1、运用云计算和深度学习技术,发展高效可靠的LUC制图和LUC变化检测算法,并在国家尺度和区域尺度上开展应用(论文1,2)。
2、在重要自然地理区域,解析LUC变化时空过程及其驱动机制,特别是针对林草地变化开展深入分析,为生态保护和区域可持续发展提供政策支撑(论文3、4、5)。
3、在北京等典型都市地区,解析LUC组分构成及空间分布格局是如何影响城市热岛特征,由此为都市区绿地规划和美丽中国建设提供建议(论文6、7)。
4、针对人类LUC活动所造成的石漠化,运用大数据手段解析典型生态退化研究热点的时空分布和演变,阐明多源数据结果之间的空间差异(论文8)。
上述研究得到了科技部重点研发计划(2016YFC0503701,2016YFB0501502),中科院战略先导计划(XDA19040301,XDA20010202)以及国防科工局高分专项(00-Y30B14-9001-14/16)等多个项目支持。
论文成果如下:
(1)HU YF*, DONG Y, BATUNACUN. An automatic approach for land-change detection and land updates based on integrated NDVI timing analysis and the CVAPS method with GEE support[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2018, 146(12): 347-359.
(2)Hu, Y*.; Zhang, Q.; Zhang, Y.; Yan, H. A deep convolution neural network method for land cover mapping: A case study of qinhuangdao, china. Remote Sensing 2018, 10(12), 2053.
(3)BATUNACUN, NENDEL C, HU YF, LAKES T. Land-use change and land degradation on the Mongolian Plateau from 1975 to 2015-A case study from Xilingol, China[J]. Land Degradation & Development, 2018, 29(6): 1595-1606.
(4)HU YF*, BATUNACUN. An Analysis of Land-Use and Land-Cover Change in the Zhujiang-Xijiang Economic Belt, China, from 1990 to 2017[J]. Applied Sciences-Basel, 2018, 8(9).1524
(5)HU YF*, BATUNACUN. An Analysis of Land-Use Change and Grassland Degradation from a Policy Perspective in Inner Mongolia, China, 1990–2015[J]. Sustainability, 2018, 10(11): 4048.
(6)DAI ZX, GULDMANN JM, HU YF*. Spatial regression models of park and land-use impacts on the urban heat island in central Beijing[J]. Science of the Total Environment, 2018, 626(6): 1136-1147.
(7)DAI Z, GULDMANN JM, HU YF*. Thermal impacts of greenery, water, and impervious structures in Beijing’s Olympic area: A spatial regression approach[J]. Ecological Indicators, 2019, 97(2): 77-88.
(8)HU YF*, HAN YQ, ZHANG YZ. Information Extraction and Spatial Distribution of Research Hot Regions on Rocky Desertification in China[J]. Applied Sciences, 2018, 8(11): 2075.
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