Google Earth Engine：森林覆盖监测和林地损失定量估计

最新推荐文章于 2025-11-25 10:08:06 发布

TpjtRuby

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本文介绍了使用Google Earth Engine (GEE) 平台进行森林覆盖监测和林地损失定量估计的方法。通过GEE，可以处理大规模地理空间数据，利用Hansen Global Forest Change数据集进行分析，实现森林覆盖变化和林地损失的可视化及量化。

简介：
森林覆盖监测和林地损失定量估计是关于使用Google Earth Engine（GEE）平台进行遥感数据分析的重要应用。GEE提供了一个强大的工具，可以处理大规模的地理空间数据，并为用户提供了丰富的遥感影像和地理空间数据集。本文将介绍如何利用GEE平台进行森林覆盖监测和林地损失定量估计，并提供相应的源代码供读者参考。

步骤一：数据准备
在开始之前，我们需要准备相关的数据。GEE平台提供了多个全球森林覆盖和地表变化的遥感数据集，如MODIS、Landsat等。我们可以从这些数据集中选择适合的数据进行分析。在本例中，我们将使用Hansen全球森林变化数据集（Hansen Global Forest Change）作为示例数据。

// 加载Hansen全球森林变化数据集
var dataset = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2019_v1_7')

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全球森林变化监测应用程序：Google Earth Engine APP

LhlbPerl的博客

09-17

731

全球森林变化监测应用程序（Global Forest Change app）是基于Google Earth Engine（GEE）平台开发的一个强大工具，用于监测和分析全球范围内的森林变化。全球森林变化监测应用程序（Google Earth Engine APP）是一个功能强大的工具，提供了全球范围内森林变化的监测和分析功能。通过运行上述代码，您将得到全球森林面积、森林减少量、森林增加量、森林净变化量以及森林变化率的统计信息。您可以使用以下代码计算全球森林变化的统计信息，例如全球森林面积、森林减少量等。

GEE案例——指定区域纯净森林提取分析（红和近红外波段）阈值法提取森林面积

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10-19

1093

提取森林范围是遥感影像处理中的一项常见任务。以下是可能用到的一些步骤：1. 数据预处理：首先，需要进行数据预处理，包括去除云、阴影和大气干扰等。2. 影像分类：利用监督分类或非监督分类方法，将图像中的像素点分为不同的类别。其中，森林区域应该是其中的一个类别。3. 像元连接：根据分类结果，将相邻的同一类别像素点连接在一起，形成一个面状的森林区域。可以通过二值化、形态学操作等方法实现像元连接。4. 精化处理：由于影像分类存在一定误差，提取出的森林范围可能包含一些无关区域。

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GEE数据集——汉森全球森林变化数据集Hansen Global Forest Change v1.11 (2000-2023)

此星光明博客

04-11

2909

对大地遥感卫星图像进行时间序列分析以确定全球森林范围和变化特征的结果。第一个 "和 "最后一个 "波段是大地遥感卫星光谱波段（红、近红外、SWIR1 和 SWIR2）的第一个和最后一个可用年份的参考多光谱图像。参考复合图像代表了这些波段中每个波段的生长季节质量评估观测数据集的中值观测数据。请参阅 1.11 版更新的用户说明以及相关期刊文章：Hansen、Potapov、Moore、Hancher 等："21 世纪森林覆盖变化的高分辨率全球地图"。科学》342.6160 (2013)：850-853.

Google Earth Engine（GEE）——森林覆盖监测和林地损失定量估计

此星光明博客

04-01

2319

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英格兰农业景观半自然特征（树篱、林地和石墙）高分辨率 (25 厘米) 概率地图

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08-31

472

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森林生物量（蓄积量）估算全流程

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GEE错误：Tile error: Number of pixels requested from Image.reproject exceeds the maximum allowed (2^31)

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这是我之前的一篇博客，因为无法正常加载project进行图层加载和无法统计面积所以出现了一些错误，原文请参考以下博客： Google Earth Engine（GEE）——森林覆盖监测和林地损失定量估计_github林地变化检测-优快云博客tree cover: >= min canopy cover & area (light green): Tile error: Number of pixels requested from Image.reproject exceeds the maximum a

【AI交叉】地理：人工智能如何推动地理科学的智能转型？

qq_53383206的博客

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充分利用公开免费的卫星数据，获取多源的赣南地区卫星影像，为研究赣南脐橙产业发展提供可靠的数据支持。本作品基于2015年Landsat8影像，利用ENVI软件对研究区脐橙种植区进行特征提取，使用ENVI 深度学习扩展模块建立脐橙分类模型，然后将分类模型应用于1990-2020年Landsat影像，得到30年间7个时期的脐橙提取结果，最后对赣南脐橙典型种植区域信丰、安远、寻乌三个县进行脐橙种植区的时空变化研究，探讨影响脐橙分布的因素及其发展趋势，为人们进行脐橙种植与面积评估等提供一定的科学依据与有效指导。

GEE错误：Tile error- Number of pixels requested from Image代码解析.pdf

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Vue开发工具使用技巧

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打开DevTools的"Events"标签页，所有组件间传递的事件都会按时间顺序列出来，连事件负载数据都能展开看详情。更绝的是，你还能手动触发事件——比如在父组件里模拟一个事件，直接测试子组件的响应逻辑，省得反复修改代码来调试。如果组件用了作用域插槽，可以在"Scoped Slots"子面板里实时查看slot传递的数据内容，比在模板里写调试代码清爽得多。路由调试经常被忽略。热重载调试时，如果发现修改代码后页面没及时更新，可以到DevTools的"Settings"里勾选"Log reloads"选项。

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在构建 Web 应用程序时，用户登录与注册功能是常见且重要的部分。以下将详细介绍在 Spring Boot 项目中实现用户登录与注册功能的步骤，并附上相应的代码示例。

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本文介绍了使用CSS Grid布局实现瀑布流效果的方法。普通版通过设置grid-auto-rows:10px和动态计算gridRowEnd实现基础瀑布流布局。进阶版则通过随机生成颜色和高度数据，并实现无限滚动加载功能，模拟异步请求场景。核心思路是利用Grid布局的特性，动态计算每个项目在网格中的跨度，从而实现参差不齐的瀑布流排列效果。文中提供了完整的代码示例和实现原理说明。

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Keep Reading Keep Writing Keep Thinking

11-21

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432

本文分析了HarmonyOS+Cordova双向桥接通信的常见问题与排查方法。主要内容包括：1）两条核心链路：JS调原生（cordova.exec→ArkTS插件）和原生调JS（onArkTsResult事件推送+JS Proxy注入）；2）常见问题点：service/action不匹配、回调缺失、JSON解析失败、Proxy注入时机不当等；3）排查流程：通过日志打点定位问题层级，检查发起方→桥接层→接收方的调用链；4）优化建议：统一消息结构、确保回调完整性、合理控制数据频率。文章提供了系统化的故障定位思路

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