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| 1 | 基于遥感计算云平台高原山区植被覆盖时空演变研究--以贵州省为例显示文摘为揭示喀斯特山区植被时空变化规律,选取2000-2018年间1748景30 m分辨率Landsat-NDVI影像,结合35个气象站点数据,辅以像元二分模型、线性趋势分析及地理探测器等方法,对贵州省19年间年植被覆盖度进行定量估算,分析其植被覆盖度时空变化特征及驱动因素。结果表明:(1)贵州省中、高植被覆盖度以上的区域面积占比约63%,其中高植被覆盖度区域面积占21.16%,主要集中分布于碎屑岩地区。(2)近19年来,贵州省植被覆盖度总体缓慢趋好,年均增长速率为0.4%,严重石漠化样区多年最大植被覆盖度均值始终低于整体植被覆盖度均值。(3)研究期间贵州省植被覆盖度以轻微改善、基本不变两个等级为主,两者面积比重之和约为95.4%,退化区域主要分布在城镇周边,面积比重约为3.8%。(4)气象因素、地理区位各因子间交互作用对植被覆盖度空间格局影响大于单因子作用。综上所述,城镇面积扩展、石漠化治理工程、地理区位及气象因素等是影响植被恢复与生态环境重建的关键要素,研究植被覆盖度多年动态特征力求为相关部门的水土保持、生态环境保护及石漠化治理提供重要的基础数据及科学参考。 | 吴跃 周忠发 赵馨 但雨生 黄登红 | 2020 | 中国岩溶2020，39，2： | 16 |
| 2 | 基于GEE的淮南市土地利用变化对生态系统服务价值的影响显示文摘以淮南市为研究区,基于谷歌地球引擎(GEE)云平台获取的土地利用数据和修正的当量因子表,分析2010—2018年淮南市生态系统服务价值(ESV)的时空变化,以期探究淮南市煤炭开采对ESV的影响,为淮南市可持续发展提供决策依据。结果表明:2010—2018年,淮南市的耕地面积减少,建设用地和水域面积增加,其他土地利用类型变化幅度较小;淮南市ESV呈增长趋势,由2010年的98.37亿元增长到了2018年的119.64亿元;基于1 km×1 km的格网尺度对淮南市ESV进行分析发现:淮南市ESV低值区面积减少,较低、中等、较高、高等级的面积均呈上升趋势;各土地利用类型价值系数的敏感性指数均小于1,说明研究结果具有可靠性;淮南市ESV与累计原煤产量有较高的相关性,两者相关系数R2为0.8546。 | 吴会慧 赵艳玲 李素萃 | 2021 | 生态经济2021，37，2： | 14 |
| 3 | 基于Sentinel-2和Landsat 8数据的天祝县草地地上生物量遥感反演显示文摘为精确获取区域草地地上生物量(Above-ground biomass,AGB),本研究利用Sentinel-2和Landsat 8数据,计算5种植被指数,与野外实测AGB建立草地AGB遥感估算模型,并用均方根误差、决定系数和平均相对误差等指标综合比较不同估算模型的反演精度。结果表明:5种植被指数与草地AGB均显著相关;基于Sentinel-2数据建立的AGB估算模型总体上优于Landsat 8的估算结果;7月最优反演模型为基于差值植被指数(Difference vegetation index,DVI)的二次多项式模型,精度达86%;8月最优反演模型为基于绿色归一化植被指数(Green normalized difference vegetative index,GNDVI)的指数模型,精度达84%;天祝县草地AGB的空间差异明显,不同草地类型平均AGB顺序为:山地草甸>高寒草甸>温性草原>温性荒漠草原。以上研究结果可为研究区草地AGB合理估算和放牧管理提供科学依据。 | 黄家兴 吴静 李纯斌 秦格霞 钱娟冰 李怀海 | 2021 | 草地学报2021，29，9： | 11 |
| 4 | 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显示文摘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。 | 戴芹 刘士彬 刘巍 | 2020 | 地理与地理信息科学2020，36，6： | 8 |
