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Google Earth Engine在农业管理中的研究现状与展望: 2024年; 农业作为中国国民经济的战略性产业,在粮食生产和可持续发展目标方面起着举足轻重的作用。为了满足农业管理中大空间尺度、长时间序列遥感数据的存储、组织和处理,节省用户计算资源,提高农业生产管理专题的时效性和普适性,地理空间数据处理云平台备受关注。谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)作为一款集数据获取、数据运算、模型建立、精度验证以及可视化分析于一体的地理空间分析开源智能云平台,极大地扩展了农业领域研究的广度和深度,为精准农业领域的发展带来了新的机遇。本文从GEE平台、农业应用数据、作物种植支撑管理和农田管理工具等角度出发,分析了基于GEE平台的农业管理研究最新研究进展,以“平台-数据-农业管理-工具”为大框架,强调了多源协同的有效数据信息支撑农业监测管理决策的制定,高效易扩展的农田种植管理和作物生长监测工具可以辅助提高农业生产效率,农情数据信息和农业管理工具在全球背景下共同促进农业可持续发展。文章对GEE在农业应用数据支撑、农业监测管理和农田管理工具等方面的研究现状进行分析总结,突出了GEE云平台相比于传统的桌面端地理空间数据处理平台分别在数据、工具和应用3个方面给农业管理带来的创新性变革,凸显了GEE在破碎化农田区域和病虫害监测领域等方面的发展潜力,讨论了GEE在全球背景下辅助农业可持续发展方面的研究趋势。随着GEE在数据质量、数据处理功能和农情参数信息利用等方面的有效改进,展望了其在精准农业管理、农情监测和预测、移动端智能农业决策支持系统开发以及生态系统管理等农业管理领域的应用前景。以期为平台使用者提供参考并为我国农业领域的云计算平台的建设和应用提供借鉴。; 蒙继华何荣鹏林圳鑫; 关键词：农业管理卫星遥感

从Google Trends看“一带一路”倡议的国际反响: 2024年; [目的/意义]2013年中国提出“一带一路”倡议,这对推动我国继续繁荣发展并为全球提供中国治理体系方案等具有重大意义。[方法/过程]利用Google Trends,分析中国“一带一路”倡议的国际反响及其潜在阻碍因子。[结果/结论]“一带一路”倡议受到国际上绝大多数国家民众的支持和关注;个别国家为了压制中国的国际影响力,通过“债务陷阱外交”“珍珠链战略”以及环境问题等方面抹黑“一带一路”,行动上提出“重建更好世界”等企图替代中国的“一带一路”倡议。得益于“一带一路”倡议投资没有附加条件以及G7国家内部自身问题,“一带一路”倡议仍然获得了广大第三世界国家的支持,并将继续是推动世界经济发展的重要力量。; 汤宏波李富山赵素婷吕新华

基于Google Earth Engine的前郭县春季农田覆膜提取: 2024年; 本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,综合考虑光学影像的波段反射率、光谱指数特征和雷达影像的极化、纹理特征,分别构建仅使用光学特征、仅使用雷达特征以及光学和雷达特征组合3种特征输入组合;根据精度确定最佳输入特征后,分别结合机器学习中的分类与回归树、支持向量机、最小距离分类法、梯度提升树和随机森林5种方法建立覆膜提取模型,依据结果精度评估不同方法的性能,并基于最优化模型提取出最终的覆膜农田面积。结果表明:①最佳输入特征为波段反射率特征+光谱指数特征+极化特征+纹理特征;②采用随机森林方法建立的模型精度最高,研究区I的总体精度达到了95.84%,Kappa系数为0.95,地物错分率为1.2%,明显优于其他4种方法(地物错分率较分类与回归树、支持向量机、最小距离和梯度提升树法降低0.8%、7.3%、38.0%和0.3%),研究区II的验证精度达到了87.84%,证明该模型在覆膜提取中可以取得更加准确的结果;③使用本文方法得到2022年研究区I覆膜农田面积为1302.48 km2,估算地膜使用量约为7585.62 t。本文综合考虑光学和雷达影像在地物识别中的特点建立模型,可以准确、高效的识别农田地膜,掌握地膜面积,对环境治理与防治具有重要意义。; 邓韵谣李晓洁任建华; 关键词：覆膜支持向量机

