Google Earth Engine（GEE） ——多种机器学习方法（随机森林、cart、svm等）进行土地分类（安第斯高原为例）用光谱指数、植被、土壤、雪和烧毁区以及地形指数构建模型

我们的研究提出了在地形复杂的科迪勒拉山脉地形中的第一种方法，我们表明，GEE在快速变化和转换的山区生态系统的大规模土地覆盖制图和监测中特别有用，并可复制和扩展到具有类似特征的其他地区。我们的结果表明，使用基于云的计算和机器学习可以使我们建立一个开放的、准确的和相对无差距的方法，利用免费提供的Landsat图像在一个异质的大型安第斯生态系统中绘制土地覆盖地图。我们的工作强调了在区分分布在不同的、高度异质的地形中的复杂土地覆盖物时，纳入源于地形的指数的重要性，以提高分类的准确性，这与纳入光谱指数不同。