| 5 | GEE遥感云平台支撑下的河南省土地利用变化检测显示文摘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。 | 戴晓琴 沈瑞淇 王俊 汪军阳 周俊利 | 2021 | 测绘科学技术学报2021，38，3： | 7 |
| 6 | 基于多源遥感和机器学习方法的科尔沁沙地植被覆盖度反演显示文摘植被覆盖度是监测生态系统及其功能的关键参数,如何提高大区域植被覆盖度的反演精度,对生态脆弱区环境可持续发展至关重要。本研究基于人工神经网络、支持向量回归和随机森林等机器学习方法,利用无人机、Worldview-2与Landsat 8 OLI遥感数据,对科尔沁沙地植被覆盖度进行多尺度反演。结果表明:随机森林模型比人工神经网络、支持向量回归模型表现佳,可在单元(试验区)、区域(研究区)尺度上较高精度地反演沙地的植被覆盖度,反演值与无人机实测值均在线性水平上呈显著相关(P<0.01);在单元、区域尺度上,构建的植被覆盖度反演模型测试集R^(2)分别为0.84、0.80,MSE分别为0.0145、0.0370,一致性指数d分别为0.9576、0.8991。利用多源遥感数据和机器学习方法,通过局部区域的高精度反演逐步实现低空间分辨率遥感影像的大区域植被覆盖度反演,不仅可有效提高沙地植被覆盖度的反演精度(R^(2)=0.78,大于0.63),也为区域生态环境监测与生态系统健康评价提供支持。 | 张亦然 刘廷玺 童新 段利民 贾天宇 季亚新 | 2022 | 中国沙漠2022，42，3： | 7 |
| 7 | 应用哨兵2号卫星遥感影像数据和机器学习算法对锡林郭勒草原土壤表层有机碳及全氮的估算显示文摘以锡林郭勒草原为研究区,应用谷歌地球引擎(GEE)云计算平台、哨兵2号卫星(Sentinel-2)遥感数据及其他辅助数据,选择随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、多层感知器(MLP)模型3种机器学习算法,对土壤表层(0~20 cm)30 m分辨率的土壤有机碳(SOC)和土壤总氮(STN)质量分数进行估算,比较不同方法的精度差异,分析各影响因素的重要性。结果表明:①3种机器学习算法中,随机森林模型对土壤有机碳、土壤总氮估测效果最佳(土壤总氮模型,决定系数为0.67、均方根误差为0.024、百分比偏差为2.09、四分位数间距性能比(RPIQ)为2.14;土壤有机碳估测模型,决定系数为0.68、均方根误差为0.17、百分比偏差为2.26、四分位数间距性能比为2.37)。②各影响因素重要性评价结果表明,哨兵2号卫星遥感数据、植被指数,对土壤有机碳、土壤总氮估算贡献较大;在土壤有机碳估测模型中,光谱反射率信息贡献率为30.9%,植被指数贡献率为28.4%;在土壤总氮估测模型中,光谱反射率信息贡献率为23.2%,植被指数贡献率为46.5%。③锡林郭勒草地,土壤有机碳、土壤总氮质量分数整体偏低,空间分布趋势为自西向东逐渐增加。 | 杨珺婷 李晓松 | 2022 | 东北林业大学学报2022，50，1： | 6 |
| 8 | 基于GEE的中国湖泊浮游植物生物量时空动态分析显示文摘随着全球变暖和社会经济发展,中国湖泊富营养化情况时有发生,迫切需要对中国湖泊的浮游植物生物量进行有效监测。本文选择了中国756个面积超过10 km2的湖泊进行研究,基于Google Earth Engine(GEE)云端运算平台,反演2003—2018年间叶绿素a(chl-a)浓度数据,以此来分析研究各个湖泊的营养状态及其时空变化,探索了中国五大湖区内湖泊各季节与年均chl-a浓度时空分布特征与气象、社会经济及湖泊特征等影响因素之间的关系。结果表明:①中国湖泊的营养状态变化具有明显的季节性与地域性,研究时段内处于中营养状态的湖泊约占90%,春季时大多数位于东部平原湖区与东北平原与山区湖区的湖泊表现为贫营养状态,而青藏高原湖区与云贵高原湖区的湖泊在春季多呈现富营养状态。由各个湖泊年均chl-a浓度变化可以看出中国约82%的湖泊年均chl-a浓度的变化率小于0.5,呈现出轻微变化,18%的湖泊chl-a浓度呈现剧烈变化趋势。②温度和降水对湖表chl-a浓度影响较大,超过70%湖泊的chl-a浓度与其表面温度和降水存在正相关性,其中大部分分布在中国北部与东部。缓冲区人口和草地占比、湖泊海拔和湖泊地理位置也对湖泊浮游植物生物量具有一定影响。 | 黄珏 李正茂 张珂 江涛 | 2021 | 地理学报2021，76，7： | 5 |
