利用Google Earth Engine(GEE)下载遥感影像图 三千思丶 1.1万 1 44:45 google earth engine 随机森林分类详细流程 RGB_RS 1.3万 28 04:06 如何申请Google Earth Engine账号?第一步:注册谷歌邮箱 第二步:填写GEE问卷 HMSinutes 2.2万 4 01:53 什么是随机森林?【知多少】 KnowingAI知智 23.2万 30...
来生做一颗大树创建的收藏夹土地利用内容:GEE(Google earth engine)实现遥感影像土地利用随机森林分类并下载,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
建立并选择样本点,我大致分了常见的六个地类,分别是耕地,草地,林地,居民点及工矿用地,水域,未利用地,设置了用于训练的样本和验证的样本 vartraining=Crop.merge(grassland).merge(Forest).merge(Urban).merge(Water).merge(Bareland); print(training); vartrainingData=training.randomColumn('random') //其实就...
测试了六种ML算法,包括CART、随机森林、梯度树提升、最小距离、天真贝叶斯和支持向量机。结果显示,当光谱带与地形指数结合使用时,ML算法产生了准确的分类,导致具有类似光谱特征的类别之间更好的区分,如pajonal(草丛为主的覆盖)和短草或岩石群,以及冰碛、农业和森林地区。使用随机森林算法,从光谱带和地形指数的组合中...
Google Earth Engine(GEE)——基于两期sentinel2遥感影像使用随机森林方法进行土地分类中各地类面积的统计结果分析,上一回分析了以下求如何进行获取地类面积转换的影像结果,这次我们进行地类转换后面积的统计计算,面积统计计算主要是两个,第一个首先要统计各地类影像
我们探索了在地形复杂、植被类型高度混杂的地形(位于秘鲁安第斯山脉中部的Nor Yauyos Cochas景观保护区)中,利用分类机器学习(ML)算法结合不同的遥感数据,使用这一平台绘制土地覆盖类型的可行性。这些算法使用3601个采样像素进行训练,这些像素包括:(a)2018年期间Landsat 8 OLI传感器的可见光和近红外光谱之间的归一化光谱...
利用随机森林分类进行分类: ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplit, minLeafPopulation, bagFraction, maxNodes, seed)创建一个空的随机森林分类器。 参数。 numberOfTrees(整数)。 要创建的决策树的数量。 variablesPerSplit(整数,默认为空)。 每个分叉的变量数量。如果没有指定,则使用变量...
然后本例中所使用的数据主要为哨兵影像数据,辅以DEM数据、夜光遥感数据。 代码 //显示研究区边界 var empty = ee.Image().toByte(); var outline = empty.paint({ featureCollection:aoi, color:0, width:3 }); Map.addLayer(outline, {palette: "ff0000"}, "outline"); ...
Google Earth Engine(GEE)作为一种强大的地理信息处理平台,已经广泛应用于土地利用分类的研究中。本文将探讨GEE在土地利用分类中的应用,并分析其优势和局限性。 一、GEE在土地利用分类中的基本原理 GEE是由Google开发的云平台,集成了丰富的地理信息数据和强大的计算能力,可用于高效地处理和分析大规模遥感影像数据。在...
摘 要：基于随机森林算法（Random Forest，RF）和Google Earth Engine（GEE）云平台，探索时间序列的Sentinel-1合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）数据后向散射系数对大范围土地分类的效果，并融合Sentinel-1、Sentinel-2主被动遥感数据，探究利用JM 距离寻找最优特征的可行性，对比分析了融合数据后向散射系数...