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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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1986—2021年江苏省沿海养殖池塘年际时空特征分析与优化管理
2
作者 蔡丹丰 王慧南 +1 位作者 田鹏 胡求光 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期410-423,共14页
沿海养殖池塘对保障食物供给、提供优质蛋白和促进沿海社会经济发展具有重要作用,但养殖池塘快速扩张对区域生态系统稳定带来巨大挑战,急需加强沿海养殖池塘时空监测和可持续管理,而目前缺乏长时序养殖池塘年际空间分布数据集。本文基于... 沿海养殖池塘对保障食物供给、提供优质蛋白和促进沿海社会经济发展具有重要作用,但养殖池塘快速扩张对区域生态系统稳定带来巨大挑战,急需加强沿海养殖池塘时空监测和可持续管理,而目前缺乏长时序养殖池塘年际空间分布数据集。本文基于1986—2021年长时序Landsat遥感影像,借助Google Earth Engine平台与ArcGIS软件生成了江苏省沿海36年的养殖池溏空间分布数据,并探究其时空变化特征。结果表明:江苏省沿海养殖池塘识别总体精度和Kappa系数均大于91%和81%,分类结果准确。江苏省沿海养殖池塘快速增长,1986—2021年增长761.75 km2,且突出表现为缓慢增长阶段(1986—1996年)、快速增长阶段(1997—2001年)、波动增长阶段(2002—2005年)、快速增长阶段(2006—2013年)、波动下降阶段(2014—2021年)。空间分布集中于盐城市的大丰区、射阳县、响水县和东台市。江苏省沿海养殖池塘空间聚集于河口、港口和沿海平原,如临洪河河口、灌河河口、新淮河河口、新洋港、晚庄港和川东港,且空间聚集性加强。江苏省沿海养殖池塘扩张集中发生于1995—2015年,转入来源主要为其它建设用地、高覆被草地和滩涂。 展开更多
关键词 沿海养殖池塘 MNDWI指数 Google Earth Engine 空间格局 江苏省 时空特征
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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
3
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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中国东海区典型海岸带蓝碳生态系统时空变化及其碳储量评估 被引量：1
4
作者 刘芳源 陈洁 高郭平 《上海海洋大学学报》 北大核心 2025年第4期821-838,共18页
为了开展以红树林、盐沼等为代表的海岸带蓝碳生态系统固碳能力研究,基于多源多时相Landsat遥感影像,利用随机森林算法,结合InVEST模型蓝碳模块对我国东海区典型海岸带蓝碳生态系统1992—2022年的时空分布特征以及碳储量开展评估。结果... 为了开展以红树林、盐沼等为代表的海岸带蓝碳生态系统固碳能力研究,基于多源多时相Landsat遥感影像,利用随机森林算法,结合InVEST模型蓝碳模块对我国东海区典型海岸带蓝碳生态系统1992—2022年的时空分布特征以及碳储量开展评估。结果表明:1992—2022年,东海区海岸带中养殖区面积>光滩面积>盐沼湿地面积>红树林湿地面积;水产养殖区在东海区沿海均有分布,红树林主要分布在泉州湾等地区;盐沼和光滩主要分布在长江口杭州湾区域;水产养殖区主要向水体和耕地转化,光滩主要向水产养殖区和水体转化,盐沼和红树林主要向水产养殖区转化;1992—2022年,东海区典型海岸带蓝碳生态系统总储存量呈总体上升趋势,平均年增长速率为1.26 TgC/年,净碳固定值总量为41.61 TgC。研究结果可为东海区海岸带制定减排增汇措施,提高固碳能力,应对全球气候变化提供决策支持与科学服务。 展开更多
关键词 海岸带蓝碳生态系统 土地覆被 碳储量 Google Earth Engine InVEST模型 东海区
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基于多时相Sentinel-1/2的酿酒葡萄地块识别方法 被引量：1
5
作者 张雪纯 陈启帆 +2 位作者 付镝 房玉林 苏宝峰 《农业工程学报》 北大核心 2025年第5期126-134,共9页
