基于GEE平台提取耕地的国外研究现状

在国外，基于GEE平台提取耕地的研究已经有了一些进展。

例如，2019年Duan等人使用Landsat 8 OLI和Sentinel-1 SAR数据，结合GEE平台中的一系列算法，成功地提取了中国辽宁省的耕地信息。他们使用的算法包括阈值分割、决策树分类和随机森林等。研究结果表明，使用多源数据融合和多算法组合可以提高耕地提取的精度。

另外，2020年，Kandwal等人使用GEE平台中的Landsat 8 OLI影像和一系列的指数（如归一化植被指数、归一化水体指数等）来提取印度的耕地信息。他们采用了随机森林算法，并将其与支持向量机和决策树算法进行了比较。结果表明，随机森林算法具有最高的分类精度。

总的来说，在国外的研究中，使用GEE平台提取耕地信息已经成为了一个热门的研究方向。通过结合多源数据和多种算法，可以提高耕地提取的精度和准确性。

相关问题

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。

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。