GEE中的机器学习：如何用GEE构建遥感图像分类模型


参考资源链接：[Google Earth Engine中文教程：遥感大数据平台入门指南](https://wenku.csdn.net/doc/499nrqzhof?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. GEE概述与遥感图像处理基础

## 1.1 GEE平台介绍
Google Earth Engine（GEE）是由Google推出的一款基于云计算的地理信息系统（GIS），它集合了海量的卫星图像和地理数据集。GEE平台通过提供丰富的API接口，使得用户能够高效地进行遥感数据的分析与处理。GEE不仅简化了复杂的数据处理流程，还提供了强大的计算能力，让用户可以快速访问、分析和可视化大量地理空间信息。

## 1.2 遥感图像处理基础
遥感图像处理是地理信息科学中的一个关键领域，它涉及到从遥感影像中获取有用信息的过程。处理步骤一般包括：图像预处理、特征提取、分类和后处理。图像预处理主要是为了消除或减少影像中的噪声和误差，包括辐射校正、大气校正等。特征提取则是识别和量化图像中的各种特征，如亮度、纹理和形状。分类是将特征分门别类的过程，这是为了识别不同类型的地物。最后，后处理包括图像的增强和重构等，以提升最终图像的可用性和可理解性。

## 1.3 GEE在遥感处理中的作用
GEE在遥感图像处理中的作用不容忽视。它不仅提供了对各类卫星数据的访问和处理能力，还支持用户利用其内置的算法和工具进行深度学习和其他高级分析。GEE的云计算能力允许用户无需下载大量数据，即可在云端直接进行数据处理，极大地提升了研究效率。此外，GEE平台还允许用户共享代码和研究成果，促进了遥感科学领域的交流与合作。

# 2. GEE中的数据获取与预处理

## 2.1 GEE数据集的获取

### 2.1.1 访问和加载卫星数据集

Google Earth Engine (GEE) 是一个强大的云平台，用于处理地球科学相关的大量地理空间数据。它提供了对多个卫星数据集的访问权限，包括 Landsat、Sentinel、MODIS 等。为了有效地利用这些资源，我们首先需要了解如何访问和加载这些数据集。

在GEE中，数据集可以通过JavaScript API和Python API两种方式进行访问和加载。以JavaScript API为例，下面的代码展示了如何加载Landsat 8数据集：

// 加载Landsat 8 TOA（Top of Atmosphere）反射率数据集
var l8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA');
print(l8);

该代码片段首先指定了要加载的数据集ID（`LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA`），然后使用 `ee.ImageCollection` 函数获取该数据集，并使用 `print` 函数在GEE代码编辑器的控制台输出信息。这样的操作方式可以快速地查询和筛选所需的卫星图像数据。

### 2.1.2 时间序列分析的数据准备

时间序列分析是遥感数据分析中的一个重要应用，它涉及到多个时间点的数据分析，以监测地表变化。在GEE中，我们可以利用数据集的时间戳和过滤器来准备用于时间序列分析的数据。

例如，若要获取2020年所有Landsat 8的影像，可以使用以下代码：

// 定义时间范围
var startDate = ee.Date('2020-01-01');
var endDate = ee.Date('2020-12-31');

// 过滤数据集，根据时间戳获取特定年份的影像
var l8_2020 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
  .filterDate(startDate, endDate)
  .filterBounds(geometry);  // 假设已有一个名为geometry的地理边界对象

print(l8_2020);

该段代码使用 `filterDate` 函数来筛选特定时间段内的数据，并可以结合 `filterBounds` 函数来仅关注特定地理区域的影像数据。`geometry` 代表了我们关注的区域，可以是一个点、线或面的几何对象。

## 2.2 遥感图像的预处理技术

### 2.2.1 辐射定标和大气校正

获取到遥感影像数据后，通常需要进行辐射定标和大气校正，以便影像数据能够反映地表的真实情况。辐射定标是将影像数据从数字量化值转换成物理量，例如将DN值转换为反射率值。大气校正则是为了消除大气对遥感信号的影响。

在GEE中，辐射定标和大气校正可以通过内建函数来完成，例如：

// 使用内建的Landsat 8 SR（Surface Reflectance）产品，已进行大气校正
var l8Sr = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR');

// 选择特定时间的影像
var image = l8Sr.filterDate('2020-05-01', '2020-05-02')
                .mosaic()  // 将日期范围内的影像进行拼接成单个影像
                .clip(geometry);  // 用之前定义的几何对象裁剪影像

// 在地图上显示影像
Map.centerObject(geometry, 10);  // 设置地图中心点和缩放级别
Map.addLayer(image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3}, 'Landsat 8 Surface Reflectance');

### 2.2.2 图像裁剪、重采样和投影

图像的裁剪、重采样和投影转换是预处理过程中的重要步骤。图像裁剪是根据特定的地理边界或感兴趣区域裁剪图像；重采样是改变图像的分辨率；投影转换则是将图像从一个坐标系统转换到另一个坐标系统。

// 定义裁剪边界
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