GEE(Python版本)开展深度学习与全球制图分析是它最大的特点，能够满足包括遥感，地理信息系统，生态环境，水利，农业等各个领域的研究。然而，要实现这些复杂的功能，难度不在于算法模型的构建，而是思路。今天我们分享如何实现这个代码的关键思路。
#全球随机采样（无需 region）samples = (stack.sample( region=china, scale=1000, numPixels = 1000, seed =42, tileScale=8, geometries=True).randomColumn('rand', seed=42))
#全球随机采样（无需 region）
samples = (stack.sample(
region=china,
scale=1000,
numPixels = 1000,
seed =42,
tileScale=8,
geometries=True
).randomColumn('rand', seed=42))
模型的训练：
深度学习结果展示：
结束语：
2026寒假特训 | GEE(Python版本)深度学习与全球制图分析实战特训教学
