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。