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基于随机森林的塔里木盆地荒漠化监测及影响因素分析
编号：513
访问权限：公开
更新：2024-04-10 21:58:40 浏览：886次
口头报告
报告开始：2024年05月18日 15:24（Asia/Shanghai）
报告时间：7min
所在会场：[S11] 主题11、地表过程与地貌 [S11-1] 主题11、地表过程与地貌 专题11.1、专题11.2（18日下午，204）
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摘要
荒漠化监测与分析对于干旱区来说是至关重要的，掌握和分析荒漠化规律对干旱区的可持续发展以及环境保护有着十分深远的影响。本文利用遥感影像基于GEE云计算平台计算塔里木盆地周边绿洲的多种指数，作为检测荒漠化的输入特征，并构建随机森林模型进行荒漠化识别。对周边绿洲30年间的荒漠化变化进行检测，并对变化的区域进行人为和自然影响因素分析，针对不同区域探究其主要影响因素，并且对各个绿洲荒漠化高风险区域进行判别与预警。
关键词
荒漠化,随机森林
报告人
于翔
博士研究生 中国科学院新疆生态与地理研究所稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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