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Shangri-La:An Earthly Utopia
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《China Today》 2002年第7期40-44,共5页
AT the end of last year, the name of ZhongdianCounty, capital of Deqen TibetanAutonomous Prefecture in southwesternChina’s Yunnan Province, was changed toShangri-La County. After nearly nine months ofresearch, specia... AT the end of last year, the name of ZhongdianCounty, capital of Deqen TibetanAutonomous Prefecture in southwesternChina’s Yunnan Province, was changed toShangri-La County. After nearly nine months ofresearch, specialists and scholars now conclude thatZhongdian is indeed the Shangri-La of the 1933novel Lost Horizon by James Hilton. 展开更多
关键词 Shangri-La:An earthly Utopia LA
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基于变化更新的中东欧国家森林覆盖制图
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作者 王春玲 史锴源 +1 位作者 庞勇 蒙诗栎 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期116-126,共11页
[目的]分析中东欧国家森林资源覆盖状况,了解中东欧各国林业的现实情形和独特优势,为中国与中东欧国家加强林业合作提供基础数据。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)平台获取中东欧国家2020年生长季无云影像,利用随机森林算法对影像... [目的]分析中东欧国家森林资源覆盖状况,了解中东欧各国林业的现实情形和独特优势,为中国与中东欧国家加强林业合作提供基础数据。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)平台获取中东欧国家2020年生长季无云影像,利用随机森林算法对影像进行分类,应用连续变化检测和分类算法得到森林变化信息并更新初步分类结果,最终获得中东欧国家土地覆盖分类结果。利用欧盟统计局土地利用/覆盖区域框架调查(LUCAS)数据、目视解译数据以及联合国粮农组织统计数据(FAOSTAT)对本研究分类结果进行验证和评估,结合谷歌高分辨率影像对制图结果进行分析。[结果]本研究分类结果利用LUCAS数据和目视解译数据的森林类型用户精度分别为0.930和0.911,生产者精度分别为0.860和0.956,总体精度分别为0.810和0.881,整体上优于GlobeLand30 2020产品(森林类型用户精度分别为0.920和0.900,生产者精度分别为0.690和0.840,总体精度分别为0.700和0.832)。根据研究结果计算出中东欧国家总体森林覆盖率为39.6%,相比GlobeLand30 2020结果(34.4%),与FAOSTAT的森林覆盖率(40.0%)更接近。目视上看,本制图结果在细节刻画上比GlobeLand30 2020产品更丰富,更能准确反映森林分布特征。截至2020年,中东欧国家森林覆盖呈北部、东南地区和西南地区丰富密集,中部分布广泛且相对较少的特点,爱沙尼亚、拉脱维亚、斯洛文尼亚、黑山等国家森林分布茂密,波兰、匈牙利等国家森林分布较为稀少。[结论]针对中东欧国家森林覆盖应用需求,本研究提出基于产品变化更新的森林覆盖制图方法,生产了中东欧国家2020年森林覆盖产品。本研究方法可为大区域森林覆盖制图提供新的借鉴和参考,结果有助于宏观了解中东欧国家森林覆盖状况。 展开更多
关键词 中东欧国家 Google Earth Engine 森林资源 遥感监测
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京津风沙源区NPP时空变化及其对治理工程实施的响应
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作者 赵恒谦 刘轩绮 +6 位作者 刘哿 付含聪 张宇娇 杜守航 蒋金豹 郭伟 杨姿涵 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2406-2419,共14页
