"基于Google Earth Engine与机器学习的大尺度30m分辨率沙地灌木覆盖度估算"
本文主要介绍了一种基于Google Earth Engine与机器学习的大尺度沙地灌木覆盖度估算方法。该方法通过Collect Earth样本收集器获取地面灌木覆盖度样本数据，然后使用机器学习算法对样本数据进行分析和处理，最后实现了大尺度沙地灌木覆盖度的估算。
本文介绍了沙地灌木覆盖度的重要性，指出灌木作为沙地植被的优势种，对于风沙固定、食品/木材供给起着极为重要的作用。然后，本文描述了当前大尺度、高分辨率干旱地区灌木覆盖度遥感产品的缺失情况，并提出了解决方案。
在方法部分，本文详细介绍了基于Google Earth Engine与机器学习的大尺度沙地灌木覆盖度估算方法。该方法首先使用Collect Earth样本收集器获取地面灌木覆盖度样本数据，然后使用机器学习算法对样本数据进行分析和处理。具体来说，本文使用了 CART 模型和 SVM 模型对灌木覆盖度进行估算，并计算了模型的确定性系数、均方根误差和预测精度。
结果表明，基于Google Earth Engine与机器学习的大尺度沙地灌木覆盖度估算方法可以有效地实现灌木覆盖度的估算， CART 模型的确定性系数为 0.73，均方根误差为 13.66%，预测精度为 61.8%，SVM 模型的确定性系数为 0.72，均方根误差为 13.73%，预测精度为 61.6%。
本文讨论了基于Google Earth Engine与机器学习的大尺度沙地灌木覆盖度估算方法的应用前景，指出该方法可以为我国乃至全球尺度干旱地区沙地灌木覆盖度信息提取提供有效支撑，具有较大的应用潜力。
本文提出的基于Google Earth Engine与机器学习的大尺度沙地灌木覆盖度估算方法可以为沙地灌木覆盖度信息提取提供一个有力的解决方案，具有广泛的应用前景。
此外，本文还讨论了一些相关的技术概念和方法，如 Collect Earth 样本收集器、Google Earth Engine 遥感云平台、机器学习算法、CART 模型、SVM 模型等等。
本文对基于Google Earth Engine与机器学习的大尺度沙地灌木覆盖度估算方法进行了详细的介绍和讨论，为相关研究和应用提供了有价值的参考。
