GEE:作物分类和面积统计

随着人口不断增长,全球粮食需求也在不断增加,农作物的种植面积成为了一个关键的问题。在这个背景下,使用遥感数据进行作物分类和面积估计成为了一个重要的任务。Google Earth Engine是一个强大的工具,可以快速处理大量的遥感数据,支持用户进行作物分类和面积估计等分析任务。

在这篇博客中,我们将介绍如何使用Google Earth Engine进行作物分类和面积估计。我们将以玉米为例进行讲解。

玉米种植区分类结果如下图所示,


文章目录

      • 一、背景
      • 二、导入和可视化数据
      • 三、设置和执行分析
      • 四、计算每类面积,导出分类地图
      • 五、最后的注意事项


一、背景

复杂地貌中的土地覆盖分类受到作物/植被类型短距离转换的限制,特别是在小农户耕作系统中。地球观测图像的可用性和易获取性不断增加,为评估土地覆盖状态和监测变化提供了重要机会,但要实现这种能力,必须有相关地面真实数据来校准和验证分类算法。在撒哈拉以南非洲农耕系统中,所需的具有空间明确性的地面真实数据通常不可获得,这限制了开发相关分析工具以监测农田动态或生成[近]实时农耕系统见解。本教程旨在为有兴趣在Google Eart

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