【摘 要】
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由于传统长时序水体提取速度慢、效率低，基于Google Earth Engine（GEE）平台，以Landsat遥感影像为数据源，采用归一化水体指数（normalized difference water index,NDWI）、随机森林（random forest,RF）、支持向量机（Support vector machine,SVM）分类法对青海湖开展水体提取及空间格局演变研究。研究结果表明
【基金项目】
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国家自然科学基金（41941019）； 中央高校基本科研业务费专项资金（300102260301/087,300102260404/087,300102269208）； 陕西省土地整治重点实验室开放基金（2019-ZD04）；
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由于传统长时序水体提取速度慢、效率低，基于Google Earth Engine（GEE）平台，以Landsat遥感影像为数据源，采用归一化水体指数（normalized difference water index,NDWI）、随机森林（random forest,RF）、支持向量机（Support vector machine,SVM）分类法对青海湖开展水体提取及空间格局演变研究。研究结果表明：（1）GEE平台在长时序水体提取分析上有高效率、高性能、低消耗、低成本的特点；（2）针对地形环境简单的青海湖区域，NDWI法提取效果最好，精度最高，平均总体精度和Kappa系数分别为93.47%和0.84；（3）NDWI提取结果显示，1999—2019年青海湖面积呈现先减后增趋势，2004年面积最小，空间上面积变化主要体现在鸟岛、沙柳河、沙岛湖及海晏湾区域；（4）1999—2019年青海湖水量平衡收支为正，共增加15.33 km3；（5）降水的增加和蒸发的减少是影响青海湖水量增加的决定性因子。GEE平台的水体长期变化监测能力有望为内陆湖的可持续发展管理提供支撑。
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