利用遥感大数据对生态治理工程区域的净初级生产力和固碳能力进行长期动态监测可以实现对治理工程的实施效果的评价,同时为区域“碳中和”目标的实现及可持续发展提供有力支撑。利用Google Earth Engine(GEE)云计算平台,基于改进的CASA... 利用遥感大数据对生态治理工程区域的净初级生产力和固碳能力进行长期动态监测可以实现对治理工程的实施效果的评价,同时为区域“碳中和”目标的实现及可持续发展提供有力支撑。利用Google Earth Engine(GEE)云计算平台,基于改进的CASA模型对京津风沙源治理工程区域的NPP进行计算。运用Sen斜率分析和MK趋势分析方法对2001—2020年间的NPP进行时空变化分析,并分析NPP对京津风沙源治理工程实施的响应。结果表明:1)在京津风沙源工程治理期间,京津风沙源区NPP总体呈波动上升趋势,平均增速为2.21 gC m^(-2)a^(-1),其中极显著增加区域占38.03%,说明京津风沙源治理工程对我国“碳中和”任务起到了积极作用,增加了区域的固碳能力;2)空间尺度上,京津风沙源区NPP和固碳量空间异质性较大,空间分布上主要呈现东部高,西部低的特点,其中,暖温带落叶阔叶林区域最高,温带荒漠区域最低;3)治理工程的实施所带来的NPP增长的速度在不同的区域并不一致,2001—2020年的NPP增速京津冀地区(4.74 gC m^(-2)a^(-1))>山西地区(4.52 gC m^(-2)a^(-1))>陕西地区(3.53 gC m^(-2)a^(-1))>内蒙古地区(1.55 gC m^(-2)a^(-1));4)生态工程实施所带来的生态环境的改善总体呈现先慢后快的特点,绝大部分区域后十年间的变化速率都显著大于前十年,而在生态环境较为恶劣、荒漠区域广布的内蒙古地区,生态环境的改善则具有一定的滞后性,2001—2010年NPP增速仅为0.04 gC m^(-2)a^(-1),直到2011年,NPP才开始有较为明显的增长,2011—2020年NPP增速为1.67 gC m^(-2)a^(-1)。风沙源治理工程需要长期坚持,才能取得更明显的成效。 展开更多
关键词 京津风沙源治理工程 Google Earth Engine云平台 CASA模型 植被净初级生产力 固碳能力 时空变化
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基于Sentinel-5P的长三角大气NO_(2)污染特征及影响因子分析
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作者 曹念文 宋坤杰 方文圣 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期767-777,共11页
基于哨兵-5P(Sentinel-5 Precursor,Sentinel-5P)卫星反演的NO_(2)柱浓度数据,利用Google Earth Engine云平台,结合自然因子和人为社会因子数据,分析长三角地区大气NO_(2)柱浓度的污染特征及影响因素。结果显示:(1)Sentinel-5P卫星反演... 基于哨兵-5P(Sentinel-5 Precursor,Sentinel-5P)卫星反演的NO_(2)柱浓度数据,利用Google Earth Engine云平台,结合自然因子和人为社会因子数据,分析长三角地区大气NO_(2)柱浓度的污染特征及影响因素。结果显示:(1)Sentinel-5P卫星反演的NO_(2)柱浓度数据与地面观测站NO_(2)质量浓度具有较好的相关性(r≥0.59,p<0.01),可较为准确地反映长三角地区大气NO_(2)污染状况;(2)长三角的大气NO_(2)柱浓度呈现季节性的周期波动,呈“冬高夏低”变化趋势;(3)大气NO_(2)柱浓度具有显著的空间异质性,整体上东北高,西南低,呈现出一条六安至台州,即“西北—东南”方向的NO_(2)柱浓度分界线,以及一个以环太湖城市群为中心的西南向“U形口”;(4)植被指数、高程、全社会用电量、第二产业产值、第三产业产值是长三角大气NO_(2)柱浓度空间分布的重要影响因子,区域大气NO_(2)柱浓度受因子交互作用显著,高程及植被指数与其他因子的交互作用q均在0.6以上。 展开更多
关键词 环境学 NO_(2)污染 长江三角洲 Google Earth Engine 地理探测器
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中国西南山地城市生态环境质量长时序变化及其评价——以重庆市为例 被引量:1
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作者 苟晓娟 刘瑞 李谷琳 《物探化探计算技术》 CAS 2024年第2期224-234,共11页
为研究中国西南地区山地城市的生态环境质量,选择以重庆市为例,利用遥感技术和Google Earth Engine(GEE)平台,构建遥感生态指数(RSEI,remote sensing ecological index),评价重庆市2000年~2021年的生态环境质量及其长时序变化。为探讨... 为研究中国西南地区山地城市的生态环境质量,选择以重庆市为例,利用遥感技术和Google Earth Engine(GEE)平台,构建遥感生态指数(RSEI,remote sensing ecological index),评价重庆市2000年~2021年的生态环境质量及其长时序变化。为探讨山地城市生态环境质量的主要影响因素,选取海拔、坡度、气温和降水四个影响因子,得到RSEI的海拔依赖性与坡度依赖性以及RSEI与气候因子的响应关系。结果表明:①遥感生态指数RSEI总体呈上升趋势,生态质量为“优”的面积增加了130.27%,生态质量为“差”的面积减少了65.68%,生态环境有明显的改善;②从RSEI随海拔、坡度变化曲线可以看出,0 m~1800 m范围内RSEI缓慢增加,1800 m~2800 m范围内开始减小,RSEI随坡度增加而增长,坡度>40°之后RSEI趋于平稳;③从RSEI与气候因子的响应曲线可以看出,温度和RSEI呈负相关,温度越高,RSEI越低;随着降水的增加,RSEI指数逐渐上升。研究表明,使用GEE平台可以对多云雾、植被覆盖度高的西南山地城市的生态环境质量进行长时序的监测和评价。研究结果可为中国西南地区山地城市的生态环境保护提供精细化管理,从而根据区域特色进行环境治理,实现生态环境与经济的协调发展。 展开更多
关键词 Google Earth Engine RSEI 西南山地城市 重庆 海拔 气候 生态保护
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耦合时序特征的林分类型遥感识别
