首页gee土地利用分类代码

gee土地利用分类代码

时间: 2024-12-29 11:19:15 浏览: 109

### GEE 土地利用分类代码示例为了实现基于GEE的土地利用分类，可以采用监督学习方法中的随机森林算法。下面展示了一个完整的Python脚本用于执行这一任务： ```python import ee ee.Initialize() # 定义研究区域 roi = ee.Geometry.Polygon( [[[107.8, 29], [107.8, 28], [108.5, 28], [108.5, 29]]]) # 加载Landsat 8 图像集合并过滤日期范围和地理位置 landsatCollection = (ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .filterBounds(roi)) # 获取训练样本数据集 trainingDataset = ee.FeatureCollection([ ee.Feature(ee.Geometry.Point([108.0, 28.5]), {'class': 1}), # 类型1样点 ee.Feature(ee.Geometry.Point([108.2, 28.6]), {'class': 2}) # 类型2样点 ]) # 提取波段作为特征变量 bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'] # 训练模型 classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(10).train({ 'features': trainingDataset, 'classProperty': 'class', 'inputProperties': bands}) # 应用分类器到图像上 classifiedImage = landsatCollection.mean().classify(classifier) # 可视化结果 palette = ['red', 'green'] mapIdDict = classifiedImage.getMapId({'min': 1, 'max': 2, 'palette': palette}) print(mapIdDict['tile_fetcher'].url_format) ``` 上述代码实现了以下功能： - 设置感兴趣区`roi`； - 过滤特定时间段内的 Landsat 8 影像； - 创建包含已知类别标签的位置点组成的训练样本集； - 使用这些位置处的光谱反射率值训练一个随机森林分类器； - 将该分类器应用于整个影像以获得土地覆盖类型的预测图层。此过程能够有效地识别不同种类的地物，并生成对应的地图可视化输出[^2]。

阅读全文