GEE：面对对象土地利用分类（结合SNIC、GLCM 和机器学习算法）

本文将介绍在Google Earth Engine中结合SNIC、GLCM和机器学习算法的面向对象 的土地利用/土地覆盖（LULC）分类方法。

结果如下图所示，

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一、来源

“Object-oriented LULC classification in Google Earth Engine combining SNIC, GLCM, and Machine Learning algorithms”,
Remote Sens. 2020, 12(22), 3776;
https://doi.org/10.3390/rs12223776.

这篇论文旨在探讨结合SNIC、GLCM和机器学习算法的面向对象的土地利用/土地覆盖（LULC）分类方法在Google Earth Engine中的应用。

首先，论文介绍了土地利用/土地覆盖分类的重要性以及已有的方法的局限性。然后，论文详细介绍了SNIC（Superpixel-based Normalized Cut Segmentation）算法和GLCM（Gray Level