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摘要:
不透水面作为城市化水平以及城市环境的重要评价指标,其提取已经是当下的研究热点.与单时相影像相比,时间序列制图能够获取其准确的变化趋势,对于监测城市的快速发展具有重要意义.本文以广州市主城区为研究区,以Google Earth Engine平台为基础,利用2000-2017年的Landsat TOA影像计算BCI和NDVI,并通过自适应迭代法确定它们的阈值,从而提取初始的不透水面,然后进行时间一致性检验,使不透水面时间序列更加合理.研究结果表明:①BCI与NDVI的结合以及时间一致性检验能够提高不透水面的提取质量;②本文中不透水面提取的平均总体精度为90.4%,平均Kappa系数为0.812;③在2000-2017年广州市主城区不透水面面积增加近一倍,但增速有所放缓.④新增的不透水面主要集中在原本相对落后的主城区外围;⑤高程、道路密度和购物场所密度等是影响广州市主城区不透水面扩张的主要因素.
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文献信息
篇名 基于GEE平台的广州市主城区不透水面时间序列提取
来源期刊 地球信息科学学报 学科
关键词 广州市主城区 不透水面 Google Earth Engine Landsat BCI NDVI 自适应迭代法 时间一致性检验
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 “土地利用模拟”专栏
研究方向 页码范围 638-648
页数 11页 分类号
字数 语种 中文
DOI
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 刘小平 中山大学地理科学与规划学院 109 5296 37.0 72.0
2 黄应淮 中山大学地理科学与规划学院 3 15 2.0 3.0
3 张鸿辉 8 1 1.0 1.0
4 李培林 中山大学地理科学与规划学院 1 0 0.0 0.0
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广州市主城区
不透水面
Google Earth Engine
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BCI
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自适应迭代法
时间一致性检验
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地球信息科学学报
月刊
1560-8999
11-5809/P
大16开
北京大屯路甲11号
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1996
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