gee随机森林估产代码

### 使用 GEE 和随机森林算法进行产量估算 在 Google Earth Engine (GEE) 中应用随机森林算法来进行作物产量估算是一个复杂的过程，涉及多个步骤的数据处理和建模。下面是一个简化版的 Python 脚本示例，展示了如何加载 Sentinel 数据集并训练随机森林模型以估计作物产量。 #### 加载必要的库 为了方便操作，在本地环境中可以先安装 `earthengine-api` 库： ```bash pip install earthengine-api ``` 接着初始化 EE 并导入所需模块： ```python import ee ee.Initialize() from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor ``` #### 获取影像集合与样本点位数据 定义函数用于获取指定区域内的 Sentinel-2 影像，并设置时间范围和其他过滤条件；同时读取地面实测的产量数据作为训练标签。 ```python def get_sentinel_data(aoi, start_date='2021-01-01', end_date='2021-12-31'): sentinel = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') \ .filterBounds(aoi) \ .filterDate(start_date, end_date) \ .select(['B4','B8']) # 只选取红光波段(B4)和近红外波段(B8) return sentinel.mean().clip(aoi) aoi = ee.Geometry.Polygon([[...]]) # 定义研究区边界坐标列表 image = get_sentinel_data(aoi) sample_points = ee.FeatureCollection("projects/your-project/assets/sample-points") # 替换为实际路径 ``` 此处使用了 Sentinel-2 的 B4（红色）和 B8（近红外）两个波段来构建植被指数 NDVI[^1]。 #### 提取特征向量 基于上述影像对象提取各采样位置处的像素值作为输入变量X，而对应的实地测量得到的实际产量Y则构成目标输出数组y。 ```python training_features = image.sampleRegions( collection=sample_points, properties=['yield'], # 假设 'yield' 是存储真实产量属性名 scale=10).getInfo() X_train = [feature['properties'] for feature in training_features['features']] y_train = [feature['properties']['yield'] for feature in training_features['features']] ``` #### 训练随机森林回归模型 创建 Random Forest Regressor 对象并对之前准备好的 X_train 和 y_train 进行拟合。 ```python rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) rf_model.fit(X_train, y_train) ``` #### 执行预测并可视化结果 最后一步是在整个 AOI 上运行该已训练完成的 RF 模型，并将预测的结果映射回原始空间分辨率上显示出来。 ```python prediction_image = rf_model.predict(image.toArray()).arrayProject([0]).rename('predicted_yield') Map.addLayer(prediction_image, {'min': min(y_train), 'max': max(y_train)}, "Predicted Yield") ``` 以上就是利用 GEE 结合随机森林算法实现作物产量估算的一个基本流程概述以及相应代码片段[^2]。