基于GEE平台提取耕地的国内外研究现状

近年来，随着卫星遥感技术和地理信息系统的发展，耕地提取成为一个重要的研究课题。GEE（Google Earth Engine）作为一个开放平台，通过提供大量的遥感数据和分析工具，为耕地提取提供了极大的便利。目前国内外学者已经在GEE平台上开展了大量的耕地提取研究。

国内方面，王瑞峰等学者应用GEE平台，基于2015年的Landsat 8 OLI影像，采用监督分类方法提取了辽宁省的耕地，并对其进行了精度评价。张冬梅等学者采用GEE平台，结合2016年的Sentinel-2A影像和DEM数据，应用决策树分类方法提取了宁夏回族自治区的耕地。杨佳颖等学者则基于GEE平台，结合2016年的Sentinel-2A影像和NDVI指数，采用多时相分类方法提取了广东省的耕地。

国外方面，Liu et al.（2018）采用GEE平台，利用2015年的Landsat 8 OLI影像，结合土地利用/土地覆盖数据和DEM数据，应用支持向量机方法提取了缅甸的耕地。Zhang et al.（2019）采用GEE平台，结合2017年的Sentinel-2A影像和DEM数据，基于最大似然分类方法提取了越南的耕地。Huang et al.（2020）则应用GEE平台，利用2018年的Sentinel-2影像和NDVI指数，采用多阈值分割方法提取了肯尼亚的耕地。

总的来说，GEE平台在耕地提取方面具有很大的优势，能够提供多源数据和多种分析工具，为耕地提取研究提供了强有力的支持。

相关问题

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。

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。