基于GEE与哨兵2号的土地覆盖分类方法及实现

利用遥感技术进行土地覆盖分类是地表变化监测的基础工作。Google Earth Engine（GEE）平台凭借其海量数据存储与并行计算能力，显著降低了长时间序列、大区域土地分类的技术门槛。本文基于哨兵2号遥感数据，介绍利用GEE实现土地覆盖分类的完整流程，包括数据预处理、特征构建、分类器训练及精度验证等关键环节。

技术优势与数据选择

本方法采用哨兵2号（Sentinel-2）地表反射率数据（COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED），具有以下优势：

• 空间分辨率达10米，可满足中小尺度土地分类需求
• 包含13个光谱波段，覆盖可见光至短波红外范围
• 重访周期为5天，能有效规避云污染影响

结合GEE平台特性，可实现：

• 免数据下载与预处理，直接调用标准化产品
• 集成多种分类算法，支持交叉验证与精度对比
• 自动化批量处理，快速生成多时相分类结果

技术流程与实现代码

1. 研究区定义

首先加载研究区矢量边界，确保后续分析范围精准：

// 替换为实际研究区资产路径
var roi = ee.FeatureCollection("your研究区资产路径");
Map.centerObject(roi, 9); // 设定地图显示中心与缩放级别

2. 影像合成与特征构建

通过年度合成消除云干扰，并构建光谱特征与指数特征：

function getComposite(year) {
   
   
  // 哨兵2号影像年度合成
  var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED')
    .filterDate(ee.Date.fromYMD(year, 1, 1), ee.Date.fromYMD(year, 12, 31))
    .filterBounds(roi)
    .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20)) // 云量控制
    .select(['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B8', 'B11', 'B12'])
    .median() // 中值合成抑制噪声
    .clip(roi);
  
  // 特征指数计算
  var ndvi = s2.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI'); // 植被指数
  var ndwi = s2.