谷歌地球引擎如何快速分类大尺度马赛克？

我知道我的问题可能过于抽象，无法直接回答，但最近几天我一直在思考这个问题。

GEE 是地理空间数据分析和可视化的绝佳平台，它如何进行大规模分类：在几秒到几分钟的处理时间内对大陆或全球土地类型或水体进行分类。

如果对大型栅格马赛克进行类似的分析，则可能需要更长的时间。

当然，一种加快速度的方法是使用虚拟栅格并将大马赛克细分为较小的图块并并行处理它们。

但是我不清楚这些实现是如何在 GEE 的背景下完成的。

因此，如果您想使用外部库（例如 scikit-learn 或 pandas）执行数组级别的分析，那么从服务器端对象转换为客户端对象可能会很麻烦而且不是那么简单。

总而言之，我正在努力