在GEE（Google Earth Engine）中进行土地分类是一项重要的地理空间数据分析任务，广泛应用于城市规划、环境监测和气候变化研究等领域。以下将详细阐述利用GEE进行土地分类的相关知识点。
1. **遥感指数与土地利用关系**：
- **NDVI（归一化差异植被指数）**：NDVI是评估植被覆盖度的重要指标，与植被生长状态和人类活动紧密关联。Piao等人通过分析NDVI年际变化揭示了植被与气候变量和人类活动的关系。
- **NDBI（归一化差异建筑指数）**：徐涵秋选取NDBI作为建筑用地的代表，结合MNDWI（修正归一化差异水体指数）和SAVI（土壤调节植被指数），用于区分城市中的建筑、水体和植被。
2. **城市扩张分析**：
- 孙伟钊通过突变检验和趋势分析发现中国城市化进程呈上升趋势，而长江中游地区耕地转化为建设用地尤为明显。
- 林芙蓉研究了南京的城市扩张速度、强度和时空特征，使用景观指数和机器学习方法（如标准差椭圆、景观扩张指数、增强回归树）探讨了城市扩张的影响。
3. **景观格局指数与城市化评价**：
- 谢亚娟和陈星星等人采用了多种景观指数（如LEI、土地利用动态度、像元二分模型、MSPA）和回归分析，分析城市用地扩张特征、绿地格局变化和植被覆盖情况，为城市化评价提供了量化手段。
4. **夜间灯光数据与城市扩张**：
- Liu Z等人利用DMSP-OLS夜间灯光数据追踪城市扩张，但这些数据需校正以确保多卫星间的可比性。他们提出的方法能有效减少数据异常，提高连续性和一致性。
5. **GEE在土地分类中的应用**：
- **遥感指数提取**：GEE可以方便地提取和分析如NDVI、EVI、MNDWI和NDBI等遥感指数，通过计算相关系数揭示城市扩张与植被覆盖的关联。
- **时间序列分析**：通过GEE分析遥感数据的时间序列，识别城市扩张引起的植被变化趋势。
- **监督分类**：选取合适样本进行监督分类，以确定土地覆盖类型，并与全球土地覆盖数据进行对比，提高分类准确性。
- **数据验证与土地利用转移**：使用全球土地覆盖数据对分类结果进行验证，定量描述土地利用的转移过程。
6. **实验操作流程**：
- 在GEE中创建研究区域边界，导入资产。
- 应用去云算法（如rmL8Cloud）处理Landsat 8数据，提高图像质量。
- 定义时间范围，选择特定日期的遥感数据。
- 进行遥感指数计算和相关性分析。
- 开展时间序列分析，观察植被指数随时间的变化。
- 制定训练样本，进行监督分类并验证分类结果。
- 分析土地利用转移情况，总结城市扩张特征。
通过上述步骤，我们可以深入理解城市扩张对土地利用的影响，为可持续城市发展提供科学依据。GEE作为强大的遥感数据分析平台，为这类复杂分析提供了高效、便捷的工具。
