GEE 土地分类——利用Sentinel-2数据进行土地分类

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简介

函数

ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplit, minLeafPopulation, bagFraction, maxNodes, seed)

Arguments:

Returns: Classifier

代码

结果

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简介

利用Sentinel-2数据进行土地分类的流程大致可分为以下几个步骤：

1. 数据获取：从Copernicus Open Access Hub等平台下载Sentinel-2遥感影像数据。选择与研究区域和研究目标相匹配的数据，通常选择多个时期的数据以获得更全面的信息。

2. 预处理：对下载的遥感影像数据进行预处理，包括校正、大气校正、几何校正、去云、去影等。这些处理有助于提高数据的质量和可用性。

3. 特征提取：从预处理的遥感影像数据中提取特征，如色彩、纹理、形状等。常用的特征提取方法包括像素级和对象级特征提取。

4. 样本收集和标记：在研究区域内随机选择一些样本，并对这些样本进行标记。标记可以通过人工方式进行，也可以借助计算机辅助的图像解译工具。

5. 训练分类器：利用标记好的样本数据，采用监督学习方法训练分类器。常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习模型等。

6. 土地分类：利用训练好的分类器对整个研究区域的遥感影像数据进行分类。可通过像素级分类或者对象级分类来实现。像素级分类将每个像素分类到特定的土地类别，而对象级分类将相邻像素组成的对象作为分类单位。

7. 精度评估&#