基于Google Earth Engine的环渤海地区土地覆盖分类

编号 zgly0001730164

文献类型 期刊论文

文献题名 基于Google Earth Engine的环渤海地区土地覆盖分类

作者 于莉莉  孙立双  张丹华  刘淼  谢志伟  平晓莹 

作者单位 沈阳建筑大学交通工程学院  中国科学院沈阳应用生态研究所中国科学院森林生态与管理重点实验室 

母体文献 应用生态学报 

年卷期 2020,31(12)

页码 4091-4098

年份 2020 

分类号 TP3 

关键词 GOOGLE  EARTH  ENGINE  Sentinel-2A影像  土地覆盖  湿地提取  CART分类 

文摘内容 环渤海地区由于城市和经济发展,导致土地覆盖快速变化,对其进行高精度实时的变化监测是相关研究的重要基础。传统单机处理模式难以进行大尺度和长时间序列的快速监测,而整合海量数据的遥感大数据云计算平台的出现使其成为可能。本研究基于Google Earth Engine(GEE)处理平台,采用决策树(CART)方法对研究区2000—2019年土地覆盖进行解译分类,并综合分析研究区土地覆盖变化及对比不同数据源解译结果。结果表明:基于GEE平台能够实现大区域快速土地覆盖分类,对沿海湿地和其他覆盖类型具有较高的分类精度,与实测点对比达到80%以上。相较于Landsat影像,基于Sentinel-2A影像的解译结果在精度上有较大的提高,总体分类精度从85%提高到95%,地表更多细节信息得到体现。2000年,研究区湿地、建设用地、耕地、林地和水体的面积分别为1612.5、5734.9、32074.8、11853、3504.3 km2,分别占总面积的2.9%、10.5%、58.6%、21.6%、6.4%。到2019年,湿地减少了775.1 km2,下降40.1%;建设用地增加5310.5 km2,增加了92.6%;耕地、林地和水体分别下降了1841.6、1823.5、870.3 km2,分别下降5.7%、24.8%、48.1%。说明沿海的城市化过程导致建设用地占用其他类型,是研究区土地覆盖变化的最主要驱动力。