为探究多时相Sentinel-1和Sentinel-2影像对酿酒葡萄地块识别的影响,该研究选取宁夏回族自治区3个主要的酿酒葡萄种植区域(永宁县、西夏区和青铜峡市)开展酿酒葡萄地块识别研究,其中永宁县和西夏区为测试区,青铜峡市验证区。基于Google ... 为探究多时相Sentinel-1和Sentinel-2影像对酿酒葡萄地块识别的影响,该研究选取宁夏回族自治区3个主要的酿酒葡萄种植区域(永宁县、西夏区和青铜峡市)开展酿酒葡萄地块识别研究,其中永宁县和西夏区为测试区,青铜峡市验证区。基于Google earth engine(GEE)云平台的Sentinel-1/2影像数据和shuttle radar topography mission(SRTM)数字高程数据提取光谱特征、纹理特征、植被指数特征、极化特征和地形特征,构建7种不同的特征组合方案,选取最优特征组合方案对酿酒葡萄地块进行识别,并绘制研究区域的酿酒葡萄空间分布图。结果表明:与单独使用Sentinel-1和Sentinel-2影像特征组合相比,结合使用Sentinel-1/2影像特征可以改善酿酒葡萄的识别效果;与单时相特征组合识别结果相比,多时相特征组合也可提高酿酒葡萄的识别精度。在7种不同的特征组合方案中,优选特征组合识别酿酒葡萄结果最优,其中测试区的总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度分别为95.46%、0.94、93.33%、95.06%;酿酒葡萄提取面积与统计年鉴中的面积相比,相对误差约为9.47个百分点。验证区的总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度分别为91.89%、0.89、89.00%、95.93%;酿酒葡萄提取面积与统计年鉴中的面积相比,相对误差约为8.15个百分点。该研究可为基于多时相遥感影像进行酿酒葡萄分类和识别研究提供参考。 展开更多
关键词 遥感 图像识别 酿酒葡萄 随机森林 Google Earth Engine
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1990-2020年长江源地区生态环境质量动态变化及驱动力分析 被引量：2
6
作者 王天宏 蒋馥根 +2 位作者 龙依 邓目丽 孙华 《南京林业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期110-118,共9页
【目的】高效监测长江源地区生态环境质量的时空分布特征及其变化趋势,对维护三江源地区生态环境质量、制定长期且有效的生态保护恢复措施具有重要意义。由于遥感影像空间分辨率和数据获取及处理的限制,大区域遥感生态指数(remote sensi... 【目的】高效监测长江源地区生态环境质量的时空分布特征及其变化趋势,对维护三江源地区生态环境质量、制定长期且有效的生态保护恢复措施具有重要意义。由于遥感影像空间分辨率和数据获取及处理的限制,大区域遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI)评价仍然存在局限性,需要完善方法,发挥其快速、客观、高效、可视化和可预测的优势。【方法】以Landsat系列影像为数据源,基于云端运算平台Google Earth Engine(GEE)快速云计算获取1990—2020年植被生长季(6—9月)长江源地区的遥感影像,并计算区域长时间序列RSEI。使用变异系数、Sen+MK趋势分析、Hurst指数及趋势分析法,对长江源地区RSEI稳定性、时空变化特征、未来演化趋势及驱动力进行分析。【结果】①1990—2020年长江源地区RSEI主要分布于0.4~0.6,空间尺度上呈东高西低、南高北低的分布特征;②长江源地区RSEI变异系数均值为6.52%,表明东部和西部地区变化相对剧烈,中部地区变化相对稳定。RSEI整体呈现缓慢波动增加的趋势,年平均增速为0.0047。在空间上,RSEI呈现整体改善,其中改善的区域占研究区面积的83.63%。③长江源地区RSEI的Hurst指数平均值为0.53,未来变化持续性强于反持续性。长江源地区生态环境质量未来变化以持续改善为主,但整体趋势性偏弱,仍然存在退化的风险。④长江源地区RSEI与气温、夜间灯光指数、潜在蒸散发量均表现为正相关,表明自然因子和人类活动在一定程度上均能够影响生态环境质量改善。【结论】使用GEE获取遥感数据并结合时间序列数据分析,有快速监测大尺度生态环境质量的潜力,可以为三江源地区生态环境监测和保护提供参考。 展开更多
关键词 长江源地区 遥感生态指数(RSEI) 生态环境质量 Google Earth Engine(GEE) HURST指数
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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
7
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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黄河三角洲典型湿地植被的遥感监测 被引量：1
