【地理信息系统】基于Google Earth Engine的土地覆盖变化检测与植被动态分析：Sentinel-2影像处理及分类应...

内容概要：本文档提供了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的土地覆盖变化监测脚本。该脚本通过Sentinel-2卫星影像和ALOS数字表面模型数据，对特定区域（如西里古里）进行2020年与2024年的土地覆盖分类，并计算变化情况。具体步骤包括：加载并预处理遥感影像，定义研究区边界，提取植被指数（如NDVI、NDBI等），训练随机森林分类器，生成分类图，计算变化面积及其占比，检测植被增减情况，并可视化结果。此外，还提供了导出分类结果和统计报告到Google Drive的功能。 适合人群：具有地理信息系统和遥感基础知识的研究人员或技术人员，尤其是从事环境监测、城市规划、农业管理等领域工作的专业人员。 使用场景及目标：①用于监测特定时间段内的土地覆盖变化；②评估自然或人为因素导致的地表特征变迁；③支持环境保护政策制定和资源管理决策；④为学术研究提供数据支持和技术参考。 其他说明：用户需要将脚本中的资产路径替换为自己上传的数据路径，并确保训练样本使用相同的属性名称（landcover）。此外，可根据实际需求调整时间范围、空间分辨率等参数。该脚本不仅实现了自动化处理流程，还提供了详细的输出结果，方便进一步分析和应用。