| 9 | 基于Google Earth Engine的典型峰丛洼地石漠化时空演变与驱动因子分析——以西畴县为例显示文摘石漠化是岩溶地区阻碍经济可持续发展、影响生态环境的重大问题,随着近几十年石漠化治理的开展,石漠化扩张的趋势已经得到了极大遏制。以我国典型峰丛洼地地貌的云南省文山州西畴县为研究区,基于遥感云计算平台Google Earth Engine(GEE)以1990年、2000年、2010年、2020年四期Landsat遥感影像为数据源,利用转移矩阵分析西畴县近30年石漠化动态变化,并采用地理探测器分析了西畴县石漠化形成的驱动因子。主要结论如下:(1)30年间西畴县石漠化演变总体呈现先小幅减少,再扩张,然后大幅减少的趋势,从时间上来看1990—2000年,石漠化类型转变主要是轻度和潜在石漠化向无石漠化转移,2000—2010年石漠化类型转变主要是无石漠化向潜在和轻度石漠化转移,2010—2020年石漠化类型转变主要是潜在、轻度和中度石漠化向无石漠化转移;从空间上来看,西畴县石漠化分布北重南轻,在石漠化治理成效上,整体都呈现好转,石漠化改善面积为850.183 km^(2),在莲花塘乡西北部、新马街乡的东北部、鸡街乡和西洒镇的交界处也存在零星恶化,恶化面积为51.715 km^(2)。(2)1990—2020年30年间,西畴县石漠化治理取得了巨大成效,到2020年西畴县无石漠化土地面积已经达到940.854 km^(2),共有648.476 km^(2)的石漠化土地转化成无石漠化土地;(3)地理探测器分析结果表明西畴县石漠化形成的主要驱动因子为坡度和GDP交互作用(q=0.645),人口密度和GDP交互作用(q=0.639)这两对组合。(4)通过编程在遥感计算云平台Google Earth Engine(GEE)上在线获取和处理遥感数据,可以较大限度地提高工作效率。利用云计算实现石漠化表征因子的提取,解决相关地学问题,可为后续相关研究提供强有力的技术支撑。 | 徐红枫 王妍 刘云根 肖羽芯 黎舟 | 2022 | 水土保持研究2022，29，4： | 3 |
| 10 | 基于遥感影像与逻辑回归模型的延河流域沟壑分布概率预测显示文摘为研究黄土高原沟壑地貌空间分布特征,开展了基于遥感影像和机器学习的沟壑地貌提取,研究了延河流域沟壑地貌空间分布及其环境控制因子。以Google Earth Pro平台为支撑,在人工提取大量沟壑地貌样本的基础上,基于Landsat8 OLI影像波段信息,采用主成分分析前3个变量、缨帽变换前3个变量、NDVI、高程、坡度和坡向10个因子,使用逻辑回归模型预测整个延河流域的沟壑概率分布。结果表明:(1)在10个变量因子中,因子Brightness的R_(McF)^(2)为0.158,重要性最大,因子elevation的R_(McF)^(2)为3.6×10^(-5),重要性最小;(2)最优逻辑回归模型由组合因子Brightness,PCA_(1),Greenness,Wetness,PCA_(3)和slope确定,其重要性R_(McF)^(2)为0.206;(3)最优逻辑回归模型的沟壑概率预测精度为73.72%,ROC曲线下面积即AUC值为0.80;(4)延河流域沟壑地貌约占整个延河流域面积的52.05%。研究表明,延河流域沟壑分布呈现从西北方向到东南方向逐渐集中的特点。 | 范天程 贾云飞 李云飞 赵建林 | 2022 | 水土保持研究2022，29，4： | 2 |
