gee 利用采样点 随机森林分类

### GEE 中使用采样点实现随机森林分类的方法 在 Google Earth Engine (GEE) 平台中，可以通过定义地表类型的采样点来训练并应用随机森林分类模型。以下是具体方法的详细介绍： #### 数据准备 为了构建随机森林分类器，需要先准备好训练样本数据集。这些样本通常由已知类别的地理空间位置组成。可以手动标注或者通过已有地表覆盖数据提取[^1]。 ```javascript // 定义研究区域 var roi = ee.Geometry.Rectangle([70, 15, 140, 50]); // 加载影像集合（例如 Sentinel-2） var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterBounds(roi) .filterDate('2023-01-01', '2023-12-31') .median(); // 提取波段作为特征变量 var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B8']; s2 = s2.select(bands); ``` #### 随机采样点生成 对于每种地物类型，在全球范围内的特定区域内生成随机采样的训练点。这一步骤可以根据预先定义的地表分类图层完成。 ```javascript // 假设有一个地表分类图像 `landcover`，其中包含类别标签 var landcover = ee.Image('projects/ee-example/assets/landcover'); // 对于某一类别（如林地），生成随机采样点 var forestSamples = landcover.sample({ region: roi, scale: 10, // 分辨率设置为 10 米 numPixels: 1000, // 每种类别抽取 1000 个像素 seed: 0, }); ``` 上述代码片段展示了如何从指定类别中生成固定数量的随机采样点。 #### 训练随机森林模型 一旦获取到足够的训练样本，就可以将其用于训练随机森林分类器。此过程涉及将遥感影像中的光谱信息映射至对应的地面实况标签上。 ```javascript // 合并所有类别的样本 var trainingData = forestSamples.merge(grassSamples).merge(waterSamples); // 将样本分为属性和标签两部分 var properties = bands; var label = 'class'; // 构建随机森林分类器 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50) // 设置树的数量为 50 .train({ features: trainingData, classProperty: label, inputProperties: properties }); // 应用分类器到整个影像 var classifiedImage = s2.classify(classifier); ``` 这段脚本说明了如何配置 Smile Random Forest 算法以及执行分类操作的过程[^2]。 #### 结果可视化与精度评估 最后一步是对分类结果进行可视化处理，并计算其准确性指标。 ```javascript // 可视化分类结果 Map.addLayer(classifiedImage.randomVisualizer(), {}, ' Classified Image'); // 进行混淆矩阵分析以评价性能 var testAccuracy = trainedClassifier.confusionMatrix(); print('Confusion Matrix:', testAccuracy); ``` 以上步骤总结了一个完整的流程，即从采集训练数据直至最终得到经过验证的地图产品。 ---