利用GEE土地利用分类的广州市生态系统服务价值变化分析

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.1127

测绘通报 ›› 2025, Vol. 0 ›› Issue (11): 170-175.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.1127

利用GEE土地利用分类的广州市生态系统服务价值变化分析

赵小阳^1,2,3, 邱镛康^1,2,3, 刘洋^1,2,3, 段鹏^1,2,3, 付乐宜^1,2,3

1. 广州市城市规划勘测设计研究院有限公司, 广东广州 510060;
2. 广州市资源规划和海洋科技协同创新中心, 广东广州 510060;
3. 广东省城市感知与监测预警企业重点实验室, 广东广州 510060

收稿日期:2025-07-16 发布日期:2025-12-04
通讯作者: 邱镛康。E-mail:yongkangqiu@163.com
作者简介:赵小阳(1981—),男,正高级工程师,主要研究方向为国土空间调查。E-mail:1491332981@qq.com
基金资助:
国家重点研发计划(2022YFB3903405)

Analysis of changes in ecosystem service value in Guangzhou using GEE land use classification

ZHAO Xiaoyang^1,2,3, QIU Yongkang^1,2,3, LIU Yang^1,2,3, DUAN Peng^1,2,3, FU Leyi^1,2,3

1. Guangzhou Urban Planning & Design Survey Research Institute Co., Ltd., Guangzhou 510060, China;
2. Guangzhou Collaborative Innovation Center of Natural Resources Planning and Marine Technology, Guangzhou 510060, China;
3. Guangzhou Enterprise Key Laboratory for Urban Sensing, Monitoring and Early Warning, Guangzhou 510060, China

Received:2025-07-16 Published:2025-12-04

摘要/Abstract

摘要： 量化不同土地利用类型的生态系统服务价值(ESV),能为城市生态资源保护与国土空间规划提供重要依据。本文以广州市为研究区域,基于GEE平台遥感数据集与随机森林算法进行土地利用分类,结合当量因子法计算研究区ESV空间分布,并评估人类活动强度对于ESV变化的影响。结果表明:①2014—2024年,建设用地面积增长率为5.93%,增长的面积主要是由耕地、未利用地、草地转化而来,其他用地类型占地面积除林地外都呈现缩减趋势;②广州市的ESV主要来自林地和水体,累计占比超95%,2014—2024年,研究区ESV总量降低了约1.12亿元,ESV降低的区域主要位于广州建成区周边,主要来自城镇的扩张;③广州市人类活动强度空间分布呈现北部低、中部与西部高的特征,并且人类活动强度与ESV之间呈现负相关关系,即随着人类活动增强,ESV呈现下降趋势。

关键词: GEE, 土地利用分类, 当量因子, 生态系统服务价值, 人类活动强度

Abstract: Quantifying the ecosystem service value (ESV) of different land use types can provide important basis for urban ecological resource protection and national spatial planning.This article takes Guangzhou city as the research area,uses the GEE platform remote sensing dataset and random forest algorithm for land use classification,combines the equivalent factor method to calculate the spatial distribution of ESV in the study area,and evaluates the impact of human activity intensity on ESV changes.The results show that: ①From 2014 to 2024,the growth rate of construction land area has reached 5.93%.The increased area was mainly converted from cultivated land,unused land,and grassland,while the land area of other land types showed a decreasing trend except for forest land.② The ESV in Guangzhou mainly comes from forests and water bodies,accounting for over 95% of the total.From 2014 to 2024,the total ESV in the study area decreased by about 112 million yuan,and the areas where ESV decreased were mainly located around the built-up areas of Guangzhou,mainly due to urban expansion.③ The spatial distribution of human activity intensity in Guangzhou city shows a characteristic of low intensity in the north and high intensity in the middle and west,and there is a negative correlation between human activity intensity and ESV.With the increase of human activity,ESV shows a downward trend.

