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基于谷歌地球引擎的植被覆盖度变化长时间序列检测
文献摘要：
利用遥感技术进行植被覆盖度提取,是实现植被覆盖度变化检测的一种有效手段.然而,进行大尺度长时间序列的植被覆盖度变化检测时,传统遥感技术具有操作复杂、耗时较多等缺点.本文利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,获取美国陆地卫星(Landsat)归一化植被指数(normalized differ-ence vegetation index,NDVI)产品作为数据源,用像元二分模型提取榆林市1986、1999、2006、2013和2000年的植被覆盖度,并分析其变化情况,节省大量人力和时间成本.结果显示:自2000年后,榆林市植被覆盖度总体呈现上升趋势,植被覆盖度大于等于60％的面积自1999年15％上升至44％,综合气候和人为因素的影响,榆林市植被覆盖状况得到了明显改善.
文献关键词：
谷歌地球引擎;美国陆地卫星;植被覆盖度;变化检测
中图分类号：
作者姓名：
李旭;陈俊良;邓尚奇
作者机构：
山东科技大学测绘与空间信息学院,山东青岛 266590;黑龙江省第五测绘地理信息工程院,黑龙江哈尔滨 150081
文献出处：
引用格式：
[1]李旭;陈俊良;邓尚奇-.基于谷歌地球引擎的植被覆盖度变化长时间序列检测)[J].北京测绘,2022(04):457-462
A类：
B类：
谷歌地球引擎,植被覆盖度,长时间序列,序列检测,遥感技术,变化检测,大尺度,Google,Earth,Engine,GEE,美国陆地卫星,Landsat,归一化植被指数,normalized,differ,ence,vegetation,NDVI,数据源,像元二分模型,榆林市,时间成本,人为因素
AB值：
0.244335
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