1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述引言随着地理大数据与云平台、云计算的发展,google earth engine(gee)作为一个基于云平台的全球尺度地理空间分析平台,为快速遥感分类带来了新的机遇。
本文基于gee,使用sentinel-2数据快速提取了江苏省水稻与玉米的空间分布。
首先,利用gee获得覆盖江苏省119景无云质优的sentinel-2影像;其次,在此基础上分别计算遥感指数、纹理特征、地形特征,完成原始特征的构建与优化[1]。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1.本题要研究或解决的问题江苏省是农作物种植大省，基于单机的传统遥感分类能够准确获取农作物的空间分布信息,但是耗时较长。
随着地理大数据与云平台、云计算的发展,google earth engine(gee)作为一个基于云平台的全球尺度地理空间分析平台,为快速遥感分类带来了新的机遇。
本设计基于gee,使用sentinel-2数据快速提取江苏省2019年秋收作物如水稻、玉米的空间分布。
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