Key words: GEE, land-use classification, equivalent factor, ecosystem service value, human activity intensity

中图分类号:

P208

赵小阳, 邱镛康, 刘洋, 段鹏, 付乐宜. 利用GEE土地利用分类的广州市生态系统服务价值变化分析[J]. 测绘通报, 2025, 0(11): 170-175.

ZHAO Xiaoyang, QIU Yongkang, LIU Yang, DUAN Peng, FU Leyi. Analysis of changes in ecosystem service value in Guangzhou using GEE land use classification[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2025, 0(11): 170-175.

参考文献

[1] DAILY G C,SÖDERQVIST T,ANIYAR S,et al.The value of nature and the nature of value[J].Science,2000,289(5478): 395-396.
[2] 谢高地,甄霖,鲁春霞,等.一个基于专家知识的生态系统服务价值化方法[J].自然资源学报,2008,23(5): 911-919.
[3] 谢高地,张彩霞,张雷明,等.基于单位面积价值当量因子的生态系统服务价值化方法改进[J].自然资源学报,2015,30(8): 1243-1254.
[4] 赵霁雨,崔柳,王佳,等.基于土地利用模拟预测模型分析的城市绿色空间发展多情景模拟及建设时序研究: 以湛江市中心城区为例[J].生态学报,2023,43(15): 6307-6320.
[5] 赖帆,杨广平,赵樊.土地利用覆盖变化对生态系统影响的综合评价与优化策略[J].测绘通报,2025(2): 150-155.
[6] 胡云锋,商令杰,王召海,等.GEE平台和CART方法的北京市土地解译[J].测绘科学,2018,43(4): 87-93.
[7] 宋杰,张朝,韩继冲.基于GEE与多源遥感数据融合反演高时空分辨率物候[J].遥感学报,2024,28(11): 2910-2926.
[8] 董亚坤,王钰,何紫玲,等.基于GEE的洱海流域土地利用/覆被分类算法对比研究[J].西北林学院学报,2024,39(1): 28-35.
[9] 朱江涛,艾金泉,陈晓勇,等.基于GEE的鄱阳湖湿地植被长期变化特征及其对水文情势的响应[J].测绘通报,2022(8): 7-13.
[10] ZHANG Biao,LI Wenhua,XIE Gaodi.Ecosystem services research in China: progress and perspective[J].Ecological Economics,2010,69(7): 1389-1395.
[11] 高星,杨刘婉青,李晨曦,等.模拟多情景下白洋淀流域土地利用变化及生态系统服务价值的空间响应[J].生态学报,2021,41(20): 7974-7988.
[12] 贾路,于坤霞,李占斌,等.长江经济带景观格局对生态系统服务价值影响的概率评估[J].农业工程学报,2023,39(15): 217-227.
[13] 张学鹏,张凤娇,陈伟,等.云贵高原地区生态系统服务价值时空变化特征[J].测绘通报,2022(8): 30-35.
[14] 邱坚坚,刘毅华,陈澄静,等.生态系统服务与人类福祉耦合的空间格局及其驱动方式: 以广州市为例[J].自然资源学报,2023,38(3): 760-778.
[15] BREIMAN L.Random forests[J].Machine Learning,2001,45(1): 5-32.
[16] 姚登举,杨静,詹晓娟.基于随机森林的特征选择算法[J].吉林大学学报(工学版),2014,44(1): 137-141.
[17] 刘克强,汪云甲,陈锐志,等.基于随机森林算法的多维情境特征活动识别[J].测绘通报,2017(7): 29-33,44.
[18] 李伟,张华英,魏安世,等.广东省森林景观空间格局特征[J].中南林业科技大学学报,2013,33(3): 79-83.
[19] 谢高地,鲁春霞,冷允法,等.青藏高原生态资产的价值评估[J].自然资源学报,2003,18(2): 189-196.
[20] 雷军成,王莎,汪金梅,等.土地利用变化对寻乌县生态系统服务价值的影响[J].生态学报,2019,39(9): 3089-3099.
[21] 张艳芳,李云.1995—2015年关中平原城市群生态系统服务价值(ESV)及其时空差异[J].浙江大学学报(理学版),2020,47(5): 615-623.
[22] 刘世梁,刘芦萌,武雪,等.区域生态效应研究中人类活动强度定量化评价[J].生态学报,2018,38(19): 6797-6809.
[23] 徐勇,孙晓一,汤青.陆地表层人类活动强度: 概念、方法及应用[J].地理学报,2015,70(7): 1068-1079.
[24] 周雅萍,赵先超.长株潭城市群人类活动强度与生态系统服务价值空间关系[J].中国环境科学,2024,44(5): 2948-2960.

