gee如何实现决策树分类
时间: 2025-01-10 19:48:06 浏览: 37
### 如何使用Google Earth Engine (GEE) 实现决策树分类
#### 定义特征和类别属性
为了构建决策树模型,首先需要定义输入图像的波段作为特征变量以及训练数据中的类别属性。
```javascript
// 加载影像集合并选择感兴趣的区域
var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
.filterBounds(geometry)
.median();
// 添加NDVI等植被指数作为额外特征
var withNDVI = imageCollection.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI');
// 合并原始波段与新创建的特征层
var featureImage = imageCollection.addBands(withNDVI);
```
#### 准备训练样本集
收集足够的地面实况点来表示不同土地覆盖类型的分布情况。这些样本地点应该具有明确的地物类型标签以便后续建模过程能够识别它们所属的具体类别。
```javascript
// 导入或手动绘制训练区多边形
var trainingPolygons = /*...*/;
// 将矢量转换成像元级别的采样点位
var samples = featureImage.sampleRegions({
collection: trainingPolygons,
properties: ['landcover'], // 类别字段名
scale: 30 // 像素分辨率
});
```
#### 构造决策树分类器
利用`ee.Classifier.decisionTree()`函数初始化一个新的决策树实例,并设置相应的超参数配置选项以优化性能表现[^2]。
```javascript
// 设置决策树参数
var decisionTreeParams = {
maxNodes: 10, // 最大节点数限制
};
// 创建单棵决策树分类器对象
var classifier = ee.Classifier.decisionTree(decisionTreeParams);
// 训练该分类器
classifier = classifier.train(samples, 'landcover');
```
#### 应用分类器到整个研究区域内
完成上述准备工作之后就可以把训练完毕后的模型应用于更大范围内的遥感影像上得到最终的土地覆被制图产品了。
```javascript
// 对整景影像执行预测操作
var classifiedImage = featureImage.classify(classifier);
// 可视化显示结果
Map.addLayer(classifiedImage, {palette: ['red','green']}, "Land Cover Map");
```
#### 验证模型准确性
最后一步是对生成的地图产品质量进行检验,通常采用交叉验证的方式获取更加可靠的评价指标。
```javascript
// 获取测试样本子集
var testSet = samples.randomColumn().filter(ee.Filter.lt('random', 0.7));
// 执行误差矩阵分析
var confusionMatrix = classifiedImage.errorMatrix('landcover', 'classification', testSet);
print(confusionMatrix.accuracy()); // 输出总体精度
```
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