8
作者 端木雪妍 拾兵 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第2期24-37,共14页
湿地植被是黄河三角洲生态系统的重要组成,然而植被分布混杂,且光谱特征相近,还有可能由于不定期被水体淹没导致同种地物之间光谱差异较大,遥感分类识别工作难度较大,效率也有待提升。基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,结合Harmo... 湿地植被是黄河三角洲生态系统的重要组成,然而植被分布混杂,且光谱特征相近,还有可能由于不定期被水体淹没导致同种地物之间光谱差异较大,遥感分类识别工作难度较大,效率也有待提升。基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,结合Harmonic Analysis of Time Series(HANTS)算法提取植被物候特征确定了植被分布提取的最优时相,利用实地勘测数据和多源遥感影像,设计了4种分类方案,采用机器学习算法实现2016—2023年各年多时相植被分类制图。分类总体精度均在93.38%以上,Kappa系数均高于0.92,其中采用面向对象分类加上雷达极化特征的方案所得分类结果精度最高,尤其是在芦苇和互花米草的区分上,精度均超过97%,碱蓬低于前两者,但精度也近92%。对多年植被时空演变特征进行分析,发现互花米草面积由35.6 km^(2)持续增加至52.2 km^(2),刈割后大幅降低至不足10 km^(2),芦苇面积随互花米草变化呈先降后升趋势,面积最小时仅有74.3 km^(2),碱蓬面积波动下降;芦苇和碱蓬分布与河道走向基本一致,刈割遏制了互花米草向保护区南侧的扩张且整体清除效果较好,整体植被生长演变状况受人类活动影响较大。应用本文方法获取典型植被的分布范围,有着精确度高、运算速度快、占用内存小的优点,适用于黄河三角洲湿地植被监测,可为该地区生态保护和高质量发展提供理论依据。 展开更多
关键词 黄河三角洲 湿地植被识别 物候提取 Google Earth Engine 面向对象分类
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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
9
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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基于时序Sentinel-2数据的江汉平原养殖池提取
10
作者 陈志洋 毛德华 +4 位作者 王宗明 林楠 贾明明 任春颖 王铭 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第1期169-178,共10页
近年来,水产养殖业的迅速发展引发了一系列的生态环境问题。江汉平原作为我国最重要的淡水养殖基地之一,研究其养殖池变化对我国的生态保护至关重要。因此,该文面向江汉平原区域,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)与Sentinel-... 近年来,水产养殖业的迅速发展引发了一系列的生态环境问题。江汉平原作为我国最重要的淡水养殖基地之一,研究其养殖池变化对我国的生态保护至关重要。因此,该文面向江汉平原区域,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)与Sentinel-2密集时间序列影像,提出了一种结合K均值聚类(K-means)与层次决策树分类算法的养殖池提取与变化监测方法,实现了2016—2022年逐年的江汉平原养殖池精确提取及时空格局分析。结果表明:结合K-means与融入时间变化特征的层次决策树算法能够实现精准的养殖池分类,每年总体分类精度均达到91.90%以上,Kappa系数达到0.84以上;2022年江汉平原的水产养殖池面积为2126.43 km^(2),其中,43.24%的养殖池集中分布于荆州市,宜昌市养殖池面积最小仅占0.76%;江汉平原养殖池在2016—2022年期间的动态变化呈现出明显的空间异质性,整体呈现增加的趋势,总面积从1947.43 km^(2)增加到2126.43 km^(2),增加了9.19%。所提方法为养殖池的精准监测提供了重要参考,所得数据集对支持江汉平原地区生态保护和对可持续发展目标的评估具有重要的借鉴价值和现实意义。 展开更多
关键词 江汉平原 内陆养殖池 K-MEANS 时间序列数据 Google Earth Engine
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基于RSEI模型的大兴安岭区生态质量动态监测与评价
11
