随着遥感技术迈向云端化、智能化，谷歌地球引擎（GEE）已成为林业遥感研究的核心工具。其强大的全球数据存储与并行计算能力，结合多源遥感影像（如Landsat、Sentinel-2、PALSAR-2）和新兴AI模型（如ChatGPT），为森林资源监测、灾害响应与生态评估提供了前所未有的技术支持。本专题旨在系统梳理GEE平台在林业领域的全链路应用，从基础操作到复杂模型开发，助力从业者突破技术瓶颈。
专题内容覆盖GEE开发环境搭建、JavaScript编程基础、遥感数据可视化与计算，并深度融合AI交互技术。通过微型案例与六大典型应用场景，学员将掌握森林分类、长时间序列趋势分析、砍伐退化监测、火灾损失评估、扰动追踪及生理参数反演等关键技能，全面提升解决林业实际问题的能力。
一、平台基础与AI赋能
以GEE云平台为核心，从JavaScript开发环境搭建起步，详解遥感数据资源（如Landsat、MODIS、Sentinel系列）的调用与可视化。结合AI工具，学习如何通过自然语言交互快速解决代码调试、算法优化问题。专题二聚焦影像与要素运算、数据整合Reduce、机器学习分类等核心操作，并通过微型案例实战------如批量去云、植被指数合成、随机抽样与趋势分析，夯实GEE数据处理基础。
二、林业典型场景全链路实战
在专题四的六大典型案例中，深入林业遥感热点：
森林识别：联合光学与雷达数据，通过决策树算法实现地类精准分类
长时间序列监测：利用MODIS/Landsat分析森林绿化/褐变趋势，结合非参数检验量化变化
砍伐与退化评估：基于NDFI指数与混合像元分解，定位森林退化区域
火灾损失分级：整合多源光学影像，实现火场识别与强度划分
扰动追踪：应用LandTrendr算法解析30年森林扰动历史
生理参数反演：融合GEDI激光雷达与多光谱数据，通过机器学习估算树高与碳储量
三、技术整合与成果转化
强调技术闭环：从数据上传、预处理、模型构建到结果导出与可视化。将掌握分层随机抽样、精度评估、专题图绘制等关键环节，并学会利用Reduce、Join、Map等GEE高级功能应对大规模数据分析。同时，通过AI辅助编程与算法调参，显著提升复杂场景下的效率与准确性。
专题一 GEE平台及基础开发平台
GEE平台及典型应用案例介绍
GEE开发环境及常用数据资源介绍
ChatGPT、文心一言等GPT模型介绍、帐号申请及林业遥感应用
JavaScript基础简介
GEE遥感云重要概念与典型数据分析流程
GEE基本对象介绍、矢量和栅格对象可视化、属性查看，API查询、基本调试等平台上手
专题二 GEE基础知识与AI模型交互
影像基本运算与操作：数学运算、关系/条件/布尔运算、形态滤波、纹理特征提取；影像掩码、裁剪和镶嵌等
要素基本运算与操作：几何缓冲区，交、并、差运算等
集合对象操作：循环迭代（map/iterate）、合并Merge、联合（Join）
数据整合Reduce：包括影像与影像集整合，影像合成、影像区域统计与域统计，分组整合与区邻域统计，影像集线性回归分析等
机器学习算法：包括监督（随机森林、CART、SVM、决策树等）与非监督（wekaKMeans、wekaLVQ等）分类算法，分类精度评估等
数据资产管理：包括本地端矢量和栅格数据上传、云端矢量和栅格数据下载、统计结果数据导出等
绘图可视化：包括条形图、直方图、散点图、时间序列等图形绘制
GPT模型交互：结合上述基本知识点和AI工具进行交互演示
专题三 重要知识点微型案例与GPT模型交互演示
1.Landsat、Sentinel-2影像批量自动去云和阴影
2.联合Landsat和Sentinel-2批量计算植被指数和年度合成
3.研究区可用影像数量和无云观测数量统计分析
4.中国区域年度NDVI植被数合成及年度最绿DOY时间查找
5.时间序列光学影像数据的移动窗口平滑
6.分层随机抽样及样本导出、样本本地评估与数据上传云端
7.中国近40年降雨量变化趋势分析
8.某区域年度森林损失统计分析（基于Hansen森林产品）
专题四 典型案例演练
案例一：联合多源遥感数据的森林识别
联合Landsat时间序列光学影像和PALSAR-2雷达数据，以及决策树算法实现森林等典型地类遥感分类的完整流程。专题涉及影像数据时空过滤、光学影像批量云掩膜与植被指数计算；分层随机抽样及样本导出、本地端质量控制与云端上传、样本随机切分、可分离性分析、分类算法构建及应用、分类后处理和精度评估，专题图绘制等
案例二：长时间尺度的森林状态监测
利用长时间序列的MODIS或Landsat影像数据，对森林状态进行长期监测，分析森林植被绿化或褐变情况。专题涉及时间序列影像预处理、影像集连接、影像合成、变化趋势非参数检测、显著性检验和变化趋势量化与分级、空间统计和结果可视化和专题图绘制等
案例三：森林砍伐与退化监测
联合Landsat系列影像，光谱分离模型和NDFI归一化差值分数指数实现森林的砍伐和退化监测。专题涉及影像预处理、混合像元分解、NDFI指数计算、函数封装、变化检测和强度分级，结果可视化、专题图绘制等
案例四：森林火灾监测
利用Landsat和Sentinel-2时间序列光学遥感影像，监测森林火灾损失情况，实现火灾强度分级。专题涉及影像过滤、Landsat和Sentinel-2光学影像除云等预处理、植被指数计算、影像合成、火灾区域识别和灾害强度分级，结果统计分析与可视化等
案例五：长时间尺度的森林扰动监测
联合30年的Landsat等光学影像和经典LandTrendr算法实现森林扰动的监测。专题涉及长时间序列遥感影像预处理、植被指数批量计算、年度影像合成、数组影像概念和使用方法、LandTrendr算法原理及参数设置、森林扰动结果解译与空间统计分析、可视化及专题图绘制等
案例六：森林关键生理参数（树高、生物量/碳储量）反演
联合GEDI激光雷达、Landsat/Sentinel-2多光谱光学影像、Sentinel-1 /PALSAR-2雷达影像等和机器学习算法反演森林的关键物理参数，如树高、生物量/碳储量。专题涉及GEDI激光雷达数据介绍、常见光学和雷达数据处理、机器学习算法应用、反演精度评估和变量重要性分析、结果可视化等内容
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