基于Google earth engine渭-库绿洲果园遥感提取被引量：1: 2024年; 针对干旱区果园大面积遥感提取困难、识别精度低等问题,本研究基于GEE(Google earth engine)平台,综合应用Sentinel-1/Sentinel-2影像构建特征集。通过对比原始特征组合、Jeffries-Matusita(J-M)距离、属性重要度3种优化方式,结合随机森林(Random forest,RF)分类方法,对比得到最佳优化方式,探索果园最优分类特征集。结果表明:识别效果最好的方案为G17 JM,总体精度为91.25%,kappa系数为0.89,面积精度为82.55%。最优特征集为B8_asm、B8_ent、B8_idm、NDVI re3、B6、B7、a、e、b、EVI、B11、B8A、B8、VV。使用J-M距离进行特征集优化,有效降低数据量、提高计算效率,更有利于精确遥感识别果园种植面积。表明GEE快速、准确获取果园种植面积的可行性,为获取果园动态变化提供强有力的基础。; 盛艳芳买买提·沙吾提何旭刚李荣鹏; 关键词：特征集

基于Google Earth Engine遥感大数据云平台的盐城盐沼植被精细分类研究: 2024年; 江苏省自1982年开始引种互花米草以来,滨海盐沼植被景观格局发生了巨大变化,芦苇和互花米草面积不断增长,挤占了碱蓬生态位,破坏了生态系统平衡。滨海盐沼湿地是三大蓝碳生态系统之一,具有高固碳和缓解温室效应的生态功能。利用遥感云平台手段监测滨海盐沼植被时空动态变化规律,可为滨海盐沼湿地生态系统保护以及修复提供科学支撑。本文选取植被类型丰富的江苏沿海地区为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台,选取2000-2020年的Landsat 5、Landsat 7、Landsat 8以及Sentinel-2影像,提出了一种湿地植被提取方法。首先,构建盐城盐沼湿地地表覆盖分类体系,选取样本点,计算特征指数,进行地物分类;然后,利用时间谐波分析法对盐沼植被归一化植被指数(NDVI)变化特征进行分析,确定三类盐沼植被的物候差异;最后,基于物候特征,利用随机森林(Random Forest,RF)分类法提取盐城滨海湿地盐沼植被地表覆盖信息。结果表明:(1)相较传统监测方法,本文所构建的滨海盐沼植被精细化提取方法能够对滨海盐沼植被进行有效细分和监测;(2)2000-2020年,芦苇和互花米草面积呈扩张趋势,碱蓬面积不断缩减;(3)盐城三种典型盐沼植被NDVI值呈现不同变化特征;(4)降水对盐沼植被生长的影响较为显著,气温对盐沼植被生长的直接影响较小。研究结果可为盐城盐沼湿地自然遗产保护以及湿地生态可持续发展提供科学支撑。; 吕林易文彬崔丹丹王楠张东谢正磊; 关键词：盐沼植被

利用GEE云平台实现三峡库区滑坡危险性动态分析: 2024年; 传统的遥感监测手段受限于数据的可用性以及计算性能,往往无法满足大区域的滑坡灾害监测研究。为此,该文利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台建立了三峡库区滑坡危险性动态评价模型,依托GEE云平台海量的存储数据和强大的算力,实现了三峡库区的滑坡危险性动态评价。首先,采用坡度、坡向、归一化植被指数、归一化水体指数和地质构造等因子,通过加权的梯度提升决策树(weighted gradient boosting decision tree,WGBDT)模型生成了滑坡易发性分区图;然后,利用全球降雨测量(Global Precipitation Measurement,GPM)数据,研究三峡库区诱发滑坡的降雨阈值,建立了降雨分级标准,构建了联合降雨和滑坡易发性的滑坡危险性评价模型;最后,以三峡库区“8·31”降雨过程为研究对象,逐日生成三峡库区滑坡危险性分布图,得到了滑坡危险性的时空变化趋势。利用GEE提供的一系列的数据处理和分析工具,可以用来分析三峡库区滑坡地质灾害相关的数据,并提供滑坡危险性近实时的监测和预警信息,为政府部门防灾减灾政策的制定提供决策依据。; 宋英旭邹昱嘉叶润青贺志霞王宁涛; 关键词：滑坡降雨三峡库区

