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摘要:
针对传统的遥感影像解译速度缓慢、效率较低、人力物力需求量大等问题,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,利用Landsat TM/OLI遥感影像,采用分类回归树(Classifica-tion and Regression Tree,CART)方法,对1990~2016年北京市土地覆被/土地利用变化(LUCC,Land Use and Land Cover Change)开展了遥感解译研究,分析了北京市土地覆被/土地利用时空动态变化特征和耕地、人造地表面积变化的驱动机制.研究表明:①GEE在区域尺度遥感数据分析和处理等方面具有方便快捷的优势.②CART方法进行遥感分类精度较高,研究所得的6期土地覆被/利用数据产品与训练样本交叉验证的学习精度均在93%以上,方法可靠有效.2010年的分类产品与测试样本混淆矩阵的验证精度为88.67%,Kappa系数为0.86.2010年的分类产品与GlobeLand30-2010数据的空间一致性为74.0%,其中林地一致性高达84.28%;两套产品中,人造地表、草地和水体面积比重相差不足1%,各地类面积构成一致性较高.③北京市主要土地类型为耕地、林地和人造地表,面积比重为90%左右;1990~2016年期间人造地表和林地面积呈增加态势,耕地和水体呈萎缩态势,其中,人造地表面积增加1371 km2,增幅高达87%以上,耕地萎缩幅度近40%;1990~2016年北京市平原地区人造地表由圈层状的"摊大饼"扩张态势向"遍地开花"扩张态势转变;人造地表的扩张主要通过对耕地的侵占实现.人口快速增长、经济快速发展以及政策等社会经济发展因素驱动北京市土地覆被/土地利用的演化进程.
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文献信息
篇名 基于GEE平台的1990年以来北京市土地变化格局及驱动机制分析
来源期刊 遥感技术与应用 学科 工学
关键词 GEE CART 遥感土地解译 土地利用与土地覆被 时空格局 北京
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 GEE专栏
研究方向 页码范围 573-583
页数 11页 分类号 TP79
字数 12133字 语种 中文
DOI 10.11873/j.issn.1004-0323.2018.4.0573
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王召海 山东师范大学地理与环境学院 10 51 4.0 7.0
2 胡云锋 中国科学院地理科学与资源研究所资源环境信息系统国家重点实验室 70 1446 23.0 36.0
3 商令杰 山东师范大学地理与环境学院 5 15 2.0 3.0
4 张千力 中国科学院地理科学与资源研究所资源环境信息系统国家重点实验室 8 82 5.0 8.0
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节点文献
GEE
CART
遥感土地解译
土地利用与土地覆被
时空格局
北京
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感技术与应用
双月刊
1004-0323
62-1099/TP
大16开
兰州市天水路8号
54-21
1986
chi
出版文献量(篇)
2767
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11
总被引数(次)
43303
论文1v1指导