随着人口不断增长，全球粮食需求也在不断增加，农作物的种植面积成为了一个关键的问题。在这个背景下，使用遥感数据进行作物分类和面积估计成为了一个重要的任务。Google Earth Engine是一个强大的工具，可以快速处理大量的遥感数据，支持用户进行作物分类和面积估计等分析任务。
在这篇博客中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine进行作物分类和面积估计。我们将以玉米为例进行讲解。
玉米种植区分类结果如下图所示，
一、背景
复杂地貌中的土地覆盖分类受到作物/植被类型短距离转换的限制，特别是在小农户耕作系统中。地球观测图像的可用性和易获取性不断增加，为评估土地覆盖状态和监测变化提供了重要机会，但要实现这种能力，必须有相关地面真实数据来校准和验证分类算法。在撒哈拉以南非洲农耕系统中，所需的具有空间明确性的地面真实数据通常不可获得，这限制了开发相关分析工具以监测农田动态或生成[近]实时农耕系统见解。本教程旨在为有兴趣在Google Eart