基于Google Earth Engine（GEE）云平臺(tái)提供的隨機(jī)森林分類(lèi)算法對(duì)京津冀地區(qū)2017年—2019年遙感影像進(jìn)行分類(lèi),解譯出林地、耕地、草地、建設(shè)用地,水域和未利用地等類(lèi)型,由此發(fā)現(xiàn)三年內(nèi)林地、耕地、草地面積變化幅度最大,其次為建設(shè)用地、水域和未利用地.土地利用類(lèi)型主要由耕地轉(zhuǎn)向林地、草地;土地利用面積的變化導(dǎo)致研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值（ESV）總值從2017年的3 914億元增長(zhǎng)到2019年的4 013.99億元,其中林地面積的變化起主要作用,而未利用地貢獻(xiàn)最低; ESV對(duì)三地的生態(tài)價(jià)值系數(shù)缺乏彈性,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)對(duì)ESV的影響較小,結(jié)果具有可靠性.研究表明伴隨京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的推進(jìn),生態(tài)服務(wù)有所提高,但應(yīng)當(dāng)根據(jù)各地區(qū)實(shí)際情況合理規(guī)劃土地利用格局,加強(qiáng)對(duì)林地、草地、水域的保護(hù),推進(jìn)集約用地,合理開(kāi)發(fā)未利用地. 

【文章來(lái)源】：華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,54(04)北大核心

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【文章目錄】：
1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)獲取
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 數(shù)據(jù)獲取
2 研究方法
    2.1 基于GEE的隨機(jī)森林算法（Random Forest）土地利用分類(lèi)
    2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算
    2.3 敏感性分析方法
3 結(jié)果與討論
    3.1 土地利用變化
    3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)間變化
    3.3 價(jià)值系數(shù)敏感性分析
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于Google Earth Engine的京津冀2001～2015年植被覆蓋變化與城鎮(zhèn)擴(kuò)張研究[J]. 張?zhí)?唐宏.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2018(04)
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碩士論文
[1]隨機(jī)森林的特征選擇和模型優(yōu)化算法研究[D]. 雍凱.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3001619