Google Earth Engine(GEE)随机森林分类 九月第一天,来简单分享下如何在GEE中进行随机森林分类。之做土地利用分类,一直再用ENVI去做,发现做分类时,用ENVI的插件时间太长了,所以就试试用GEE去做一下监督分类。 主要参考Google Earth Engine(GEE)的官方文档 01 — GEE部分实现代码 选择研究区和数据集 var roi = ee...
Google Earth Engine(GEE)——ccdc分类,采用的是随机森林分类器 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(...
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...
提出了一种在Google Earth Engine(GEE)云平台上实现的基于随机森林算法的直方图影像均质化方法,将1986年—2020年山西省Landsat Top of Atmosphere(TOA)和Surface Reflectance(SR)(Landsat 5 TM/7 ETM+/8 OLI)反演后的归一化植被指数影像NDVI作为研究数据,以MOD13Q1(250 m分辨率)、MOD13A1(500 m分辨率)和MOD13A2...
Google Earth Engine(GEE)——自适应反射率融合模型(HISTARFM)算法APP Google Earth Engine(GEE)——Sentinel-2数据你真的用对了吗? Google Earth Engine(GEE)—— GRIDMET: 爱达荷大学网格化地表气象数据集 发布于 2022-09-02 10:45・IP 属地北京 赞同添加评论 分享收藏喜欢收起...
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
利用Google Earth Engine (GEE)下载全球任意区域的LULC(精度10m) 三千思丶 3647 0 05:23 从获取数据到制作土地利用现状图 自然资源君 9.2万 36 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 庚霖熙 2.2万 4 44:45 google earth engine 随机森林分类详细流程 ...
研究利用多传感器时间序列数据融合,结合随机森林分类器和Google Earth Engine平台,对橄榄树进行有效识别。研究中,通过计算不同光谱指数组合,以提高分类精度。新生成的“DVI Red Index (DVIR)”光谱指数在区分橄榄树与其它土地覆盖类别时展现出显著优势。最终结果表明,数据融合策略显著提高了分类精度,特别是“Sentinel-1和...
利用多光谱、SAR数据和Google Earth Engine进行湿地分类 黄子乐 哈尔滨师范大学地理科学学院，黑龙江哈尔滨 150000 摘要 自20世纪以来，全球约有一半的湿地消失，因此对湿地的保护迫在眉睫。遥感技术大范围以及周期短的特点证明了其适用于大范围的湿地监测，尤其是光学影像已经广泛应用于湿地制图。虽然Sentinel-1与Sentinel-...
本研究收集2018年作物生长关键期(5月至9月)覆盖研究区域所有可用的Sentinel-1与Sentinel-2影像,并对影像进行月度合成,然后将月度合成影像的不同反射率波段、植被指数与极化波段作为输入量结合随机森林方法进行作物分类。结果表明使用本研究提出的方法可以准确地获得黑龙江省作物分布图,作物分类总体精度达到89.75%。本研究...