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作者 高雨珊 彭道黎 +4 位作者 张楠 杨鹏辉 杨灿灿 陈铭捷 陈健 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期68-81,共14页
【目的】结合多源遥感数据进行特征提取,获取最优分类策略并探究时间序列特征在林分类型识别中的重要性,为遥感林分类型识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特... 【目的】结合多源遥感数据进行特征提取,获取最优分类策略并探究时间序列特征在林分类型识别中的重要性,为遥感林分类型识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征在Google Earth Engine中进行各特征变量的提取,构建不同特征组合使用随机森林分类器进行分类并对不同分类结果进行制图输出和精度评价。【结果】(1)使用Sentinel-2时间序列光谱特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征的方案分类效果最好,总体精度为84.62%,Kappa系数为0.82;(2)在构建的5个不同特征组合方案中,多特征组合的方案分类效果优于单一特征;(3)地形特征、后向散射特征和时间序列特征对于分类结果非常重要,尤其是时间序列特征的加入能大大提升林分类型识别精度。光谱特征中短红外波段B11和B12最重要,时间序列特征中4月份和10月份为最重要的时间节点。【结论】基于多源遥感数据提取的多特征分类方案能够有效进行研究区林分类型识别,地形特征、后向散射特征和Sentinel-2时间序列特征可以作为光谱特征的有效辅助特征变量提高分类精度,使林分类型识别更为准确,尤其是时间序列特征在提高林分类型识别精度上有突出作用。 展开更多
关键词 Sentinel-2 Sentinel-1 随机森林 Google Earth Engine(GEE) 时间序列特征
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基于GEE的Landsat-8与Sentinel-2影像在棉花种植提取中差异性分析及提取方法对比研究
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作者 洪国军 周保平 +5 位作者 李明哲 李森威 刘成成 张灵 付仙兵 李旭 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第4期223-230,共8页
棉花作为南疆地区重要的经济作物之一,在经济工作中起着至关重要的作用。及时、准确地获取棉花种植面积,对农业政策和经济发展具有重要意义。为了实现这一目标,需要综合分析不同方法和遥感数据对最终棉花种植面积制图精度的影响。本研... 棉花作为南疆地区重要的经济作物之一,在经济工作中起着至关重要的作用。及时、准确地获取棉花种植面积,对农业政策和经济发展具有重要意义。为了实现这一目标,需要综合分析不同方法和遥感数据对最终棉花种植面积制图精度的影响。本研究以新疆阿克苏地区棉花种植区为例,借助Google Earth Engine云平台,采用随机森林法(RF)、支持向量机法(SVM)、最小距离分类法(MDC)等3种机器学习方法,利用2类中分辨率影像提取棉花种植信息,充分评估使用的档案数据和官方统计数字。结果表明,采用Sentinel-2方法和RF获得了最优棉花图,随机森林法分类器的总体精度、Kappa系数和用户精度分别高达97.4%、96.7%和91.1%,分别比Landsat-8图像和RF模型的结果高出7.3百分点、0.081、2.8百分点。与官方统计数据相比,采用RF、SVM、MDC对Sentinel-2和Landsat-8图像的棉花种植面积估算图的精度分别为98.4%、95.8%、79.6%和90.3%、83.7%、72.5%。很明显,Sentinel-2和RF模型的组合与官方数据的一致性最高。对比分析结果表明,Landsat-8和Sentinel-2数据可用于大范围复杂种植结构的棉花高精度测绘。本研究结果有望为棉花大面积鉴别提供一定的理论指导和实践指导。 展开更多
关键词 棉花分类 Sentinel-2 Landsat-8 随机森林 支持向量机 最小距离分类 Google Earth Engine
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滇池蓝藻水华时空变化特征及环境影响因素
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作者 龚铭 王百群 +1 位作者 赵方凯 于洋 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期419-429,共11页
[目的]明晰滇池流域水体富营养化演变特征和水体综合治理状况及其主要驱动因素,为滇池流域水污染治理和水生态修复提供科学支撑。[方法]以滇池为研究对象,采用Google Earth Engine(GEE)和遥感监测分析2002—2021年期间滇池蓝藻水华的时... [目的]明晰滇池流域水体富营养化演变特征和水体综合治理状况及其主要驱动因素,为滇池流域水污染治理和水生态修复提供科学支撑。[方法]以滇池为研究对象,采用Google Earth Engine(GEE)和遥感监测分析2002—2021年期间滇池蓝藻水华的时空变化,并探讨了蓝藻水华与环境因子之间的关系。[结果]2002—2021年,滇池蓝藻水华面积变化具有显著的年际特征,在2006年、2013年和2016年出现峰值,分别为1.952×10^(7),2.010×10^(7),1.743×10^(7) m^(2);在2005年、2010年和2014年出现谷值,分别为1.243×10^(7),1.156×10^(7),1.163×10^(7) m^(2)。2016年后蓝藻水华面积稳定波动,整体无明显变化趋势,2021年面积为1.709×10^(7) m^(2)。在月份尺度,蓝藻水华主要发生在7—12月,8月达到峰值,11—2月持续降低,2月达谷值。蓝藻水华与气温、降水量之间呈现正相关关系,与风向呈现显著负相关关系(p<0.05),与风向呈现最为密切的显著相关关系(p<0.05),受滇池地形等因素影响,4种气象因子中风向因子重要性最高,偏东的风向对滇池蓝藻水华覆盖率具有显著促进作用。[结论]滇池蓝藻整体保持稳定波动无显著演变趋势,未来滇池水生态修复应深入考量风向、风速对蓝藻爆发的重要驱动作用。 展开更多
