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基于Google Earth Engine云平台的植被覆盖度变化长时间序列遥感监测

裴 杰 牛 铮 王 力 黄 妮 曹建华

裴 杰, 牛 铮, 王 力, 黄 妮, 曹建华. 基于Google Earth Engine云平台的植被覆盖度变化长时间序列遥感监测[J]. 中国岩溶, 2018, 37(4): 608-616. doi: 10.11932/karst20180415
引用本文: 裴 杰, 牛 铮, 王 力, 黄 妮, 曹建华. 基于Google Earth Engine云平台的植被覆盖度变化长时间序列遥感监测[J]. 中国岩溶, 2018, 37(4): 608-616. doi: 10.11932/karst20180415
PEI Jie, NIU Zheng, WANG Li, HUANG Ni, CAO Jianhua. Monitoring to variations of vegetation cover using long-term time series remote sensing data on the Google Earth Engine cloud platform[J]. CARSOLOGICA SINICA, 2018, 37(4): 608-616. doi: 10.11932/karst20180415
Citation: PEI Jie, NIU Zheng, WANG Li, HUANG Ni, CAO Jianhua. Monitoring to variations of vegetation cover using long-term time series remote sensing data on the Google Earth Engine cloud platform[J]. CARSOLOGICA SINICA, 2018, 37(4): 608-616. doi: 10.11932/karst20180415

基于Google Earth Engine云平台的植被覆盖度变化长时间序列遥感监测

doi: 10.11932/karst20180415
基金项目: 喀斯特断陷盆地石漠化演变及综合治理技术与示范(2016YFC0502501);国家自然科学基金项目(41371358)

Monitoring to variations of vegetation cover using long-term time series remote sensing data on the Google Earth Engine cloud platform

  • 摘要: 基于Google Earth Engine遥感大数据云计算平台,以云南省南洞地下河流域为例,利用近2 000景30 m分辨率Landsat-NDVI长时间序列数据,采用像元二分模型对研究区1988-2016年的年最大植被覆盖度进行定量估算,并分别从流域整体和像元尺度分析近29 a间植被覆盖度的时空变化特征。研究结果表明:(1)南洞地下河流域大部分区域处于中等覆盖度和中高覆盖度,覆盖度随高程和坡度的增加而增大,其中年最大植被覆盖度 > 60%的区域占流域总面积的45.75%;(2)近29 a来,流域年最大植被覆盖度整体呈现不断增加的趋势,年均增长速率为0.56%,其中植被覆盖度轻微改善或是明显改善的面积占38.84%;(3)相比1988年,2016年高植被覆盖区和中高植被覆盖区面积分别增长50.51%、18.40%;而中等植被覆盖区、中低植被覆盖区和低植被覆盖区面积分别减少24.05%、47.95%和37.72%。封山育林等石漠化治理工程以及气候变化对于流域植被恢复和生态环境重建具有重要影响,其研究成果可为后续石漠化监测提供重要的基础研究数据。

     

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