GEE 如何进行深度学习变化监测

问题描述

在生态环境保护中，我们经常需要对地表进行监测和变化分析，以评估环境变化对生态系统的影响。深度学习技术在遥感影像处理中取得了显著的进展，可用于快速而准确地检测和监测地表的变化。本文将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台进行深度学习变化监测，并以土地覆盖变化监测为例进行说明。

方案步骤

1. 数据准备

首先，我们需要准备用于训练和测试的遥感影像数据。在GEE平台上，我们可以方便地获取Landsat系列的影像数据，包括多个波段和时间序列。这些数据可用于生成输入数据和标签数据。

// 获取Landsat 8 影像数据
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
                .filterDate('2019-01-01', '2020-01-01')
                .filterBounds(geometry);

// 选择需要的波段
var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'];

// 生成输入数据和标签数据
var input = dataset.select(bands);
var labels = dataset.select('landcover_label');

2. 数据预处理

在进行深度学习之前，我们需要对数据进行预处理，以便更好地适应模型的输入要求。常见的预处理步骤包括归一化、裁剪和分割数据等操作。

// 归一化
var normalizedInput = input.map(function(image){
  return image.divide(10000);
});

// 裁剪
var clippedInput = normalizedInput.clip(geometry);

// 分割数据为训练集和测试集
var split = 0.7; // 70%数据用于训练，30%数据用于测试
var trainingData = clippedInput.sampleRegions({
  collection: labels,
  properties: ['landcover_label'],
  scale: 30,
  tileScale: 8,
  geometries: true
}).randomColumn('random').filter(ee.Filter.lt('random', split));

var testingData = clippedInput.sampleRegions({
  collection: labels,
  properties: ['landcover_label'],
  scale: 30,
  tileScale: 8,
  geometries: true
}).randomColumn('random').filter(ee.Filter.gte('random', split));

3. 模型训练

在GEE平台上，我们可以使用Tensorflow.js库进行深度学习模型的训练。在这里，我们以卷积神经网络（CNN）为例，使用训练集数据进行模型训练。

// 模型定义
var model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.conv2d({inputShape: [null, null, bands.length], kernelSize: 3, filters: 16, activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.maxPooling2d({poolSize: 2}));
model.add(tf.layers.flatten());
model.add(tf.layers.dense({units: 8, activation: 'softmax'}));

// 模型编译
model.compile({optimizer: tf.train.adam(), loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy']});

// 数据准备
var trainingFeatures = trainingData.map(function(feature){
  return feature.select(bands).toArray().reshape([1, -1, bands.length]);
});
var trainingLabels = trainingData.aggregate_array('landcover_label').map(function(label){
  return tf.oneHot([label], 8);
});
var testingFeatures = testingData.map(function(feature){
  return feature.select(bands).toArray().reshape([1, -1, bands.length]);
});
var testingLabels = testingData.aggregate_array('landcover_label').map(function(label){
  return tf.oneHot([label], 8);
});

// 模型训练
var epochs = 10;
var batchSize = 16;
await model.fit(trainingFeatures, trainingLabels, {
  batchSize: batchSize,
  epochs: epochs,
  validationData: [testingFeatures, testingLabels]
});

4. 模型预测

完成模型训练后，我们可以使用模型对新的遥感影像数据进行变化监测。在GEE平台上，我们可以将模型应用于整个影像，并