关键词 蓝藻水华 滇池 Google Earth Engine
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基于GeoSOS-FLUS模型的桂林市耕地变化趋势
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作者 倪春雨 何文 姚月锋 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第5期35-40,共6页
为探讨桂林市耕地时空变化格局、促进土地资源合理配置,本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以多时相的Landsat遥感影像为数据源,综合比较5种分类方法在桂林市土地利用分类中的适用性;分析了桂林市2000—2020年土地利用变化,尤其... 为探讨桂林市耕地时空变化格局、促进土地资源合理配置,本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以多时相的Landsat遥感影像为数据源,综合比较5种分类方法在桂林市土地利用分类中的适用性;分析了桂林市2000—2020年土地利用变化,尤其是耕地时空变化格局;并利用GeoSOS-FLUS模型模拟预测在自然发展、耕地保护和生态控制等不同情景下,2030年桂林市耕地时空变化趋势。结果表明:①随机森林算法对桂林市土地利用类型提取的总体精度及Kappa系数均最高;②2000—2020年耕地面积逐年减少,其中2010—2015年流失情况最为严重,耕地主要表现为与建设用地和林地的相互转化,退耕还林、旅游业快速发展及建设用地扩张等是影响耕地时空变化格局的关键因素;③自然发展情景下,耕地面积将继续大幅减少,建设用地扩张和耕地减少将对生态环境产生一定影响。耕地保护和生态控制情景中,耕地面积将有所上升,其减少趋势有所缓解,对维护桂林市粮食安全、旅游业持续发展及生态系统的稳定性具有重要意义。 展开更多
关键词 耕地变化 土地利用分类 Google Earth Engine 情景模拟 桂林市
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2001-2022年吐哈地区生境质量时空演变及影响因素分析
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作者 宋雅宁 何宝忠 +3 位作者 马世龙 罗雪峰 杨文 杜丹莹 《西南农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期879-889,共11页
[目的]吐哈地区(吐鲁番市和哈密市)是我国丝绸之路经济带的核心,在经济高质量发展过程中,旨在平衡当地生态环境与可持续发展。[方法]本文基于Google Earth Engine云平台利用MODIS遥感影像计算热度、绿度、干度、湿度,并通过主成分分析... [目的]吐哈地区(吐鲁番市和哈密市)是我国丝绸之路经济带的核心,在经济高质量发展过程中,旨在平衡当地生态环境与可持续发展。[方法]本文基于Google Earth Engine云平台利用MODIS遥感影像计算热度、绿度、干度、湿度,并通过主成分分析法构建遥感生态指数(Remote sensing ecological index, RSEI),采用Sen+Mann Kendall、Hurst指数、C_V和地理探测器,分析2001-2022年吐哈地区生态环境质量时空变化情况及未来趋势,并探究其影响机制。[结果](1) 2001-2022年吐哈地区生态环境质量呈改善趋势。(2) RSEI变化趋势以不显著改善为主,占总面积的71.79%,生态系统较为稳定,但北部山区和市县建成区周边的生态系统脆弱;RSEI未来变化趋势以持续改善为主,面积占比为54.02%。(3)过去22年间,草地面积增加最大,且整体绿化水平上升。(4)热度是生态环境质量空间分异的主要因素,且当热度与高程和绿度交互作用时,对生态环境质量的影响更加显著。[结论]由于绿化水平的提升,吐哈地区生态环境质量总体处于良好水平且呈上升趋势;该地生境质量在空间上具有明显的差异性,其中热度对吐哈地区生态环境的影响最大。该研究可为吐哈地区生态环境保护提供科学依据。 展开更多
关键词 生态环境质量 遥感生态指数 Google Earth Engine 主成分分析
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基于GEE的苹果园地遥感信息提取研究——以陕西省渭北旱塬区为例
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作者 陈印 刚成诚 +5 位作者 刘欢欢 刘悦 范蒙恩 陈宇 张曼 于子涵 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期36-43,共8页
