基于Google Earth Engine与多源遥感数据的土地覆盖变化监测

• 作者: 熊元康 张鸿辉 梁宇哲 罗伟玲 洪良
• 来源期刊: 地理空间信息
• 关键词: 土地覆盖类型 土地覆盖变化 GEE 机器学习 多源数据
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 3S技术应用
• 页码范围: 73-78,82
• 页数: 7页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2021.09.017

摘要

快速准确地获取一个地区的土地覆盖变化信息,可为该地区的社会经济发展、生态环境建设、国土空间规划等提供重要支撑.以广东省为研究区,以Google Earth Engine(GEE)云平台为支撑,以Sentinel-1/2和Landsat7/8数据为遥感数据源,结合多源时序影像和DSM影像,利用机器学习分类方法进行了土地覆盖类型快速监测.