文献类型: 中文期刊
作者: 郭涛 1 ; 王思 1 ; 刘泳伶 1 ; 黄平 1 ; 李疆 1 ;
作者机构: 1.四川省农业科学院遥感与数字农业研究所
关键词: GEE;自然资源;机器学习;地物提取;动态监测
期刊名称: 中国农业信息
ISSN: 1672-0423
年卷期: 2021 年 33 卷 005 期
页码: 32-41
摘要: [目的]针对自然资源资产管理绩效评估中自然资源数据收集手段落后、要素不全、数据断档、更新频率不一致、缺乏空间信息等现状,构建了自动化、业务化自然资源遥感云计算动态监测服务平台.[方法]文章以四川省理县为例,利用Landsat,MODIS和Senti-nel 等多源遥感数据,通过计算植被指数、水体指数和干旱指数等指标,综合运用机器学习方法识别与提取自然资源地物类别.[结果]根据该文提出的高效计算方案,构建自然资源动态监测云平台,并基于多源数据信息的互补特性实现了复杂地物的高精度识别和提取,提升自然资源自动化、业务化动态变化监测能力.[结论]该平台可为生态系统价值评估、县域自然资源资产管理以及生态环境质量监测工作提供思路和参考.
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