作者 张雨桐 凌成星 +4 位作者 刘华 赵峰 张军 曾浩威 王鑫淼 《遥感技术与应用》 北大核心 2025年第2期359-367,共9页
动态监测生态质量,对实现区域可持续管理和可持续发展具有重要意义。基于Landsat 5/TM影像和Landsat-8/OLI影像,通过Google Earth Engine平台构建遥感生态指数,实现了大兴安岭地区1986~2020年35年间生态质量动态评价。①绿度和湿度对生... 动态监测生态质量,对实现区域可持续管理和可持续发展具有重要意义。基于Landsat 5/TM影像和Landsat-8/OLI影像,通过Google Earth Engine平台构建遥感生态指数,实现了大兴安岭地区1986~2020年35年间生态质量动态评价。①绿度和湿度对生态质量有正向影响,干度和热度对生态质量有反向影响,热度和绿度对生态质量的影响最大;②1986~2020年,大兴安岭地区生态质量分布变化较大,与1986年相比,大面积生态质量低或高的现象有所减少,且分布更加均匀,生态质量更加稳定;③从变化区域的相关统计可以看出,大兴安岭地区生态质量变化区域约占总面积的96.4%,生态质量变化较大;④大兴安岭火灾严重区生态质量呈现先下降后上升的趋势,但大兴安岭区域整体生态质量波动较大。总体来看,生态质量分布更加稳定,生态质量水平也逐步提高。 展开更多
关键词 大兴安岭区 RSEI指数 Google Earth Engine 生态质量
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基于EL-InVEST模型的玛多地震对高寒湿地面积及生境质量影响研究
12
作者 顾天江 杜凯 +5 位作者 毛旭锋 金鑫 于红妍 唐文家 吴艺 刘泽碧 《生态环境学报》 北大核心 2025年第2期209-221,共13页
为准确评估2021年玛多地震对高寒湿地的影响,选取震中6度烈度带为研究区,依托Google Earth Engine(GEE)平台,融合Sentinel-2、Sentinel-1以及SRTM1数据,构建原始光谱、植被指数、水体指数、红边指数、纹理特征、地形、雷达特征7个遥感... 为准确评估2021年玛多地震对高寒湿地的影响,选取震中6度烈度带为研究区,依托Google Earth Engine(GEE)平台,融合Sentinel-2、Sentinel-1以及SRTM1数据,构建原始光谱、植被指数、水体指数、红边指数、纹理特征、地形、雷达特征7个遥感特征集,利用Stacking算法构建集成学习模型实现震前、震后的高寒湿地分类;结合InVEST模型实现地震前后生境质量的定量评估。结果表明,1)集成学习分类精度优于支持向量机和随机森林,特征优选方案下分类精度最高(92.741%,Kappa系数为0.902),较支持向量机和随机森林有所提高。2)在原始光谱的基础上加入纹理特征,湖泊湿地和河流湿地的分类精度分别可达0.987、0.933,加入地形特征后沼泽湿地分类精度可达0.857,纹理特征中的方差和相关性以及地形特征中的坡度、高程对高寒湿地分类效果影响显著。3)地震造成湿地面积减小,其中沼泽湿地减少43.088 km^(2),变化率为-0.254%;河流湿地减少31.654 km^(2),变化率为-3.522%;湖泊湿地面积下降4.971 km^(2),变化率为-0.303%。而裸地面积增加了36.160 km^(2)。4)生境质量均值从震前0.523下降到震后0.482,高等级生境质量面积占比从7.399%下降到5.993%,而低等级生境质量面积占比从2.191%上升到7.658%。该研究显示地震对高寒湿地产生负面影响,研究结果可为后续灾后生态恢复与管理提供依据。 展开更多
关键词 遥感分类 Google Earth Engine 地震 高寒湿地 特征优选 哨兵2号
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基于长时序哨兵数据的黄河下游汛情监测
13
作者 李慧 高旭昂 +1 位作者 何培培 王新静 《人民黄河》 北大核心 2025年第10期79-86,共8页
时序哨兵数据时空分辨率高,据此可实时监测洪水及其对堤岸和周边地区的影响,实时监测水域变化,实现对洪水的快速响应和精准评估,在汛情监测等方面具有重要意义。结合Sentinel-1 SAR影像数据和Sentinel-2光学影像数据,兼顾黄河中下游洪... 时序哨兵数据时空分辨率高,据此可实时监测洪水及其对堤岸和周边地区的影响,实时监测水域变化,实现对洪水的快速响应和精准评估,在汛情监测等方面具有重要意义。结合Sentinel-1 SAR影像数据和Sentinel-2光学影像数据,兼顾黄河中下游洪水淹没区地表地物类型特征,借助GEE平台提出一种基于长时序哨兵卫星数据的汛情监测方法。首先利用Sentinel-1双极化数据水体提取指数(SDWI)和归一化差异水体指数(NDWI)分别结合大津法(OTSU)得到提取结果,以2022年7月为示例,分别基于Sentinel-1和Sentinel-2两种影像提取区域水体信息并进行精度评价,水体提取结果精度分别为95.3%和95.1%,Kappa系数分别为0.91和0.90。随后,利用Sentinel-2影像提取结果对Sentinel-1影像提取结果进行补充校正,并实现对2016—2022年研究区域长时序月际水体动态变化监测,通过对不同时期水体提取结果的时间变化分析,得出研究区水体时空变化规律。最后依据谷歌影像和区域内现实情况完成研究区淹没范围的划分。 展开更多
