Google Earth Engine作物分类的影像合成案例分析

最新推荐文章于 2025-05-14 00:13:29 发布

UePostscript

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文章标签：分类人工智能大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/UePostscript/article/details/133058699

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本文通过Google Earth Engine (GEE) 分析遥感数据，介绍作物分类的影像合成过程，包括数据预处理、影像合成、特征提取、训练分类器、预测分类和结果可视化，帮助农业管理者进行精细化管理。

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，用于分析和处理地球观测数据。它提供了丰富的遥感数据集和计算资源，使研究人员能够进行大规模的地球观测分析。本文将介绍如何使用GEE进行作物分类的影像合成，并提供相应的源代码示例。

作物分类是农业遥感应用中的一个重要任务，它可以帮助农业管理者监测和评估农田的作物类型和生长状况。通过合成影像来进行作物分类可以提供更全面和准确的信息，从而支持农业决策和精细化管理。

以下是使用GEE进行作物分类的影像合成的步骤和代码示例：

var imageCollection = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2")
    .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')
    .filterBounds(geometry);

在这个示例中，我们导入了2020年的Sentinel-2影像集，并根据特定的地理范围进行了过滤。

var clippedCollection = imageCollection.map(function(image) {
  return image.clip(geometry);
});

通过使用地理边界（geometry）对影像集进行裁剪，我们可以限制分析的区域，从而减少处理的计算量。

var synthesizedImage

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