| 11 | 基于TerraClimate数据集的1960—2019年中国干湿气候变化特征显示文摘考虑地理地形和下垫面等因素的影响,选用高空间分辨率TerraClimate数据集分析中国干湿气候变化特征具有重要意义。以该数据集1960—2019年的降水和蒸散月度数据为基础,基于降水量和湿润指数对中国各干湿区范围、干湿气候界线以气候变化趋势进行了分析。结果表明:前后30 a相比,基于两种指标划分的干旱区和湿润区面积负增长,半干旱区和半湿润区面积正增长;各区分界线主要在黑龙江、内蒙古中部和东北部、淮河以及黑龙江等地按年代波动;近60 a来,我国的降水量和湿润指数变化趋势不显著,均在西部和东南部趋于增大,气候变湿,在中部和东北部趋于减小,气候变干。与利用气象站点观测资料的研究结果进行对比评价,TerraClimate数据集能够很好反映中国区域的干湿状况及其变化特征,且降水数据的适用性更为突出。 | 肖潇 邱新法 徐金勤 | 2023 | 长江科学院院报2023，40，2： | 2 |
| 12 | 融合无人机和卫星影像的温带疏林草原木本和草本植物覆盖度遥感估算显示文摘分布于中国半干旱区的温带疏林草原生态系统,是森林到草原之间过渡的一种生态系统类型,是在独特的气候和地形条件下发育于沙地的地带性顶级植被群落。疏林草原具有乔木、灌木和草本植被混合生长的特点、空间异质性高。植被遥感监测难度大,至今仍是全球范围内最不精确的土地覆盖类型。如何兼顾精度和范围,实现温带疏林草原区域尺度不同类型植物生长状态监测是当前干旱区植被遥感的热点和难点。本研究基于机器学习算法,通过近地面无人机遥感观测平台获取地表植被类型信息构建训练数据集,结合高分辨率卫星影像,建立疏林草原木本、草本植物覆盖度估算模型,实现了由无人机到卫星的温带疏林草原木本和草本植物覆盖度的同步估算,并比较了两种高分辨率卫星影像对疏林草原木本和草本植被覆盖度估算的差异。研究结果表明:(1)利用无人机近地遥感影像能够准确分类地表覆盖类型,为区域温带疏林草原木本、草本植物覆盖度估算模型提供大量精确的训练样本数据;(2)基于机器学习算法,利用高分六号(GF-6)和哨兵二号(Sentinel-2)两种高分辨率卫星影像建立的疏林草原覆盖度模型均可较好的实现木本、草本植物覆盖度的估算。其中,基于GF-6的疏林草原木本、草本覆盖度估计结果与无人机观测值的决定系数分别为0.72和0.66,均方根误差分别为6.76%和10.69%,估算精度分别为46.31%和77.88%;基于Sentinel-2的疏林草原木本、草本覆盖度估计结果与无人机观测值的决定系数分别为0.72和0.81,均方根误差分别为6.53%和8.20%,估算精度分别为54.30%和83.17%;(3)基于Sentinel-2卫星影像的疏林草原木本和草本植物覆盖度估算精度稍高于GF-6卫星,基于两个卫星影像的草本植物覆盖度的估算精度都要显著高于木本植物。本研究为实现疏林草原木本植物和草本植物覆盖度由景观尺度扩展到区域尺度的估测提供了新的思路,从无人机到卫星跨尺度协同观测的方法能够为区域温带疏林草原不同生活型植物生长状况监测提供有效的方法支撑,未来基于多时相的高分辨率卫星数据可进一步实现区域尺度温带疏林草原木本植物和草本植物的动态监测。 | 李晓雅 田昕 段涛 曹晓明 杨凯捷 卢琦 王锋 | 2023 | 遥感学报2023，27，9： | 1 |
| 13 | 2000-2020年内蒙古草地植被覆盖度时空变化及趋势预测显示文摘草地植被覆盖度(FVC)是反映草地生态状况最直接的指标之一。目前在大区域内构建准确的FVC估算模型,进行长时间序列的动态分析,仍是一个挑战。基于大量地面调查样本,使用2000-2020年MODIS遥感数据、气象数据,通过随机森林模型进行FVC分区建模与结果估算。利用Sen+Mann-Kendall趋势分析法、Hurst指数法等,分析FVC时空变化特征和未来变化情况。研究表明:1)内蒙古草地FVC随机森林模型精度表现为分区优于全区,有效地降低了空间异质性的影响。2)内蒙古草地FVC总体上呈东高西低的分布格局,空间差异明显。3)近21年,内蒙古草地FVC总体呈波动上升趋势,年增长率为0.2%·a^(-1);增长区域面积占比(79.5%)大于减少区域面积占比(20.5%),并且极显著增长和显著增长占比(28.3%)远大于极显著减少和显著减少(1.6%)。4)未来内蒙古草地FVC总体为正持续性发展。预测增长区域(57.6%)多于减少区域(42.4%),其中极显著增长和显著增长占比较高(25.9%),未来草地FVC整体向好发展。 | 张慧龙 杨秀春 杨东 陈昂 张敏 | 2023 | 草业学报2023，32，8： | 1 |