关键词 汛情监测 时序SAR数据 Google Earth Engine 水域面积 黄河下游
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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
14
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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甘肃黄土高原植被动态变化监测与驱动因素分析
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作者 王振宇 牛全福 +2 位作者 王刚 程西安 邵东虎 《测绘科学》 北大核心 2025年第5期151-166,共16页
针对黄土高原区域植被动态变化的遥感监测问题,以甘肃黄土高原为研究区,基于kNDVI和像元二分模型构建了2002—2022年的核植被覆盖度(kFVC),采用Sen+MK趋势分析及显著性检验、变异系数、Hurst指数及残差分析等方法,对研究区植被动态变化... 针对黄土高原区域植被动态变化的遥感监测问题,以甘肃黄土高原为研究区,基于kNDVI和像元二分模型构建了2002—2022年的核植被覆盖度(kFVC),采用Sen+MK趋势分析及显著性检验、变异系数、Hurst指数及残差分析等方法,对研究区植被动态变化、驱动因素及未来变化趋势进行分析。研究结果表明:研究期间,甘肃黄土高原植被变化稳定性呈高波动变化态势,其中,约38.55%区域的kFVC等级向高等级转移,52.65%的区域呈显著提升趋势,55%区域的hurst指数显示持续上升;植被覆被上升的地类主要为农田与草原,主要分布于陇东和陇西中南部的广大地区;降水和气温与kFVC的相关系数分别为0.37和-0.18,降雨是甘肃黄土高原植被改善的主要驱动因素;人类活动对植被变化的影响处于主导地位,对kFVC的贡献率68.39%。2002—2022年甘肃黄土高原植被动态变化呈波动上升趋势,分布于陇东和陇西中南部的广大农田与草原地区;相较于气温,降水对kFVC的变化起到了积极影响;甘肃黄土高原的植被变化是气候变化和人类活动共同作用的结果,人类活动对植被变化的具有重要的影响。 展开更多
关键词 Google Earth Engine kNDVI 植被覆盖度 时空变化
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基于水陆交替典型性特征的季节性湿地提取——以东洞庭湖为例
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作者 段梦蝶 陈浩 +3 位作者 彭焕华 谭昌淼 夏浩南 石倩 《遥感技术与应用》 北大核心 2025年第2期296-307,共12页
准确获取季节性湿地信息不仅可以完善多学科交叉的湿地科学体系,而且为湿地的修复工程提供科学依据,对保护湿地、稳定地球气候等具有重要意义。利用Landsat遥感影像,借助Google Earth Engine云平台,对近30年东洞庭湖的季节性湿地及其详... 准确获取季节性湿地信息不仅可以完善多学科交叉的湿地科学体系,而且为湿地的修复工程提供科学依据,对保护湿地、稳定地球气候等具有重要意义。利用Landsat遥感影像,借助Google Earth Engine云平台,对近30年东洞庭湖的季节性湿地及其详细类别进行自动化提取。首先基于东洞庭湖湿地水陆交替的典型性特征,使用随机森林分类算法获得季节性湿地的范围,然后构建季节性湿地类型信息决策树提取模型对季节性湿地细分类。结果表明:①本研究可有效提取湿地信息,季节性湿地分类的平均总体分类精度和Kappa系数分别为88.25%和0.86,季节性湿地细分类的平均总体分类精度和Kappa系数分别为93.28%和0.92。②1989~2020年东洞庭湖湿地面积整体上呈现增—减—增的趋势,其中永久性水域总面积增加了154.02 km^(2),季节性湿地总面积减少了54.11 km^(2)。本研究所发展的基于Landsat长时间序列影像的季节性湿地信息提取方法,可为季节性湿地的动态变化等相关研究和决策提供技术支撑。 展开更多
关键词 季节性湿地 LANDSAT 时空变化 Google Earth Engine