准确掌握苹果园空间分布及动态变化对苹果产业发展及规划具有重要意义。以陕西主要种植区———渭北旱塬区14个县(区)为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,以2020年Sentinel-2卫星影像的Level-2A级数据为数据源,结合实地... 准确掌握苹果园空间分布及动态变化对苹果产业发展及规划具有重要意义。以陕西主要种植区———渭北旱塬区14个县(区)为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,以2020年Sentinel-2卫星影像的Level-2A级数据为数据源,结合实地采样获得的461个苹果园样本点,构建包含光谱特征、遥感植被指数、纹理特征和地形特征等共计21个特征作为分类特征集,利用随机森林分类方法对研究区苹果园地空间信息进行提取。结果表明,研究区苹果种植面积为23.03万hm^(2),连片种植的苹果园主要分布于延安市洛川县、渭南市白水县、咸阳市淳化县和咸阳市彬州市,种植面积分别为3.54、3.21、2.90万hm^(2)和2.51万hm^(2);包含光谱特征、遥感植被指数、纹理特征和地形特征的分类特征集在提取苹果园空间格局方面效果最优,苹果园地提取的总体精度和Kappa系数分别为94%和0.86,高于其他分类特征组合。研究成果可为未来陕西省苹果产业合理规划及果园精细化管理提供科学依据和数据支撑。 展开更多
关键词 Google Earth Engine 苹果园 Sentinel-2 纹理特征 渭北旱塬区
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广西石漠化与城镇化耦合协调的时空异质性
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作者 朱鹏飞 白慧 +1 位作者 吴秀芹 张克斌 《中国水土保持科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期154-161,共8页
石漠化是西南喀斯特地区的典型生态环境问题。如何正确认识石漠化与城镇化的耦合关系,是制订石漠化治理政策和指导城镇可持续发展的必要条件。基于Google Earth Engine调用Landsat影像构建石漠化程度评价模型并计算综合石漠化指数。利... 石漠化是西南喀斯特地区的典型生态环境问题。如何正确认识石漠化与城镇化的耦合关系,是制订石漠化治理政策和指导城镇可持续发展的必要条件。基于Google Earth Engine调用Landsat影像构建石漠化程度评价模型并计算综合石漠化指数。利用熵值法与线性加权法计算综合城镇化指数,借助耦合协调度模型探究2000—2020年石漠化与城镇化耦合协调度演化的时空特征。结果表明:1)石漠化程度呈下降趋势,但区域差异明显,重度和极重度石漠化集中分布在中部和西南部地区。城镇化水平快速发展,东部地区的城镇化水平高于西部地区;2)石漠化与城镇化的耦合协调度不断提高,从2000年的“不协调发展,城镇化滞后”逐步过渡到2020年的“转型发展,石漠化滞后”;3)城镇化水平提升越快的县(区),其石漠化治理效果越明显,相应的耦合协调度越高。研究结果可为当地政府制订可持续发展的城镇化方案、更好地处理城镇化与生态环境保护的关系提供参考。 展开更多
关键词 石漠化信息提取 城镇化 耦合协调 Google Earth Engine
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福建省2000–2020年10 m分辨率茶园空间分布数据集
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作者 王祎帆 周小成 +4 位作者 熊皓丽 吴善群 谭芳林 郝优壮 田国帅 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第2期349-360,共12页
福建省作为中国的产茶大省,快速准确地获取茶园的空间分布对于福建省的农业经济发展以及生态环境建设具有重大的决策意义。本研究在GEE云平台调用与处理Sentinel-1(S1)雷达数据和Sentinel-2(S2)多光谱数据,结合地形数据从中提取光谱特... 福建省作为中国的产茶大省,快速准确地获取茶园的空间分布对于福建省的农业经济发展以及生态环境建设具有重大的决策意义。本研究在GEE云平台调用与处理Sentinel-1(S1)雷达数据和Sentinel-2(S2)多光谱数据,结合地形数据从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法(SVM_RFE)对特征变量进行筛选,共设计4种特征组合方案,通过支持向量机分类器(SVM)进行茶园提取,并分别对4种分类方案进行精度评价,获得了福建省2020年10 m分辨率茶园空间分布数据。在此基础上,利用GEE云平台获取福建省2000–2020年植被干扰信息,以2020年茶园提取结果掩膜剔除2000–2015年影像中非茶园区域,得到2000–2020年每隔5年的福建省10 m分辨率茶园空间分布数据集。本数据集利用样本点对重点产茶县市进行人工验证,结果表明:2020年茶园提取精度在92%以上,利用干扰数据剔除法获得的2000年、2005年、2010年、2015年茶园提取精度均在80%以上。提取茶园精度较高,可为有关部门进行茶园管理提供支持。 展开更多
关键词 Google Earth Engine 茶园 支持向量机 植被干扰 福建省
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基于GEOVIS Earth Studio的高中地理教学案例开发——以“河流地貌”为例
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作者 陈奕文 吕红梅 +1 位作者 杨广斌 李亦秋 《地理教学》 北大核心 2024年第2期42-46,共5页
信息技术与教学的融合发展是教育改革发展的方向,地理信息技术在教育信息化2.0时代给地理教育提供了丰富的教学资源,可有效提高教学效果。本文通过挖掘GEOVIS Earth Studio平台在地理教学中的功能优势,构建其教学应用模式,以人教版必修... 信息技术与教学的融合发展是教育改革发展的方向,地理信息技术在教育信息化2.0时代给地理教育提供了丰富的教学资源,可有效提高教学效果。本文通过挖掘GEOVIS Earth Studio平台在地理教学中的功能优势,构建其教学应用模式,以人教版必修《地理1》“河流地貌”为例阐明平台操作过程并进行案例教学设计,创新地理教学技术手段,促进中学地理教学的信息化进程。 展开更多
