Google Earth Engine作物分类的影像合成案例分析

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：

1. 导入地理数据集

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。

2. 数据预处理

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

通过使用地理边界（geometryÿ