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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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1990—2024年六盘山区植被覆盖度时空演变特征及其归因
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作者 王拓 杨贵军 +6 位作者 徐新刚 冯海宽 董立国 张静 刘淼 唐澳华 吴强 《地理科学》 北大核心 2025年第8期1684-1697,共14页
本文基于Google Earth Engine(GEE)这一全球地理信息云平台,利用其高效的数据获取和处理能力,对1990—2024年六盘山区的植被覆盖度时空演变特征进行了探究。以Landsat系列卫星影像为基础,采用像元二分模型、趋势分析、Hurst指数等方法,... 本文基于Google Earth Engine(GEE)这一全球地理信息云平台,利用其高效的数据获取和处理能力,对1990—2024年六盘山区的植被覆盖度时空演变特征进行了探究。以Landsat系列卫星影像为基础,采用像元二分模型、趋势分析、Hurst指数等方法,探讨了植被覆盖时空变化特征以及未来变化预测。此外,结合地理因子探测器对影响植被覆盖度的主要地理因子进行了深入解析。结果表明:①植被覆盖度空间分布呈现东南向西北高-中-低-高的格局,不同土地利用类型的植被覆盖度差异显著;②植被覆盖度在35 a间总体呈波动上升趋势,平均值为0.3577,增速为0.0012/a,低覆盖度区域减少15270.54 km^(2),高覆盖度区域增加3969.71 km^(2);③植被覆盖度趋势分析显示不显著增加区域占比40.71%,不显著减少区域占比27.93%;结合Hurst指数分析显示未来3~5 a内植被覆盖度呈减少趋势区域占比60.99%,呈增加趋势区域占比38.86%;④降水是影响植被覆盖度的主要地理因子,解释力为0.634;各因子交互作用对植被覆盖度的解释力均高于单因子,其中降水与气温的交互作用解释力最强为0.752。 展开更多
关键词 植被覆盖度 像元二分模型 Google Earth Engine(GEE) 地理因子探测器
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塔吉克斯坦黄土分布区地表侵蚀速率评估
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作者 丛铭泽 鹿化煜 +2 位作者 王晓勇 娜米尔 杨斐 《地理学报》 北大核心 2025年第9期2398-2415,共18页
在气候变化和人类活动影响下,干旱—半干旱区黄土堆积区正面临着土壤侵蚀的严峻挑战。定量评估黄土分布区的地表侵蚀对理解干旱—半干旱区环境变化、实现可持续发展具有重要意义。塔吉克斯坦境内分布有大面积的黄土和黄土区农牧业,存在... 在气候变化和人类活动影响下,干旱—半干旱区黄土堆积区正面临着土壤侵蚀的严峻挑战。定量评估黄土分布区的地表侵蚀对理解干旱—半干旱区环境变化、实现可持续发展具有重要意义。塔吉克斯坦境内分布有大面积的黄土和黄土区农牧业,存在严重的土壤流失,但对其地表侵蚀的研究较为薄弱。基于实地考察和GEE平台,利用Landsat 8地表反射率数据,采用随机森林(Random Forest)算法,本文识别了塔吉克斯坦的黄土分布范围,计算了黄土分布面积,并对塔吉克斯坦黄土堆积区地表侵蚀速率的时空分布特征进行了定量研究。首先,细化了塔吉克斯坦的黄土分布,阿富汗—塔吉克凹陷、泽拉夫尚河沿岸和阿赖山脉以北低地的黄土面积为3.74×10^(4) km^(2)。随后,使用RUSLE模型评估了1901—2023年塔吉克斯坦黄土堆积区的地表侵蚀速率,其中微度侵蚀区域占比最多(44.96%),16.68%的区域在容许侵蚀速率附近(250~750 t·km^(-2)·a^(-1))。强烈侵蚀及以上占比14.25%。地貌部位对地表侵蚀强度具有显著影响,平原地区黄土侵蚀速率较低,山地黄土侵蚀速率较高。1901—2023年平均土壤侵蚀速率为1690.99t·km^(-2)·a^(-1),呈波动上升趋势,侵蚀速率增加了708.77 t·km^(-2)·a^(-1)。微度、轻度侵蚀强度的面积占比呈下降趋势,其他侵蚀强度的面积占比均呈增长趋势。对比北半球不同黄土沉积区,发现通过实施生态修复和水土保持工程,中国黄土高原和美国大平原的土壤侵蚀速率均显著下降。因此,在塔吉克斯坦黄土区地表侵蚀日益严重的情况下,应综合考虑自然环境修复和人类生产生活需求,制定和实施适宜的水土保持政策,实现人与环境的可持续发展。 展开更多
关键词 地表侵蚀速率 黄土面积 黄土分布 RUSLE 塔吉克斯坦 水土保持 Google Earth Engine(GEE)
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