【遥感与地理信息系统】基于Google Earth Engine的作物分类系统设计与实现：时间序列特征工程及随机森林分类器应用

内容概要：本文档详细描述了使用Google Earth Engine（GEE）进行作物分类的完整流程。首先配置项目参数，包括研究区域（AOI）、年份、感兴趣的月份、波段及植被指数等。接着创建模拟的地面实况数据，用于训练和测试模型。然后构建时间序列特征工程，处理云遮挡并计算植被指数，生成月度合成影像，最终形成特征栈。随后准备训练数据，确保数据分割与清理顺序正确。使用随机森林算法训练分类器，并对整个研究区域进行分类。最后评估分类精度，并可视化结果，展示作物分类地图及其图例。 适合人群：具有遥感和地理信息系统基础知识的研究人员和技术人员，特别是对作物监测和土地覆盖分类感兴趣的人群。 使用场景及目标：①利用GEE平台处理卫星影像数据，进行大规模作物分类；②掌握从数据预处理到模型训练和结果评估的全流程技术；③提高作物种植面积估算和农业管理决策支持能力。 其他说明：此文档提供了详细的代码示例和步骤说明，帮助用户理解和实践基于GEE的作物分类方法。建议读者熟悉Python编程语言以及GEE API的基本操作，在实际应用中可根据具体需求调整参数设置。