GMeans是一种在Google Earth Engine（GEE）上用于图像分割的方法，它自动确定聚类数，减少了人工干预。该算法扩展了KMeans，适用于大规模遥感图像数据的高效、准确分割。通过Lab颜色空间转换、尺度变换和GMeans聚类器的应用，可以在GEE中实现图像的自动分割和可视化。
图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，它的目标是将一幅图像分割成若干个具有语义或结构上的一致性的区域。GMeans是一种基于GEE（Google Earth Engine）的图像分割方法，它可以实现高效准确的图像分割，并且适用于大规模的遥感图像数据。
GMeans算法是一种基于KMeans的聚类算法扩展，它能够自动确定聚类的数量。传统的KMeans算法需要人工指定聚类的数量，而GMeans算法通过自动估计聚类的数量，减少了用户的主观干预。
下面是使用GEE和GMeans进行图像分割的示例代码：
# 导入GEE库
import ee
ee.Initialize()
# 加载图像数据
image = ee.Image(
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