土地资源是人类赖以生存的物质基础和社会发展的基本自然资源，也是重要的物质基础[1]，土地利用/覆被变化与地表物质循环和生命维持过程密切相关，是人类经济活动作用的直接反映[2]，是全球变化研究最活跃的领域之一[3]；而土地覆被是指地球表层的自然状态或覆被状况，侧重土地的地理特征[4,5]。
随着遥感技术的飞速发展，卫星遥感影像的分辨率不断提高，如何利用海量遥感数据资源快速提取地表信息是一项具有挑战性的任务[6]，相比于目前常用的遥感软件，谷歌地球引擎（Google Earth Engine, GEE）为海量的遥感数据提供了一个云计算平台，依托谷歌强大的后台处理器，提供高性能的计算。如何基于GEE云平台，实现土地覆被的精确、快速分类，进而实现高效地对土地覆被变化遥感监测，处于初步发展的阶段。
本文利用GEE对遥感数据的高效处理、分析和计算，基于武汉市土地覆被分布特点，采用随机森林分类方法对武汉市土地覆被进行精确、快速分类，结合ArcGIS空间分析，生成武汉市2000年-2010年、2010年-2020年土地覆被转移矩阵，研究分析2000-2020年武汉市土地覆被空间演变特征。
1.研究区概况
本文选取的研究区为武汉市，武汉市位于湖北省东部，是湖北省的省会、长江流域的核心城市之一，市内江河湖泊众多，有“百湖之市”的美称，中部六省唯一的副省级市，特大城市，同时它也是国务院批准的全国首批资源节约型与环境友好型社会建设综合配套改革试验区；地理位置为113°41′ E-115°05′ E、29°58′ N-31°22′ N。
2.数据来源与研究方法
以Landsat 8 OLI/TIRS的SR数据为基本数据源，利用QA波段进行影像去云处理，获取时间均在5~8月份，降低了由于时间差异对土地覆被变化的影响。
（1） 基于GEE平台遥感数据处理。基于GEE完成数据的获取和预处理，包括去云，阴影掩膜，镶嵌，裁剪等。
（2） 随机森林分类。随机森林以决策树为基本分类器，最终的分类结果使用票选法，将土地覆被分为：草地，耕地，林地，裸地，人工用地和水体六大类。
（3） 土地覆被状态指数。揭示某一土地覆被类型的变化趋势和状态，对于土地覆被类型和利用程度具有重要的意义[3]。公式为：
其中：P为第i类土地覆被类型的状态指数，值域为[-1,1]；△Si为其他土地覆被类型转换为第i类的面积（hm2）；为第i类土地覆被类型转换为其他类型的面积（hm2）。
（4） 土地覆被转移矩阵。首先对三年的影像进行栅格转矢量和融合，然后将融合后的图层进行相交，计算面积。
3.结果与分析
3.1 精度评价
2000年影像分类后的总体精度达到90.48%，Kappa系数为0.8853；2010年影像分类后的总体精度达到92.86%，Kappa系数为0.9139；2020年影像分类后的总体精度达到92.44%，Kappa系数为0.9090；三个年份影像分类后的总体精度和Kappa系数普遍较高。
3.2 武汉市土地覆被状态和变化分析
武汉市三年的土地覆被图分别见图1至图3。根据公式（1），得出土地覆被状态指数，见图4。
2000年-2010年、2010年-2020年武汉市土地覆被变化转移矩阵，见表1、表2。
4.结束语
根据土地覆被状态指数和土地覆被转移矩阵，分析数据及结果得出以下结论：2000年-2020年，草地前期主要向耕地和林地转移，后期草地主要向耕地和人工用地转移，草地覆盖的面积增加，主要由耕地和林地转变而来。耕地主要转换类型为草地，人工用地和水体，耕地覆盖的面积减少。林地主要转换类型为草地和耕地，林地覆盖的面积减少。裸地主要转换类型为人工用地，后期裸地的面积明显增加，主要由草地，耕地和人工用地转变而来。人工用地覆盖面积增加，且增加较稳定。水体覆盖面积略有减少，后期覆盖面积有所增加，水体覆盖转换较为稳定。
作者简介：黎孟琦（2000-），女，汉族，湖北黄冈人，学历：硕士在读，研究方向：遥感应用，单位：长江大学地球科学学院。
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