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。

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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。

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。