利用GEE土地利用分类的广州市生态系统服务价值变化分析

Analysis of changes in ecosystem service value in Guangzhou using GEE land use classification

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	边朝阳, 黄方, 何伟丙, 张巧凤, 芦童童, 关皓. 基于机器学习的内蒙古地区SMAP L4土壤水分产品降尺度模型[J]. 测绘通报, 2025, 0(9): 19-25.
[2]	张楠, 陈胜华, 孙彩霞. 阳泉市煤矿区生境质量时空变化及驱动因素分析[J]. 测绘通报, 2025, 0(3): 27-32.
[3]	赖帆, 杨广平, 赵樊. 土地利用覆盖变化对生态系统影响的综合评价与优化策略[J]. 测绘通报, 2025, 0(2): 150-155,162.
[4]	张雷, 眭天波, 黄成兵, 张净. 基于多源遥感数据的泸定同震滑坡识别[J]. 测绘通报, 2025, 0(1): 83-87,126.
[5]	倪春雨, 何文, 姚月锋. 基于GeoSOS-FLUS模型的桂林市耕地变化趋势[J]. 测绘通报, 2024, 0(5): 35-40.
[6]	李文康, 赵泉华, 贾淑涵, 李玉. 多特征多层次Sentinel-2影像辽宁省湖库水体提取[J]. 测绘通报, 2024, 0(3): 37-42,106.
[7]	付萍杰, 补沅坤, 马池杰, 李晓彤, 马明亮. 基于GEE的黄河三角洲地区土壤含盐量时空反演[J]. 测绘通报, 2024, 0(11): 13-20,26.
[8]	关琳, 王让会, 刘春伟, 周丽敏. 祁连山自然保护区生态环境大数据管理模式的探讨[J]. 测绘通报, 2023, 0(7): 97-106.
[9]	刘明月, 郑浩, 陈星彤, 杨晓芜, 宋敬茹, 张永彬, 满卫东. GEE支持下联合植被物候特征与机器学习的入侵植物互花米草提取[J]. 测绘通报, 2023, 0(6): 36-43.
[10]	张学鹏, 张凤娇, 陈伟, 李广超, 毕朋帅, 王哲. 云贵高原地区生态系统服务价值时空变化特征[J]. 测绘通报, 2022, 0(8): 30-35.
[11]	高雨, 胡召玲, 樊茹. 高分辨率影像融合算法对滨海湿地土地利用分类精度的影响[J]. 测绘通报, 2022, 0(1): 116-120.
[12]	陈伟, 刘湘媛, 曾圣, 张华平, 毛志芳. 基于GEE的地表覆盖与气候状态关联研究[J]. 测绘通报, 2021, 0(12): 99-104.
[13]	邵亚奎, 王蕾, 朱长明, 方晖, 张新, 黄端, 陶莉. GEE云平台支持下的西天山森林遥感监测与时空变化分析[J]. 测绘通报, 2020, 0(8): 13-17.
[14]	王华, 杨乾鹏, 郭山川, 旦增, 次仁多吉. Landsat时序数据支持下的藏东南植被时空变化监测[J]. 测绘通报, 2020, 0(11): 7-12,38.
[15]	程滔. 一种全国陆地生态系统服务价值的大数据计算与分析方法[J]. 测绘通报, 2018, 0(8): 41-46.