GEE多源数据的耕地提取国内外现状

GEE（Google Earth Engine）是一种基于云计算的地球科学数据分析平台，能够处理大规模、多源、多时相的遥感数据，并提供了丰富的遥感数据和分析工具。因此，利用GEE进行耕地提取分析已经成为当前研究的热点之一。

国内方面，目前已经有许多学者利用GEE进行了耕地提取的研究。例如，中国科学院遥感与数字地球研究所的李晓云等人，利用GEE中的Landsat 8和Sentinel-1数据，结合机器学习算法，实现了对中国南方地区耕地的高精度提取。此外，南京信息工程大学的刘振宇等人，也利用GEE中的Landsat 8数据，通过交叉验证方法，实现了长江中下游地区耕地的自动提取。

国外方面，GEE在耕地提取方面的应用也非常广泛。例如，美国宾夕法尼亚州立大学的Xiaomeng Jin等人，利用GEE中的Sentinel-2数据和地物指数，实现了对肯尼亚和塞内加尔地区的耕地提取。此外，澳大利亚昆士兰科技大学的M. R. Islam等人，利用GEE中的Landsat 8数据和支持向量机算法，实现了对孟加拉国土地利用/土地覆盖的分类和耕地提取。

总之，GEE作为一种强大的遥感数据分析平台，已经成为耕地提取研究的重要工具之一。国内外学者在这方面的应用也越来越广泛，未来还将有更多的研究利用GEE进行耕地提取分析。

相关问题

gee提取耕地的国内外现状

国内外耕地提取的现状如下：

国内：
1. 农业用地多次调整，耕地面积不断减少。据国土资源部数据，2019年底，全国耕地面积为1.82亿公顷，是2017年的1.84亿公顷的近20年来最低水平。
2. 城市化进程加速，城镇化建设对耕地的占用也在不断增加。
3. 政策上鼓励高效利用耕地，推广农业现代化技术，提高耕地利用效率。

国外：
1. 欧洲联盟对耕地保护非常重视，提取耕地需要经过严格的审批程序，确保耕地面积不会减少。
2. 美国和加拿大等国家有大片的农业用地，但也存在城市化和工业化对耕地的占用，尤其是在城市化建设比较快速的地区。
3. 澳大利亚等国家也在积极推广农业现代化技术，提高耕地利用效率。

总体来说，随着城市化和工业化进程的加速，国内外的耕地面积都在不断减少，但在政策和技术上，各国也在积极探索如何保护耕地、提高耕地利用效率。

基于GEE平台提取耕地的国外研究现状

在国外，基于Google Earth Engine（GEE）平台提取耕地的研究已经得到了广泛的应用。以下是一些相关的研究现状：

1. 联合国粮食及农业组织（FAO）使用GEE对全球耕地进行了监测和分析。其中，利用多源遥感数据和机器学习算法，实现了耕地的分类和变化检测。

2. 印度的一项研究使用GEE平台和卫星图像，对该国的耕地进行了监测和分析。该研究使用了基于支持向量机（SVM）和随机森林（RF）的分类方法，实现了高精度的耕地提取。

3. 中国的一项研究使用GEE平台和Sentinel-2卫星数据，对黑龙江省的耕地进行了提取和监测。该研究使用了基于深度学习的分类方法，实现了高精度的耕地提取，并对耕地变化进行了分析。

4. 美国的一项研究使用GEE平台和Landsat数据，对美国的耕地进行了提取和监测。该研究使用了多尺度分析和时间序列分析方法，实现了高精度的耕地提取，并对耕地变化进行了分析。

总的来说，基于GEE平台的耕地提取研究已经得到了广泛的应用，并且在分类精度和变化检测方面取得了较好的效果。