关键词 GEOVIS Earth Studio 高中地理 虚拟动画 河流地貌
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On the apparent line-of-sight alignment of the peak X-ray intensity of the magnetosheath and the tangent to the magnetopause,as viewed by SMILE-SXI 被引量:2
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作者 Andrew Read 《Earth and Planetary Physics》 EI CSCD 2024年第1期155-172,共18页
The Soft X-ray Imager(SXI)on board the Solar wind Magnetosphere Ionosphere Link Explorer(SMILE)spacecraft will be able to view the Earth’s magnetosheath in soft X-rays.Simulated images of the X-ray emission visible f... The Soft X-ray Imager(SXI)on board the Solar wind Magnetosphere Ionosphere Link Explorer(SMILE)spacecraft will be able to view the Earth’s magnetosheath in soft X-rays.Simulated images of the X-ray emission visible from the position of SMILE are created for a range of solar wind densities by using 3 years of the SMILE mission orbit,together with models of the expected X-ray emissivity from the Earth’s magnetosheath.Results from global magnetohydrodynamic simulations and a simple model for exospheric neutral densities are used to compare the locations of the lines of sight along which integrated soft X-ray intensities peak with the lines of sight lying tangent to surfaces(defined here to be the magnetopause)along which local soft X-ray intensities peak or exhibit their strongest gradients,or both,for strongly southward interplanetary magnetic field conditions when no depletion or low-latitude boundary layers are expected.Where,in the parameter space of the various times and seasons,orbital phases,solar wind conditions,and magnetopause models,the alignment of the X-ray emission peak with the magnetopause tangent is good,or is not,is presented.The main results are as follows.The spacecraft needs to be positioned well outside the magnetopause;low-altitude times near perigee are not good.In addition,there are seasonal aspects:dayside-apogee orbits are generally very good because the spacecraft travels out sunward at high altitude,but nightside-apogee orbits,behind the Earth,are bad because the spacecraft only rarely leaves the magnetopause.Dusk-apogee and dawnapogee orbits are intermediate.Dayside-apogee orbits worsen slightly over the first three mission years,whereas nightside-apogee orbits improve slightly.Additionally,many more times of good agreement with the peak-to-tangent hypothesis occur when the solar wind is in a high-density state,as opposed to a low-density state.In a high-density state,the magnetopause is compressed,and the spacecraft is more often a good distance outside the magnetopause. 展开更多