基于GEE和Sentinel-2影像的杭州城市湿地精细化分类研究: 2024年; 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.; 潘宸侯浩唐伟蒋卫国王品胡潭高

基于ArcGIS与Google Earth的1∶10000比例尺地形图制作方法: 2024年; 针对1∶10 000比例尺地形图成图效率低的问题,提出利用Google Earth与ArcGIS相结合的方法制作1∶10 000比例尺地形图。研究了Google Earth与ArcGIS制作地形图的流程及方法,并分析了存在的误差以及测图精度。以宿州学院为例进行了1∶10 000比例尺地形图的制作。研究表明,使用Google Earth获取免费高精度的卫星影像,并通过ArcGIS配准、矢量化、生成等高线等步骤制作1∶10 000比例尺地形图的方法,完全可以达到精度要求,与传统的大比例尺测图方法相比降低了生产成本,同时大幅度提高了制图效率。地形图的矢量化要按照点到线到面的层次从整体到局部、从粗到细操作。不同图层用不同颜色并在图上标注。研究结果为1∶10 000比例尺地形图的制作提供了一种更为高效的方法。; 吕海扬王杨李琼张会谢宏全; 关键词：ARCGIS 地形图

基于Google Earth Engine的八门湾红树林年际变化监测: 2024年; 该文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,选择Landsat系列卫星数据,采用支持向量机(support vector machines,SVM)分类方法对八门湾地区进行地物类型分类,并基于分类结果监测该地区红树林年际变化。结果表明:红树林与陆地树木之间除红外波段外反射光谱曲线极其相似,利用红外波段特征指数并结合地形数据可进行有效区分,分类结果总体精度达到0.91;研究区红树林存在先减少后增加的变化趋势,在2009—2013年减少,2014—2016年基本保持不变,2017—2021年缓慢增加,红树林增加和坑塘减少时期是在“南红北柳”政策颁布之后,说明退塘还林政策成效显著;红树林主要是和坑塘相互变化转移,说明毁林造塘和退塘还林是影响该地区红树林变化的重要因素。红树林年际变化监测结果可以精细化分析红树林演变过程,并能精确量化红树林与其他土地类型的转化过程,从而在经济、政策上分析红树林演变因素,更有效地保护红树林。; 薛志泳田震朱建华赵阳; 关键词：红树林

1990—2020年帕米尔高原无表碛覆盖冰川变化态势研究——基于Google Earth Engine平台: 2024年; 帕米尔高原是亚洲高山区最大的冰川作用中心,其冰川融水在区域水资源与水循环中发挥关键作用。然而,近年来对帕米尔高原冰川变化的认识仍存在争议,一方面认为喀喇昆仑-帕米尔高原冰川存在异常前进现象,另一方面认为帕米尔冰川正在加剧退缩。究其原因,一是研究时空范围不重合,二是研究中对冰川的定义有所不同。为明晰帕米尔高原无表碛覆盖冰川近30年来的时空变化情况,本研究基于Google Earth Engine(GEE)平台,利用Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI遥感影像数据,消除掉云层遮蔽、季节性积雪和冰川表碛覆盖对无表碛覆盖冰川面积的影响,获取了帕米尔高原1990—2020年期间无表碛覆盖冰川时空变化特征。结果显示,在过去30年帕米尔高原无表碛覆盖冰川面积以116.42 km^(2)·a^(-1)的速率由(12 108.98±250.38) km^(2)缩减到(8 616.44±7.72) km^(2)。在空间上,帕米尔高原西部无表碛覆盖冰川面积总体上呈退缩趋势,而帕米尔东部无表碛覆盖冰川面积则相对稳定。特别是在2000—2010年期间,帕米尔东部无表碛覆盖冰川面积存在异常增加现象,但自2010年,冰川面积退缩加速,冰川末端前进现象已不存在。结合气候及冰川高程变化分析,冰川跃动引起的冰川厚度减薄、冰川末端前进,是1990—2010年间帕米尔高原冰川异常前进的主要原因。; 陈逸青段克勤石培宏李朝纲; 关键词：帕米尔高原

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