Google Earth Engine（GEE）已经是地球科学和遥感领域最常用的云平台工具。GEE提供超过90PB的卫星影像数据和强大的计算能力，让研究人员可以高效处理和分析大规模地理空间数据。它的易用性和开放性推动了遥感技术的普及与应用，加速了科学发现与技术创新，成为重要的科研工具平台。
研究人员基于GEE平台产出了大量论文，也得到Nature、Science等顶级期刊的认可。那么对这些成果进行分析，能不能得到当前地球科学和遥感领域的一些关键应用和发展趋势呢？
发表在期刊《Remote Sensing》上的论文《Google Earth Engine: A Global Analysis and Future Trends》对此问题进行了深度剖析。
分析包括两个部分：科学产出分析和科学知识图谱分析。
一、GEE科学产出分析
1，发表和引用规模
过去12年间，GEE相关论文数量呈现快速增长趋势，共计2800篇出版物，累计获得39228次引用，充分展现了GEE在学术界的重要地位和广泛应用。
2、各国贡献
发表文章的国家覆盖五大洲的125个国家。亚洲贡献最大，占比46.80%，中国、印度、印度尼西亚、伊朗和日本表现最为抢眼。美洲以25.12%的占比排第二，主要贡献来自美国、巴西和加拿大。欧洲、非洲和大洋洲的比例分别为19.20%、5.14%和3.74%。
其中中国以994篇文章居全球首位，美国以623篇排名第二。
3、期刊表现
文章总结了发表gee相关论文最多的15个期刊。其中，《Remote Sensing》以535篇论文（占24.73%）和9276次引用排名第一，成为gee的高产期刊。《Remote Sensing of Environment》虽然仅发表了106篇文章（占4.90%），但以10864次引用成为引用次数最多的期刊。
4、常被引用的15篇文献
统计结果显示，引用最多的15篇文献集中在几个热门领域：五篇聚焦于农田监测算法与分析，四篇涉及土地利用和土地覆盖的多时相制图与分析，三篇为GEE平台综述文章。此外，还有一篇研究不透水区域的绘制、一篇分析红树林、一篇探讨陆地蒸散发估算。
5、经常使用的卫星和传感器
Landsat系列卫星是GEE研究中使用最广泛的卫星，共计1283项研究使用了Landsat数据。这主要因为Landsat有连续时间最长的数据记录。其次是Sentinel系列卫星，共出现在933篇文献中，自2015年起提供了高达10米的空间分辨率和每五天一次的时间分辨率。
6、随时间变化的遥感应用
随时间推移，GEE的应用领域逐步多元化，其中农田和植被监测、土地利用与覆盖分析、气候变化研究、制图与GIS以及洪水制图是其五大核心应用领域。Sentinel影像的加入进一步推动了这些领域的发展，为高分辨率分析提供了强有力的支持。
二、GEE科学知识图谱分析
科学知识图谱分析，分析重点在于通过科学知识图谱揭示研究领域内的现有关系，包括关键词、作者与期刊的可视化研究。
1、关键词共现网络，
通过关键词共现网络特征描述研究内容。在5815个关键词中，选择出现5次以上301个关键词进行分析。最终分析得到10个集群主题，包括土地利用与覆盖、云计算、机器学习、可持续性、光谱指数、分类、遥感应用、多时相分析、卫星影像与植被指数等。这些集群明确反映了GEE研究的热点方向与主题分布。
2、共同作者网络分析
研究还分析了GEE研究领域国家与作者间的关系及合作程度。美国与中国是该领域生产力最高的国家，且在学术合作中呈现强大的联结性。Gong, P. 和 Liu, X. 的两篇合作文章成为引用次数最多的研究。此外，伊朗与加拿大、美国与印度、中国与澳大利亚等国家间也表现出较强的合作网络。
3、被引作者的共同引文网络
文章还分析了，引用20次以上的1000位作者的主要研究主题。最终得到5个核心聚类：“时空分析与时间序列”、“GEE能力”、 “农田研究”、“云计算与大数据”、以及“土地利用/覆盖与陆表温度”。
最后作者对基于GEE的研究，给出6点未来研究方向和趋势。
1、文献综述研究
GEE 作为新兴平台，其相关研究的深度与广度仍有待挖掘。
2、发展中国家的研究潜力
现有的 GEE 相关出版物中，主要贡献来自发达国家。然而，GEE 的免费开放特性和算法灵活性，为发展中国家的科研机构和学者带来了重要机遇。
3、遥感应用
GEE 已经在灾害制图中展现了巨大潜力，干旱、地震、洪水、火灾和滑坡等自然灾害的动态监测还可以进行更深入研究。此外，近年来环境监测和红树林制图的重要性日益凸显，这些领域也将成为 GEE 应用的重点方向。
4、全球制图
虽然基于 GEE 的土地利用和覆盖地图在特定区域取得了许多成果，但全球视角的研究仍显不足。随着卫星影像数据和云端地理处理能力的增长，高精度的全球地图，包括土地利用与覆盖、植被指数、地球物理和气候数据等，将成为未来研究的重要目标。
5、动物物种迁徙的监测
通过 GEE 提供的高分辨率影像和地理数据，可以更深入地了解动物物种的生态环境和迁徙规律。
6、创新方法论与算法开发
云计算为研究提供了极大的时间和资源效率，未来的研究可以聚焦于新算法的开发与优化。
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