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简介
代码解释
函数
filterMetadata(name, operator, value)
Arguments:
Returns: Collection
randomColumn(columnName, seed, distribution)
Arguments:
Returns: FeatureCollection
ee.Filter.greaterThanOrEquals(leftField, rightValue, rightField, leftValue)
Arguments:
Returns: Filter
ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplit, minLeafPopulation, bagFraction, maxNodes, seed)
Arguments:
Returns: Classifier
ee.ConfusionMatrix(array, order)
Arguments:
Returns: ConfusionMatrix
代码
结果
简介
GEE 土地分类——基于Sentinel-2数据的土地分类和精度评定
代码解释
使用 Google Earth Engine 进行遥感数据处理和分类。你的代码片段定义了一些地理特征(如水体、森林、建筑和湿地),并使用 Sentinel-2 图像进行分类。下面是对代码的简要说明和下一步的建议:
### 代码概述
1. **数据集定义**:
- 你定义了四个 FeatureCollection:`water`、`forest`、`buildings` 和 `wetland`,每个都有其特定的地理特征和分类标签。
2. **地图设置**:
- 使用 `Map.centerObject` 和 `Map.addLayer` 方法将 Lagos 地区添加到地图中并设置视图。
3. **Sentinel-2 数据处理**:
- 你从 Sentinel-2 数据集中提取图像,过滤日期和云量,并计算中位数图像。
4. **训练分类器**:
- 合并不同的地理特征作为训练点,并从 Sen