期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到7篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
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
1
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
在线阅读 下载PDF
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
2
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
在线阅读 下载PDF
基于GEE平台的广西地表水时空特征分析 被引量：1
3
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
在线阅读 下载PDF
基于GEE平台的水葫芦灾害监测研究与应用 被引量：6
4
作者 彭力恒 秦雁 +2 位作者 黄本胜 吉红香 郑泳 《广东水利水电》 2022年第5期77-82,共6页
水葫芦是我国的外来水生物种,其泛滥生长对水生态及河道行洪安全造成严重影响,危及人民群众的生命财产安全。为研究Google Earth Engine(GEE)云数据处理平台用于快速监测水葫芦灾害的能力,科学制定水葫芦防治方案及提供信息支持,以广东... 水葫芦是我国的外来水生物种,其泛滥生长对水生态及河道行洪安全造成严重影响,危及人民群众的生命财产安全。为研究Google Earth Engine(GEE)云数据处理平台用于快速监测水葫芦灾害的能力,科学制定水葫芦防治方案及提供信息支持,以广东省东江流域为试验区,采用Sentinel-2高空间分辨率卫星影像,建立水葫芦光学遥感识别模型,基于Google Earth Engine(GEE)云数据处理平台实现多时相水葫芦遥感动态监测,分析水葫芦时空分布范围及成灾规模,为制定水葫芦防治方案提供信息支持。结果表明,基于GEE遥感云数据处理方法可极大地提升水葫芦时空分布的监测效率,为水葫芦灾害防治及治理成效评价提供准实时的高效技术支撑。 展开更多
关键词 水葫芦灾害 遥感监测 云数据处理 Google Earth Engine(gee)
在线阅读 下载PDF
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 被引量：1
5
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
在线阅读 下载PDF
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
6
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
在线阅读 下载PDF
祁连山自然保护区生态环境大数据管理模式的探讨 被引量：8
7
作者 关琳 王让会 +1 位作者 刘春伟 周丽敏 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第7期97-106,共10页
大数据时代的到来给生态环境领域的数据管理带来了新的挑战与机遇。本文从生态环境大数据的内涵、特征、技术体系及其在生态环境领域的应用等角度出发,探讨了适用于祁连山自然保护区的数据管理模式。首先,保护区内的生态环境大数据来源... 大数据时代的到来给生态环境领域的数据管理带来了新的挑战与机遇。本文从生态环境大数据的内涵、特征、技术体系及其在生态环境领域的应用等角度出发,探讨了适用于祁连山自然保护区的数据管理模式。首先,保护区内的生态环境大数据来源广泛、结构多样、数据处理方式复杂,难以通过传统技术手段被有效收集、处理和应用,除了具备一般大数据的“5V”特征外,还具备地理空间特征;然后,大数据技术贯穿于数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析及数据解释在内的整个流程,为保护区多源异构数据高效管理与综合利用提供技术支撑;最后,将生态环境大数据技术应用于解决错综复杂的生态环境问题,结合GEE云平台与生态环境模型模拟技术对植被变化问题进行了科学分析,获取了2000—2020年保护区植被覆盖度的演变趋势及不同海拔高度的垂直地带性差异规律。基于大数据技术的管理模式是生态环境大数据面对新形势、新趋势的必然选择,也是生态环境问题解决的重要支撑。 展开更多
关键词 生态环境大数据 大数据技术 gee云平台 数据管理模式 祁连山自然保护区
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部