基于GEE的土地利用变化对生态系统服务价值的影响研究——以京津冀地区为例

基于Google Earth Engine(GEE)云平台提供的随机森林分类算法对京津冀地区2017年—2019年遥感影像进行分类,解译出林地、耕地、草地、建设用地,水域和未利用地等类型,由此发现三年内林地、耕地、草地面积变化幅度最大,其次为建设用地、水域和未利用地.土地利用类型主要由耕地转向林地、草地;土地利用面积的变化导致研究区生态系统服务价值(ESV)总值从2017年的3 914亿元增长到2019年的4 013.99亿元,其中林地面积的变化起主要作用,而未利用地贡献最低; ESV对三地的生态价值系数缺乏弹性,生态系统服务价值系数对ESV的影响较小,结果具有可靠性. 研究表明伴随京津冀协同发展战略的推进,生态服务有所提高,但应当根据各地区实际情况合理规划土地利用格局,加强对林地、草地、水域的保护,推进集约用地,合理开发未利用地.     

基于Google Earth Engine的合肥市土地覆盖变化研究

针对传统的单机处理遥感影像方式难以进行大尺度和长时间序列土地覆盖监测的缺点,文章以合肥市为研究区,借助谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台,利用2000—2020年多景Landsat卫星影像和多种辅助数据,采用随机森林(random forest, RF)算法得到土地覆盖分类图,并对土地覆盖变化(land cover change, LCC)进行驱动力因素分析,基于植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC)反演算法进一步得到FVC时空变化。研究结果表明：近20年来研究区土地覆盖时空变化特征十分明显,FVC时空变化呈现减少特征;人口增加和社会经济发展是LCC主要驱动因素。     

GEE支持下的1988—2022年淮北市土地利用变化及其对生态系统服务价值的影响

淮北矿区是全国重要的煤炭生产基地之一,其在安徽省经济发展中占据重要地位,分析该区域土地利用变化对生态系统服务价值（ESV）的影响具有重要意义。本文以淮北市为研究区,基于谷歌地球引擎云平台和分类决策树算法,对研究区内1988—2022年的Landsat影像进行分类,得到7个时期的土地利用分类数据,进而分析该市土地利用变化情况及其对ESV的影响。研究结果表明：（1）1988—2022年淮北市建设用地面积不断扩张至初始的8倍,而林地和草地面积则不断递减,主要转为建设用地和耕地,且水体面积在波动中不断增加,主要与采煤沉陷有关;（2）林地和草地退缩以及建设用地扩张导致了研究区ESV总值不断减少,已减少50%,影响了ESV的空间分布;（3）ESV对耕地较敏感,且其他土地利用系数敏感性均小于1,说明在研究以耕地为主的淮北市时,应当对ESV当量因子进行针对性改进。本文结果为推进淮北矿区可持续发展和高效合理配置土地资源提供了技术支持和科学依据。     

基于GEE平台的1990—2019年松涛水库水体面积时空变化

为了准确掌握松涛水库水体面积动态变化,保证区域用水安全,实现水资源的可持续利用,通过选用Landsat系列遥感数据,利用GEE(Google Earth Engine)云平台研究了1990—2019年松涛水库水体面积的时空变化.结果表明:1990—2019年间,松涛水库水体面积的年际变化波动较大,整体呈先下降后上升的趋...     

基于综合权重水体指数的水体提取研究——以鄱阳湖为例

Landsat TM/ETM+影像具有时空分辨率高(16 d,30 m)的特点,并且水体信息丰富,被广泛用于水体提取和水资源实时监测。近年来,构建水体指数是Landsat TM/ETM+影像提取水体信息成熟有效的方法。从现有水体提取指数出发,以鄱阳湖地区作为试验区,构建综合权重水体指数(Comprehensive weight water index,CWWI)。通过实验,利用归一化水体指数(NDWI)、新型水体指数(NWI)、改进的归一化水体指数(MNDWI)和综合权重水体指数(CWWI)四种水体指数进行鄱阳湖地区的水体提取,影像整体水体提取的精度分别为89.00%,91.00%,90.50%,93.00%。结果表明,综合权重水体指数能够用于进行水体提取,并且水体提取综合精度最高。     

基于Google Earth Engine平台的官厅水库流域开水体动态研究

利用二阶段城市水体指数（two steps urban water index）结合地形坡度掩膜方法,基于Google Earth Engine (GEE)平台调用了5 196幅Landsat影像,提取并分析了官厅水库流域1987—2018年长时间序列的开放水体动态．水体提取总体精度达到93.5%,Kappa系数达到0.871,提取的开放水体可用于动态分析．在此基础上,基于分段线性回归,将1987—2018年官厅水库流域开放水体面积划分为缓慢上升、快速下降和迅速回升3阶段的变化．相应地,1987—1996、1997—2010和2011—2018年水体面积年均变化量分别为5.50、?7.45和15.19 km2．年均降水量的变化是官厅水库流域开放水体面积变化的重要影响因素,一元线性回归决定系数为0.29（P<0.01）．1997年后,流域水体面积变化受人类用水增加及土地利用变化的影响增强．研究结果可为城市化背景下区域水资源保护,促进区域可持续发展提供借鉴．      

基于Landsat TM数据的黄土高原区水体识别方法研究

基于2007年7月9日Landsat TM数据以固原市周边约500 Km2 的范围为研究对象,分别应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数法等多种方法对研究区的水体进行识别提取.研究结果表明:各种水体识别方法均不能提取满意的水体信息,反映了黄土高原地区水体识别的复杂性和下垫面的特殊性,给水体识别带来了很大的不确定性.TM5单波段阈值法和NDW1与实际水体最为接近,提取了绝大部分水体,TM7单波段阈值法、CIWI、MNDWI次之,但是单波段法中混杂了其他信息.NDWI方法在研究区识别的水体信息更为真实准确,能够反映水库和大型淤地坝位置和面积信息,能够用于监测这类淤地坝水体的变化特征.     

