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。

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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
### 使用 Google Earth Engine 获取和处理作物分布数据 为了有效地获取并处理作物分布数据,在 Google Earth Engine (GEE) 中可以采用多种方法和技术来实现这一目标。具体来说: #### 数据源的选择 对于作物分布的研究,可以选择 Sentinel 卫星系列作为主要的数据来源之一[^1]。这类卫星提供了高频率的时间序列观测能力以及较高的空间分辨率,非常适合用于监测地面覆盖变化。 #### 预处理阶段 在正式开始分析之前,通常需要对原始影像执行一系列预处理操作以提高后续分类精度。这包括但不限于大气校正、云层检测与去除等措施。例如,可以通过 GEE 自带的功能或者调用外部 API 来完成这些任务。 #### 图像分类技术的应用 一旦完成了必要的预处理工作,则可以根据研究需求选用合适的图像分类算法来进行最终的目标识别。常见的做法是从训练样本集中学习特征模式,并将其应用于整个区域内的未知像素上。支持向量机(SVM),随机森林(Random Forests),决策树(Decision Trees)都是常用的机器学习模型选项;另外还有深度卷积神经网络(CNN)这样的高级工具可供尝试。 #### 利用现有数据集辅助建模 除了直接依赖于光学遥感影像外,还可以考虑引入其他类型的补充资料帮助构建更精确的地图。比如提到的由 NASA 支持开发的 GFSAD 全球农田范围分布数据库就非常适合作为此类项目的参考资料[^2]。该集合不仅涵盖了广泛的地理范围而且具备良好的时间连续性,能够显著增强结果的有效性和可靠性。 ```javascript // JavaScript Code Example for loading and visualizing crop distribution data using GEE. var dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterDate('2023-01-01', '2023-12-31'); print(dataset); Map.addLayer(dataset, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3}, 'True Color Image'); ```
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