基于GEE的LUCC驱动因子动态分析及实现

一、引言

本文以2015-2020年上海地区为研究区，基于GEE实现LUCC变化识别、驱动因子提取及重要性评估的完整流程，为LUCC驱动机制研究提供可复用的技术框架。

二、技术原理与数据基础

2.1 核心技术框架

LUCC驱动因子分析的核心逻辑是通过对比“变化区域”与“未变化区域”的环境与人文特征差异，识别对土地利用转换具有显著影响的因子。本研究采用“变化识别-因子提取-模型评估”三步框架：

1. LUCC变化识别：通过两期土地覆盖数据对比，确定土地利用类型发生转换的空间范围；
2. 驱动因子提取：选取与LUCC密切相关的自然与人文因子，构建因子数据集；
3. 驱动机制评估：利用随机森林模型量化各因子对LUCC的贡献度（重要性），揭示主导驱动因子。

2.2 数据来源与预处理(实际上土地利用数据可以替换为前面发的内容中我们自己做的数据)

数据类型	数据源	空间分辨率	时间范围	预处理方法
土地覆盖数据	MODIS/MCD12Q1（LC_Type1）	500m	2015年、2020年	裁剪至研究区，提取主要地类代码
夜光数据	NOAA/VIIRS/DNB（月度合成）	500m	2015-2020年	计算多年均值，反映人类活动强度
地表温度数据	MODIS/MOD11A2（白天温度）	1km	2015-2020年	辐射定标（转换为℃），裁剪至研究区
植被指数数据	MODIS/MOD13A2（NDVI）	1km	2015-2020年	辐射定标（转换为-1~1），计算均值
地形数据	USGS/SRTMGL1_003（DEM）	30m	静态数据	重采样至500m，裁剪至研究区

三、代码实现与解析

3.1 研究区与参数设置

// 定义研究区（上海行政边界）
var roi = ee.FeatureCollection("projects/your/assets/SHANGHAI");
// 定义分析时段
var yearStart = 2015;
var yearEnd = 2020;

说明：研究区采用上海行政边界矢量数据，分析时段选取2015-2020年，该时段为上海城市化后期转型关键期，LUCC特征显著。

3.2 LUCC变化信息提取

// 函数：获取单年度MODIS土地覆盖数据
function getLUCC_MODIS(year) {
   
   
  var img = ee.ImageCollection('MODIS/006/MCD12Q1')
    .filter(ee.Filter.calendarRange(year, year, 'year')) // 按年份筛选
    .first() // 获取该年度影像
    .select('LC_Type1') // 选取土地覆盖类型波段
    .clip(roi); // 裁剪至研究区
  return img.rename('lc_' + year); // 重命名波段便于识别
}

// 获取起止年份土地覆盖数据
var lc_start = getLUCC_MODIS(yearStart);
var lc_end = getLUCC_MODIS(yearEnd);
// 识别变化区域（1=变化，0=未变化）
var lucc_change = lc_start.neq(lc_end).rename('lucc_change');

核心逻辑：通过对比2015年与2020年土地覆盖数据，利用neq（不等于）运算识别类型转换区域，生成二值化变化图（变化=1，未变化=0）。

3.3 驱动因子数据集构建

// 1. 夜光强度（人类活动因子）
var night =<