关键词 X-rays MAGNETOSPHERE MAGNETOSHEATH MAGNETOPAUSE Solar wind Magnetosphere Ionosphere Link Explorer(SMILE) Earth solar wind charge exchange
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基于GEE的多源数据耕地自动提取研究 被引量:1
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作者 夏伟健 徐良骥 黄华东 《农业与技术》 2024年第4期69-73,共5页
为更好地保护耕地资源实现中国式现代化的重要粮食安全局面,提升耕地资源提取精度、自动化程度是必不可少的。针对目前使用单一遥感数据进行耕地提取时存在的不足,本文以淮南市为例,基于Google Earth Engine(GEE)平台,获取Sentinel-1和S... 为更好地保护耕地资源实现中国式现代化的重要粮食安全局面,提升耕地资源提取精度、自动化程度是必不可少的。针对目前使用单一遥感数据进行耕地提取时存在的不足,本文以淮南市为例,基于Google Earth Engine(GEE)平台,获取Sentinel-1和Sentinel-2图像并进行预处理利用Sentinel-1的VV、VH波段以及Sentinel-2的NDVI、NDWI、BSI等指数。加入研究区的高程、坡度和坡向信息后,使用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)分类算法对影像进行土地利用类型分类,通过开运算的形态学处理提取耕地并做精度分析。结果表明:与仅使用单一光谱数据相比,引入SAR数据和高程数据后,SVM算法和RF算法的总体精度(OA)分别提高了0.06和0.16,其中RF算法精度更高,总体精度达到了0.89。此外,形态学处理可以消除一些非耕地的细小图斑,进一步提高了耕地提取精度,总体精度达到了0.93,Kappa系数达到了0.90。 展开更多
关键词 Google Earth Engine 土地利用 耕地保护 RF算法 SVM算法
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全球红树林时空变化及演变趋势 被引量:1
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作者 常云蕾 廖静娟 张丽 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3830-3843,共14页
红树林是全球重要的生态系统,了解红树林的时空变化特征及演变趋势对开展红树林的保护、恢复及可持续管理具有重要意义。基于谷歌地球工程(Google Earth Engine,GEE)云平台,利用全球红树林分布数据和陆地卫星(Landsat)系列光学影像特征... 红树林是全球重要的生态系统,了解红树林的时空变化特征及演变趋势对开展红树林的保护、恢复及可持续管理具有重要意义。基于谷歌地球工程(Google Earth Engine,GEE)云平台,利用全球红树林分布数据和陆地卫星(Landsat)系列光学影像特征指数数据,结合Theil-Sen中值趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,分析了全球红树林的时空分布特征、时空演变趋势及其可持续特征。结果表明:1990—2020年全球红树林面积呈先下降后上升趋势,总面积减少52174.18km^(2),年平均流失率达1.2%,红树林面积减少最多的地区为东南亚,其次为澳大利亚和新西兰、南美洲和东南非洲;红树林呈退化趋势变化的面积(81.44%)明显多于改善区域的面积(17.43%),其中澳大利亚和新西兰的退化趋势最为明显;2015—2020年全球红树林变化趋势有所改善,有73.85%的区域在未来是可持续的,持续改善区域面积(38.58%)大于持续退化区域面积(33.06%),且改善区域的可持续性明显高于不可持续性,表明2020年之后全球红树林整体上呈改善趋势变化。全球红树林时空变化特征和演变模式,可为生物多样性保护、沿海经济发展、生态环境的可持续改善提供重要支撑,对评估联合国2030可持续发展目标实现的状况具有重要影响。 展开更多
关键词 红树林 Google Earth Engine 时空演变 可持续特征 全球
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基于GEE多源遥感数据的干旱区植被地物类型提取 被引量:1
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作者 姚金玺 肖成志 +2 位作者 张志 王浪 张焜 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期157-168,共12页
