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　　自然地理环境复杂多样，纬度地带性分异特征明显，是全球气候变化剧烈响应区和东北亚重要的生态安全

　　（1）基于面向对象的遥感解释方法，建立了基于遥感的蒙古国土地覆被分类规则和参考阈值范围，获得蒙古1990年、2000年、2010年和2020年的精细土地覆被数据，总体分类准确率分别为82.26%、82.77%、92.34%和81.84%。

　　（2）选取Albedo、NDVI、MSAVI和TGSI等四个指标，分别构建多种特征空间模型，分析验证不同特征空间模型荒漠化反演精度，得到不同特征空间模型的最佳适应区域，获得蒙古国荒漠化程度分布图。

　　（3）引入参数量小、易训练、聚焦光谱特征与纹理特征的Pixel-based CNN水体提取模型。在蒙古国图拉河区域对比验证了Pixel-based CNN、U-net、DNN、NDWI以及MNDWI阈值法的水体提取结果。

　　（4）解析Python端深度学习模型结构，将其转写成GEE平台模块，利用GEE的云端数据和大数据计算能力，实现深度学习模型在线部署和预测，把贝加尔湖流域水体信息提取计算压缩在2小时内，验证精度超过92%。

　　（5）以内蒙古自治区锡林郭勒盟和蒙古国东戈壁省为研究区域，利用P-BSHADE方法获得扩展样点，结合NDVI植被指数，建立多种统计回归模型，发现最适用于研究区的不同产草量估算模型。

　　以上研究得到国家自然科学基金（，41971385）、中国科学院A类战略先导专项（XDA20030203）、中国工程科技知识中心建设项目（CKCEST-2022-1-41）等支持。

　　6.王卷乐*,魏海硕.蒙古国1990-2020年土地覆盖变化监测，科技部国家遥感中心《地球观测优质应用案例100例》，2022，案例序号：4-5.