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GEE:本地影像上传到GEE的Assets中,并输入机器学习算法中作为特征变量

作者:CSDN @ _养乐多_

当我们在 Google Earth Engine(GEE)中应用机器学习算法时,会输入一些影像作为特征变量数据,进一步根据这些特征影像去推理未知区域的数据。但是 GEE 平台上计算特征变量的 API 函数并不是非常全面,我们希望获得更多的特征用于分类。这个时候,我们可以将本地计算的特征影像上传到 GEE 中进行后续处理。本文记录了从本地上传特征数据到 GEE 的 Assets 中的教程,用于后续在 GEE 中分类或者回归使用。

本文也可作为《GEE:随机森林分类教程(样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积)》或者《GEE:面对对象(斑块/超像素)尺度的随机森林分类教程》的补充。


文章目录

      • 一、本地计算特征影像
          • 1.1 siki-image 计算特征影像
          • 1.2 将 siki-image 结果转换成 tif 格式

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