Google Earth Engine 卷积神经网络在 GEE 中的应用

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本文介绍了如何在Google Earth Engine(GEE)平台上利用卷积神经网络(CNN)进行图像分类任务。通过预处理卫星图像,定义并训练CNN模型,实现了土地覆盖类型的分类。GEE的云处理能力与CNN相结合,为大规模遥感图像分析提供了有效工具。

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种强大的深度学习模型,广泛应用于图像处理和计算机视觉任务中。Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云平台,提供了大规模遥感数据分析和处理的能力。本文将介绍如何在 GEE 中应用卷积神经网络进行图像分类任务,并提供相应的源代码。

首先,我们需要导入所需的库和数据集。在 GEE 中,我们可以使用ee库来访问 GEE 的功能,并利用其中的数据集来进行分析。

// 导入所需库
var ee = require('users/google/earthengine:ee');
var tf = require
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