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摘要:
针对精确获取大尺度空间范围内农业大棚的分布情况并进行长时间的序列动态监测存在数据量大、计算效率低、精度不高等问题,利用Google Earth Engine(GEE)云平台能够实现快速存取、实时处理海量卫星数据,基于多时相Landsat影像进行农业大棚时序光谱特征和纹理特征的自动提取,采用随机森林算法实现山东省农业大棚的遥感分类,从而生成了山东省近30年农业大棚的空间分布和时空动态变化图.结果 表明,本文分类流程具有较高的分类精度,其平均总体精度达到91.63%,Kappa系数均值为0.864 2.经分析,山东省农业大棚从1990年的6.67 km2增加到2018年的9 919.40 km2,增长速度为354.03 km2/a.
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文献信息
篇名 基于GEE的山东省近30年农业大棚时空动态变化研究
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 农业大棚 时空变化 Google Earth Engine 大尺度范围 随机森林 Landsat
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 农业信息化工程
研究方向 页码范围 168-175
页数 8页 分类号 S127
字数 7538字 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.01.018
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 朱德海 中国农业大学土地科学与技术学院 128 2023 23.0 39.0
3 郭浩 中国农业大学土地科学与技术学院 10 92 6.0 9.0
4 欧聪 中国农业大学土地科学与技术学院 2 12 1.0 2.0
7 刘逸铭 中国农业大学土地科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
8 冯权泷 中国农业大学土地科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
12 刘建涛 山东建筑大学测绘地理信息学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
农业大棚
时空变化
Google Earth Engine
大尺度范围
随机森林
Landsat
研究起点
研究来源
研究分支
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相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
月刊
1000-1298
11-1964/S
大16开
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2-363
1957
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