MDPI Books | Remote Sensing期刊新书荐读：谷歌地球引擎系统的遥感应用

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新闻简讯

2020年6月，最新的Journal Citation Report 2019和CiteScore 2019已发布。Remote Sensing期刊在2019年的影响因子为4.509，五年影响因子为5.001，CiteScore为6.1。自2009年创刊以来，Remote Sensing被SCIE，EI，Scopus等多个权威数据库收录，影响因子保持五年持续增长。编辑部感谢所有关注、支持和帮助Remote Sensing发展的科研工作者，并期待在未来得到您的继续支持！

以下为Remote Sensing期刊特刊书''Google Earth Engine Applications''介绍。

谷歌地球引擎系统的遥感应用

过去50年来，卫星地球观测迅速发展，有大量卫星传感器以更高的时空和光谱分辨率对地球进行成像处理，积累了庞大的遥感数据。因此，需要不断的强化数据分析和计算能力，才能更好地处理如此大规模的数据集。在这种环境下，云基础设施应运而生，以其特有的灵活性，能够存储、管理和计算巨大的数据量，从而使之前因数据量和计算限制而难以实现的分析成为可能。

图片来源：Google Earth Engine Tutorial 1

作为一个云计算平台，谷歌地球引擎(Google Earth Engine，GEE)拥有处理地球大数据的高性能计算资源，实现了多时态遥感大数据(以千兆字节为单位)的实时访问、存储和处理，能够对大量全球尺度地球科学资料进行在线可视化计算和分析处理。GEE用户可以在保留区域上传自己的非公共数据，并将其与公共数据一起处理，进行协同数据融合和集成。此外，GEE还旨在帮助研究人员更方便地向其他研究人员、政策制定者甚至公众传播他们的研究成果，以分享科学成果、支持各种管理决策。科学家、独立研究人员、业余爱好者可以利用这个庞大的数据仓库为未来的变化进行数据挖掘，绘制趋势图，并以前所未有的方式量化地球表面的资源。人们不再需要最新计算机或软件的巨大处理能力，这意味着世界上最贫穷国家中资源匮乏的研究人员与最发达国家的研究人员均可拥有同样的分析能力。

GEE以其前所未有的优势吸引着世界各地科学家的关注，其广泛应用于森林覆盖图绘制、森林砍伐探测、土地覆盖分类、森林生物量和碳排放估算、城市面积扩展图绘制、人口分布图绘制、农业生产以及牧场动态的变化预测。为研究大数据时代背景下GEE是如何应用并造福于遥感科学，2019年4月Remote Sensing期刊与澳大利亚新英格兰大学和南非夸祖鲁纳塔尔大学的Lalit Kumar和Onisimo Mutanga教授共同编辑特刊：Google Earth Engine Applications，收录了22篇来自多个国家及地区的最新研究成果，涉及植被监测、农田制图、生态系统评估和初级生产力等领域，覆盖了全球不同时空尺度的研究数据。特刊同时出版了''Google Earth Engine Applications''这本专题新书，展示了GEE平台在处理不同规模的海量数据集和构建自动化程序方面的能力，并希望能推进谷歌地球引擎的研究和发展。

识别二维码，了解特刊''Google Earth Engine Applications''详情。

作者介绍

Lalit Kumar教授

毕业于澳大利亚悉尼新南威尔士大学，现就职于澳大利亚新英格兰大学。

研究方向：利用空间技术、卫星图像和基于地面的地理信息系统数据层进行环境建模，研究气候变化对沿海地区的影响，利用时间序列遥感数据和全球气候模型绘制沿海地区的历史变化和预测未来变化。

Onisimo Mutanga教授

就职于南非夸祖鲁纳塔尔大学，现任南非SARChI土地利用规划和管理研究协会主席。

研究方向：利用遥感技术对全球和土地利用变化分析植被(包括农作物)模式和条件。他整合生态学、生物多样性保护和遥感来模拟森林破碎化、病虫害和入侵物种对农业和自然生态系统的影响。

往期回顾：

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*翻译作者：Amiee Shi

*本文内容由MDPI中国办公室编辑负责撰写，一切内容请以英文原版为准。如需转载，请邮件联系：

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