gee 随机森林 土地利用

### 使用 GEE 实现基于随机森林的土地利用分类 要在 Google Earth Engine (GEE) 中实现基于随机森林的土地利用分类，可以通过以下几个方面完成： #### 数据准备 在进行分类之前，需要准备好输入数据集。这通常包括遥感影像和训练样本点集合。遥感影像可以从 Sentinel-2 或 Landsat 系列中选择并裁剪到感兴趣区域（ROI），而训练样本点则用于定义不同的土地覆盖类别。 ```javascript // 定义研究区范围 var roi = ee.Geometry.Rectangle([-72.5, -13.5, -68.5, -9.5]); // 加载影像数据源 var imageCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterBounds(roi) .filterDate('2022-01-01', '2022-12-31') .select(['B2', 'B3', 'B4', 'B8']); // 计算NDVI作为额外特征 var addNDVI = function(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI'); return image.addBands(ndvi); }; var withNDVI = imageCollection.map(addNDVI); // 取平均值合成单一影像 var compositeImage = withNDVI.mean(); ``` 上述代码展示了如何加载 Sentinel-2 影像，并计算 NDVI 特征以增强模型性能[^1]。 --- #### 创建训练样本点 为了构建随机森林分类器，需要提供一组标记好的训练样本点。这些样本点可以手动标注或者通过已有的土地覆盖图自动提取。如果希望自动生成随机分布的样点，则可按照如下方式操作： ```javascript // 假设已有一个矢量文件表示不同类别的边界 var forestClass = ee.FeatureCollection('users/example/forest_class'); // 森林类别 var waterClass = ee.FeatureCollection('users/example/water_class'); // 水体类别 var urbanClass = ee.FeatureCollection('users/example/urban_class'); // 城市类别 // 合并所有类别形成完整的训练集 var trainingSamples = forestClass.merge(waterClass).merge(urbanClass); // 提取像素值对应于每种类别标签的位置处的实际数值 var trainingData = compositeImage.sampleRegions({ collection: trainingSamples, properties: ['landcover'], // 土地覆盖类型的字段名 scale: 10 // 分辨率单位为米 }); ``` 此部分说明了如何从预先指定的研究区域内选取代表性的地点作为训练素材[^2]。 --- #### 构建与应用随机森林分类器 一旦拥有了足够的高质量训练数据之后，下一步便是创建实际使用的机器学习算法实例——即此处提到的随机森林分类器。下面展示了一个简单的例子来演示这一过程： ```javascript // 初始化随机森林分类器 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50); // 设置树的数量为50棵 // 进行训练阶段 classifier = classifier.train(trainingData, 'landcover', [ 'B2', 'B3', 'B4', 'B8', 'NDVI' ]); // 应用该分类器至整个图像上 var classifiedImage = compositeImage.classify(classifier); // 显示结果地图 Map.setCenter(-70.5, -11.5, 8); Map.addLayer(classifiedImage, {min: 0, max: 3, palette: ['green','blue','red']}, 'Land Cover Classification'); ``` 以上脚本解释了怎样配置好随机森林参数并通过调用 `classify` 方法执行预测任务[^4]。 --- #### 结果评估 最后一步是对生成的结果进行验证分析。常用的方法有混淆矩阵绘制、总体精度统计等指标衡量准确性高低程度。 ```javascript // 验证测试数据子集上的表现情况 var testAccuracy = trainedClassifier.confusionMatrix().accuracy(); print('Test Accuracy:', testAccuracy); ``` 这是关于准确度测量的一个基本示例[^3]。 --- ### 总结 综上所述，在 GEE 上实施随机森林土地利用分类涉及多个环节的工作流程设计，包括但不限于：选定合适的卫星产品组合；合理规划采样的策略模式；精心挑选影响因子变量列表以及调整优化超参设置等内容。