【摘 要】
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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
【机 构】
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沈阳建筑大学交通工程学院,沈阳110117;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,沈阳110016
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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
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