”的变化趋势,且集中分布在水力条件较适宜的12~14 m高程带上,具有明显的高程选择性;5)在季节性洪泛脉冲为主导的水情条件作用下,鄱阳湖洪泛区碟形湖的规模及分布是区域地形地貌、水文过程、人类活动等多重因素共同驱动的结果。本研究可为鄱阳湖湿地水文过程变化及其生态环境效应等研究提供高质量的数据支持,有望提升当前鄱阳湖枯水期水资源调配及干旱预警的科学性。 展开更多
关键词 鄱阳湖湿地 碟形湖 空间分布 多时相遥感 哨兵2号 gee云平台
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寒温带钼矿资源开发活动的生态效应遥感解析——开采影响与修复响应评估
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作者 王雨龙 张龙 +7 位作者 朱国燕 姚溪蕊 张龙刚 李俊哲 曹镇 宋福强 范晓旭 常伟 《黄金》 2025年第11期47-56,共10页
研究基于Google Earth Engine平台整合2009—2024年Landsat影像,构建寒温带露天钼矿“开采驱动-生态响应”时空耦合模型。通过遥感生态指数(RSEI)结合空间扰动指数,运用LandTrendr时序分割与多元回归模型,解析矿区开采和排土场修复的绿... 研究基于Google Earth Engine平台整合2009—2024年Landsat影像,构建寒温带露天钼矿“开采驱动-生态响应”时空耦合模型。通过遥感生态指数(RSEI)结合空间扰动指数,运用LandTrendr时序分割与多元回归模型,解析矿区开采和排土场修复的绿度指标、湿度指标、干度指标、热度指标时空演变规律。结果显示:矿区生态质量系统性退化,RSEI下降超30%,优级生态区面积缩减60%。热效应增强与地表硬化作为核心驱动因素,其强度演变与首采区开发进程呈时序关联,直接导致植被覆盖显著降低。排土场生态劣化程度降至基准值的40%以下,退化速率与扰动强度呈非线性增长关系。修复工程虽提升植被覆盖,但土壤湿度恢复滞后且优级生态区修复程度有限。空间异质性表明生态修复存在表里分异效应:分层覆土措施加速植被恢复,但深层土壤结构与生物多样性未形成协同响应,导致系统呈现“浅根化-早衰”循环。研究提出寒区矿区修复需突破表层工程局限,通过“微地形重塑-母质改良-功能群落重建”协同路径,增强土壤自肥能力与垂直结构稳定性,为寒温带矿区从物理干预到生态功能重建提供理论框架。 展开更多
关键词 生态修复 排土场 遥感生态指数 gee云计算平台 生态效应 开采扰动
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基于遥感生态指数的银川市生态环境质量时空演变及驱动机制
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作者 郭立明 施光耀 +2 位作者 杜慧慧 徐志鹏 曹晔 《资源环境与工程》 2025年第3期335-343,共9页
为评估银川市生态环境质量变化及其驱动因素,通过遥感生态指数(RSEI)结合随机森林模型对研究区生态环境质量的时空变化进行分析。基于Google Earth Engine(GEE)平台,选取归一化植被指数(NDVI)、建筑和裸土指数(NDBSI)、湿度分量(WET)和... 为评估银川市生态环境质量变化及其驱动因素,通过遥感生态指数(RSEI)结合随机森林模型对研究区生态环境质量的时空变化进行分析。基于Google Earth Engine(GEE)平台,选取归一化植被指数(NDVI)、建筑和裸土指数(NDBSI)、湿度分量(WET)和地表温度(LST)作为主要影响因子,结合主成分分析和随机森林模型开展银川市生态环境质量分析。结果表明,银川市生态环境质量整体保持稳定,NDVI和WET是提升生态环境质量的主要正向驱动因素,NDVI增加显著改善了生态环境质量;LST和NDBSI对生态环境产生负面影响,特别是在城市扩展和干旱地区,高温和干旱显著抑制了生态恢复;随机森林模型对生态环境质量的拟合精度较高(R^(2)=0.992,RMSE=0.246),验证该模型在生态环境质量评估中的有效性和稳定性。银川市生态环境质量主要受控于植被覆盖和水资源状况,在生态恢复时应重点关注植被管理、水资源保护及应对气候变化带来的挑战。 展开更多
关键词 gee平台 遥感生态指数 随机森林模型 生态环境质量
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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:25
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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
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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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