gee 随机森林 sentinel
时间: 2025-05-18 15:56:00 浏览: 18
### GEE 中使用随机森林算法处理 Sentinel 卫星数据的指南
#### 随机森林算法简介
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,由多个决策树组成。它通过对训练样本进行有放回抽样构建多棵决策树,并最终通过投票机制得出预测结果。这种方法在遥感数据分析中表现出色,尤其适合用于分类和回归任务。
#### 数据准备与预处理
为了在 Google Earth Engine (GEE) 平台上应用随机森林算法处理 Sentinel 数据,需完成以下准备工作:
1. **定义研究区域**
使用 `ee.Geometry` 定义感兴趣区域(Region of Interest, ROI)。例如:
```javascript
var roi = ee.Geometry.Rectangle([75.5, 18.5, 76.5, 19.5]);
```
2. **加载 Sentinel 数据**
可以从 GEE 的公共数据集中获取 Sentinel-1 和 Sentinel-2 数据。以下是加载 Sentinel-2 数据的一个例子:
```javascript
var sentinel2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
.filterBounds(roi)
.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31');
```
3. **云掩膜处理**
对于 Sentinel-2 数据,通常需要去除云层影响。可以使用内置函数实现这一目标:
```javascript
function maskS2clouds(image) {
var qa = image.select('QA60');
var cloudBitMask = 1 << 10;
var cirrusBitMask = 1 << 11;
var maskedImage = image.updateMask(qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0))
.updateMask(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0));
return maskedImage;
}
var cleanSentinel2 = sentinel2.map(maskS2clouds);
```
4. **特征提取**
提取所需的波段作为输入变量。例如,可以选择红光、近红外和其他常用波段:
```javascript
var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B8'];
var featureCollection = cleanSentinel2.select(bands);
```
#### 训练随机森林模型
在 GEE 中,可以通过 `ee.Classifier.smileRandomForest` 方法创建并训练随机森林模型。
1. **准备训练数据**
创建一个包含类别标签及其对应像素值的 FeatureCollection。这一步可能涉及手动标注或使用已有的参考数据集[^1]。
```javascript
var trainingData = featureCollection.sample({
region: roi,
scale: 10,
numPixels: 5000
});
```
2. **配置并训练模型**
设置随机森林参数,如树木数量等,然后调用 `.train()` 函数完成训练过程:
```javascript
var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(100).train({
features: trainingData,
classProperty: 'class',
inputProperties: bands
});
```
#### 应用模型进行预测
将训练好的模型应用于整个图像集合,生成分类地图:
```javascript
var classified = featureCollection.first().classify(classifier);
Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 10, palette: ['red', 'green', 'blue']}, 'Classification Result');
```
#### 结果评估与优化
通过交叉验证或其他统计指标评估模型性能。如果精度不足,则可尝试调整超参数或增加更多训练样本。
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### 示例代码汇总
以下是一个完整的代码框架,展示如何结合 Sentinel 数据与随机森林算法执行土地分类任务:
```javascript
// 定义研究区域
var roi = ee.Geometry.Rectangle([75.5, 18.5, 76.5, 19.5]);
// 加载 Sentinel-2 数据并去云
var sentinel2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
.filterBounds(roi)
.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31');
function maskS2clouds(image) {
var qa = image.select('QA60');
var cloudBitMask = 1 << 10;
var cirrusBitMask = 1 << 11;
var maskedImage = image.updateMask(qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0))
.updateMask(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0));
return maskedImage;
}
var cleanSentinel2 = sentinel2.map(maskS2clouds);
// 特征提取
var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B8'];
var featureCollection = cleanSentinel2.median().select(bands);
// 准备训练数据
var trainingData = featureCollection.sample({
region: roi,
scale: 10,
numPixels: 5000
});
// 构建随机森林分类器
var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(100).train({
features: trainingData,
classProperty: 'class',
inputProperties: bands
});
// 执行分类
var classified = featureCollection.classify(classifier);
Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 10, palette: ['red', 'green', 'blue']}, 'Classification Result');
```
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