【摘 要】
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长时间序列数据分析有助于人们更好的了解事物本质,但传统的长时间序列数据集的获取和处理需要花费大量的人力和财力,对于大尺度范围的湿地生态系统长时间序列数据的获取更加
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院先导专项(XDA19030404);国家自然科学基金(41730107,41371358);河北省自然科学基金(D2015207008)
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长时间序列数据分析有助于人们更好的了解事物本质,但传统的长时间序列数据集的获取和处理需要花费大量的人力和财力,对于大尺度范围的湿地生态系统长时间序列数据的获取更加困难.以Google数据中心数万计CPU为运算基础的Google Earth Engine平台为长时间序列数据的获取和处理提供了契机.鉴于此,基于Google Earth Engine平台,作者生产了白洋淀地区1987—2017年的NDVI、NDWI数据集,并以此对白洋淀湿地生态系统景观类型进行分类,运用景观生态学方法研究了近30 a白洋淀湿地生态系统景观演变特征,同时表明了Google Earth Engine平台在监测湿地生态系统景观空间格局变化的可行性与优越性.
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