诺木洪地区是青海省重要的枸杞种植基地,针对主要植被类型进行准确和快速提取对于种植业的可持续发展具有关键意义。然而,诺木洪地区所属的干旱区具有稀疏的植被覆盖和土壤背景影响显著的特点,仅使用少数遥感源或部分特征无法满足干旱... 诺木洪地区是青海省重要的枸杞种植基地,针对主要植被类型进行准确和快速提取对于种植业的可持续发展具有关键意义。然而,诺木洪地区所属的干旱区具有稀疏的植被覆盖和土壤背景影响显著的特点,仅使用少数遥感源或部分特征无法满足干旱区植被提取的要求。因此,整合多种遥感数据源,挖掘植被分类显著特征,并尝试不同的分类优化方法,在提高干旱区植被分类精度和可靠性方面具有重要意义。本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,使用Sentinel-1合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据、Sentinel-2光学数据,探讨了红边光谱、纹理以及雷达特征对干旱区植被类型提取的重要性,验证了利用基尼指数(Gini Index,Gini)寻找最优特征组合的可行性,结合支持向量机算法对2021年青海诺木洪地区地物类型进行提取,并对最终的分类结果优化处理。研究表明:(1)Sentinel-2红边指数、纹理信息和Sentinel-1雷达波段有利于植被信息提取,分类总体精度和Kappa系数分别达到了95.51%和0.9406;(2)根据Gini指数得到特征重要性,将分类特征由29个压缩至17个,且表明雷达极化特征、光谱特征和纹理特征对于分类的重要性依此递减;(3)使用简单非迭代聚类算法以及邻域滤波投票决策融合方法,不仅最优总体精度和Kappa系数达到了96.06%和0.9479,且针对孤点类型的噪声也有较好的抑制效果。本研究利用GEE遥感云平台和多源遥感数据以及机器学习算法,能够准确、快速、高效地提取大尺度范围干旱区地物信息,具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 地表覆盖 特征选择 支持向量机 分类优化 Google Earth Engine
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基于RF分类调优和SNIC聚类的新疆红枣种植区遥感提取
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作者 赵国兵 郑江华 +5 位作者 王蕾 高健 罗磊 尼格拉·吐尔逊 韩万强 关靖云 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2024年第6期1004-1014,共11页
论文旨在快速提取新疆红枣种植区分布信息和种植面积,为预测产量、价格,巩固脱贫攻坚成果和助力乡村振兴提供数据支持。基于Google Earth Engine云平台,快速获取覆盖全疆的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及SRTM地形数据,从中... 论文旨在快速提取新疆红枣种植区分布信息和种植面积,为预测产量、价格,巩固脱贫攻坚成果和助力乡村振兴提供数据支持。基于Google Earth Engine云平台,快速获取覆盖全疆的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及SRTM地形数据,从中提取光谱、纹理、地形等44个特征并进行特征优选过程,在对随机森林分类器进行超参数调优后,得到新疆2021年10 m分辨率红枣种植区空间分布图,运用超像素聚类的方法对全疆主要红枣种植区域进行分类后处理及分区统计,最终得到全疆红枣种植面积。结果表明:(1)通过基于简单非迭代聚类算法进行分类处理,得到全疆红枣种植面积为4253 km^(2),其主要分布在南疆的阿克苏、喀什、和田地区、巴音郭楞蒙古自治州和东疆的吐鲁番市、哈密市等地。(2)对随机森林分类器进行超参数调优后,能够有效提高提取精度,基于混淆矩阵计算的平均总体分类精度为0.86,平均Kappa系数为0.82,红枣提取的生产者精度为0.87,用户精度为0.80。(3)Sentinel-1极化波段特征在红枣信息提取中占据重要地位,光谱特征和纹理特征次之。结合多源遥感数据能够快速提取新疆红枣种植区分布与面积信息,对推动该地区农业现代化、资源保护和经济发展具有重要意义。 展开更多
关键词 Google Earth Engine Sentinel-1/2 红枣 特征优选 随机森林 超像素聚类
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1990—2020年黄土高原典型县域植被覆盖变化及影响因素 被引量:1
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作者 赵雨琪 魏天兴 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期147-156,共10页
为探究吉县近30 a植被动态演变规律及其影响因素,本研究基于Landsat影像,结合气象、土地利用、夜间灯光等数据,采用趋势分析、偏相关分析、随机森林、残差分析等方法探究吉县植被覆盖度时空变化特征及气候和人为因素对植被变化的影响。... 为探究吉县近30 a植被动态演变规律及其影响因素,本研究基于Landsat影像,结合气象、土地利用、夜间灯光等数据,采用趋势分析、偏相关分析、随机森林、残差分析等方法探究吉县植被覆盖度时空变化特征及气候和人为因素对植被变化的影响。结果显示:(1)1990—2020年研究区植被覆盖度(FVC)整体呈显著上升趋势,FVC年均增长速率约为0.49%,植被质量明显改善。(2)吉县FVC具有明显的“低值-高值”交错分布的空间特征。1990—2020年FVC显著增加区占51%,FVC显著减少区占7%。(3)气候因素对部分FVC高值区和建筑区植被生长起抑制作用,对其余地区植被覆盖起促进作用。将人类活动作为全域影响因素考虑时气候和人类活动对植被动态的贡献率分别为53.43%、46.57%,将其作为局域变量时相对贡献率减少至13.07%。人类活动在特定地区如吉县中部和东部是植被退化的重要影响因素,西侧和南部的植被恢复也与之相关。研究结果可为区域生态修复工作进一步开展提供科学依据。 展开更多
关键词 植被覆盖度 Google Earth Engine 气候变化 人类活动 黄土高原
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