基于Landsat影像的1999—2019年鄱阳湖面积动态监测

鄱阳湖作为中国第一大淡水湖,近年来多次出现洪旱灾害。本研究基于1999—2019年间231个时相的Landsat遥感影像数据,通过单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化差异水体指数(NDWI)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取鄱阳湖水体信息,定量分析1999—2019年鄱阳湖水域面积动态变化状况并探究其原因。结果表明,在4种水体提取方法中MNDWI提取鄱阳湖水体信息效果最佳;1999—2019年间鄱阳湖水域面积不断波动,每年最小水域面积整体呈现减少趋势,2019年低至863.31 km²,年际最大水域面积为最小水域面积的3.98倍,存在显著的季节性变化;鄱阳湖丰水年与枯水年以大约10年的周期交替出现,2003年以来多次出现枯水期的提前、延长与极端枯水位等现象。研究结果为该地的水资源开发利用,生态文明建设提供了重要参考依据。     

基于机器学习的多源遥感影像融合土地利用分类研究

为了快速获取准确的城市土地利用信息,提高西南地区遥感影像城市土地利用分类信息提取的精度,探讨了当前快速发展的机器学习技术在该领域中的分类实验.选用昆明市主城区作为研究区域,以Landsat8与Sentinel-1A影像为原始数据,使用GS变换法对影像进行融合,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和BP神经网络(Back Propagation Network)2种分类算法对融合前后的遥感影像进行土地利用分类信息提取,对分类结果进行分析.研究结果表明:基于Landsat8和Sentinel-1A的融合影像数据的卷积神经网络分类算法具有最好的分类效果,其总体分类精度和Kappa系数分别为85.8091%,0.8124,认为基于多源遥感影像融合的卷积神经网络分类方法是获取准确的城市土地利用分类信息的一种可行的方法,可以为高原地区城市的土地利用分类提取研究参考.     

郑州至开封城市通道工程U槽封水方案研究

郑州至开封城市通道第一合同段工程地下水位较高,为保证工程顺利进行,使箱涵在无水条件下施工,降水工作就显得十分重要。根据水文地质条件、工程特点及基坑开挖深度及原方案存在的问题,提出了U槽封水方案,并对其施工工艺与方法进行了研究。     

基于 Netflow 的流量分类方法研究

针对Netflow提供的流量信息有限的问题,在Netflow的基本信息基础上构建更丰富的特征空间,通过机器学方法（决策树、朴素Bayes方法和Bayes网络）研究了Netflow用于流量分类的可行性。实验结果表明,决策树方法在Netflow数据上具有良好的分类效果;同时结合Netflow的广泛性,提出的方法具有良好的实用意义和推广价值。     

基于数据挖掘的分类算法综述

分类算法是数据挖掘中最重要的研究领域之一。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较,给出了每种算法的特性,为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。     

一种基于相似度的高效网络流量识别方案

支持向量机(support vector machine,SVM)是分类算法中集高效性、准确率和实时性于一体的分类方案。但由于在SVM分类决策的过程中,无关的分类器也参与了投票,使得方案的实时性和分类可靠性有一定程度的降低。提出了基于相似度的高效SVM网络流量识别方案(efficient SVM based on similarity,ESVMS)。ESVMS通过估算待分类实例可能所属的类别范围,排除SVM中那些无关分类器的投票决策。实验结果表明ESVMS较SVM分类准确度几乎没有降低,但分类实时性进一步提高。     

城市雨洪模型研究

针对城市化地区水文特性变化和传统水文分析计算方法的不足，提出了用水城市化地区水文水力计算和模拟的城市雨洪模型，模型应用于天津试验区，效果良好。     

北京城市低保家庭水价承受能力及用水状况研究

从兼顾效率与公平的角度出发,通过分析低保家庭用水承受能力,探讨了关注低保家庭生活用水的重要性和必要性,并对低保家庭的实际生活用水情况进行了研究.通过分析整理问卷调查获取的第一手数据,本文从用水角度定性评价了低保家庭生活状况和生活质量,并着重运用统计分析方法定量研究了北京城市低保家庭生活用水状况,建立了北京城市低保家庭生活用水计量模型,并提出了相关对策.     

基于SVM和CRF的双层模型中文机构名识别

提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法.第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后将两层的识别结果合并,并通过一个后续处理对置信度较低的识别结果进行修正.大规模真实语料的开放测试表明,精确率达到94.83%,召回率达到95.02%,证明了该方法的有效性.     

基于混合像元分解的水体面积提取算法

为减小水体边界混合像元对水体面积提取精度的影响,提出基于混合像元分解的水体面积提取改进算法。以ALOS数据为例,利用混合像元线性分解模型获得各像元水体丰度,结合阈值法和数学形态学算法分别提取纯净水体像元和水体边界像元;通过分析水体边界像元的水体丰度构成,提出水体边界像元面积修正算法,实现水体面积修正。研究结果表明,与混合像元分解直接提取的水体面积相比,修正算法提取的水体面积精度最大提高6.7%,有效减小滩地水分对水体边界像元水体丰度计算的影响。     

城市水源地保护对策研究

论述了水源地保护的重要意义,介绍了国外水源地保护的措施,从5个方面提出了我国水源地保护的对策建议。