GEE中调用随机森林回归模型
时间: 2025-01-28 12:08:34 浏览: 41
### 调用随机森林回归模型在Google Earth Engine中的方法
在Google Earth Engine (GEE) 中实现随机森林回归模型主要依赖于`ee.Classifier.smileRandomForest()`函数[^1]。此分类器可以用于回归任务,尽管其名称中包含“Classifier”,但在设置响应变量时指定连续型数据即可将其作为回归模型使用。
下面是一个简单的例子来展示如何创建并应用随机森林回归模型:
```javascript
// 定义训练区域和加载影像集合
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31');
// 添加NDVI波段到图像集中
function addNdvi(image) {
var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('ndvi');
return image.addBands(ndvi);
}
dataset = dataset.map(addNdvi);
// 创建样本点集合作为训练数据
var trainingPoints = ee.FeatureCollection([
ee.Feature(ee.Geometry.Point([-122.29, 37.86]), {target: 0.5}),
// 更多特征...
]);
// 准备输入属性列表
var properties = ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7', 'ndvi'];
// 训练随机森林回归模型
var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(10).train({
features: trainingPoints,
classProperty: 'target',
inputProperties: properties
});
// 应用模型预测新地点的目标值
var classifiedImage = dataset.mean().classify(classifier);
Map.setCenter(-122.29, 37.86, 10);
Map.addLayer(classifiedImage, {}, 'Classified Image');
```
上述代码片段展示了如何定义一个基于Landsat 8 SR产品的随机森林回归模型,并利用该模型对整个研究区内的像元进行目标值估计[^1]。
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