| 14 | Google Earth Engine平台在城市公园绿地布局优化中的应用显示文摘现阶段,城市公园绿地存在布局缺乏当地特色、建设盲目跟风、分布不均匀等问题。以城市公园绿地布局原则为依托,根据Google Earth Engine平台提供的数据和信息,分析城市公园绿地布局盲点、科学合理的进行城市公园绿地选址、完善城市公园绿地服务功能,制定科学合理的布局优化策略,进一步优化城市公园绿地布局。 | 刘肖利 唐文莉 殷滋言 | 2021 | 北京城市学院学报2021，，5： | 0 |
| 15 | 基于机器学习的青藏高原天然草地盖度时空变化特征研究显示文摘草地盖度是评价草地生长状况的重要指标,构建高精度的盖度估测模型是开展天然草地动态监测的关键。本文利用2003—2018年实测数据和地形、土壤等55个指标,建立了4种草地盖度遥感估测模型,通过比较得到研究区草地盖度遥感估测最优模型,并分析了2001—2019年研究区草地盖度时空动态变化。结果表明:由最小绝对压缩变量筛选方法选出10个有较高重要性的变量。其中,比值植被指数与草地植被盖度间的相关性优于其他单因素模型与草地植被盖度间的相关性。在3种机器学习模型中,随机森林优于人工神经网络与支持向量机模型,其R 2和均方根误差分别为0.68和12.75%。机器学习方法构建的草地盖度模型优于单因素模型,其R 2可提高0.09~0.16,RMSE降低1.52%~2.81%;2001—2019年,研究区草地盖度整体上呈现出自西向东、自北向南增加的趋势,呈增加趋势的面积占比为55.4%,呈减少趋势的面积占比为44.6%。 | 孟新月 葛静 侯蒙京 冯琦胜 金哲人 高金龙 梁天刚 | 2022 | 草地学报2022，30，10： | 0 |
| 16 | 云计算与深度学习协同的深圳市1986-2020年城市扩张分析显示文摘深度学习技术的发展使得遥感信息的智能化提取水平有了极大的提高。然而,对海量遥感数据(如大尺度、长时间序列遥感数据)进行处理时智能化水平仍受到限制。文章探索了一种协同云计算和深度学习技术的遥感信息智能提取方法框架,通过对所构建深度学习模型进行云计算平台应用部署,实现遥感数据资源与计算资源的高效利用并以此提升遥感信息的智能化提取水平。基于Landsat 5 TM、Landsat 7 ETM+以及Landsat 8 OLI遥感影像,开展了深圳市1986-2020年逐年不透水面自动提取及城市扩张分析。结果表明,所提出方法能够实现高达94.93%平均总体精度的不透水面提取;通过对深圳城市不透水面扩张进行分析,表明近35年来,由于受不同时期经济社会发展状况和宏观土地政策影响,深圳市在时间上呈现“快速扩张-扩张放缓-加速扩张-趋于饱和”的阶段性特征。 | 罗新 周翔 胡忠文 杨超 邬国锋 | 2022 | 遥感信息2022，37，3： | 0 |
| 17 | 基于机器学习的沟谷地貌识别模型对比——以黄土高原典型流域为例显示文摘探索沟谷地貌空间分布与环境控制特征之间的联系并构建沟谷地貌准确提取模型,对大尺度范围沟谷提取具有重要意义。基于人工提取黄土高原典型流域沟谷地貌样本,结合不同时期的Landsat8 OLI影像数据和DEM数据,建立随机森林模型确定黄土高原沟谷地貌提取最佳影像时期和最佳组合特征,基于最优模型参数,对比其与支持向量机和人工神经网络沟谷提取模型效果,验证模型泛化能力。结果表明:(1)黄土高原沟谷提取的最佳影像时期为12月,最佳组合特征集为Red、Blue、H、SWIR1、PNT、Coastal、GLCM4和NIR;(2)3种方法提取测试区域的沟谷空间分布一致,从定性和定量角度进行比较,随机森林模型提取效果最好,验证样区平均总体精度为80.48%,相较于支持向量机模型和人工神经网络模型分别提高4.00和8.63个百分比;(3)测试区域中,沟谷地貌面积约占总面积的56.91%,且呈现西北至东南方向逐渐集中的特点。研究表明随机森林模型在黄土高原地区高精度沟谷地貌识别研究中综合表现最佳,可大范围推广。 | 范天程 汪珍亮 李云飞 贾云飞 袁可 赵建林 | 2023 | 水土保持学报2023，37，4： | 0 |
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