GEE提取耕地的国内外研究现状和发表文献

GEE是Google Earth Engine的缩写，它是一个基于云计算的平台，提供了全球范围内的遥感数据和计算资源，可以用于地表覆盖分类、土地利用变化监测等方面的研究。下面是关于GEE提取耕地的国内外研究现状和发表文献：

1. 国内研究现状：近年来，国内学者在GEE上提取耕地方面的研究逐渐增多，主要集中在以下几个方面：

（1）基于机器学习方法的耕地提取：如利用支持向量机、随机森林等算法提取耕地信息。

（2）基于遥感影像时序分析的耕地提取：如利用NDVI时间序列、植被指数等方法提取耕地信息。

（3）基于深度学习方法的耕地提取：如利用卷积神经网络、循环神经网络等算法提取耕地信息。

2. 国外研究现状：国外学者在GEE上提取耕地方面的研究也比较活跃，主要集中在以下几个方面：

（1）基于机器学习方法的耕地提取：如利用支持向量机、随机森林等算法提取耕地信息。

（2）基于遥感影像时序分析的耕地提取：如利用NDVI时间序列、植被指数等方法提取耕地信息。

（3）基于深度学习方法的耕地提取：如利用卷积神经网络、循环神经网络等算法提取耕地信息。

3. 文献推荐：

（1）国内文献：

李华，王菲. 基于GEE的耕地信息提取研究综述[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(11): 2156-2167.

刘娜，李鹏，吴玉兰. 基于GEE的耕地提取研究进展[J]. 四川农业大学学报, 2021, 39(2): 189-195.

（2）国外文献：

Mokhtarzade M, Salehi B. Cropland mapping using Google Earth Engine and machine learning algorithms[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2021, 193(5): 287.

Zhang Y, Zhang X, Wang S, et al. Mapping cropland extent and intensification in the North China Plain using multi-temporal Landsat imagery and Google Earth Engine[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2019, 155: 135-148.

以上仅是部分文献推荐，供参考。