基于Google Earth Engine的不同决策树数量分类精度对比分析

简介
Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，提供了大规模地理空间数据的存储、处理和分析能力。其中，决策树分类是GEE中常用的遥感影像分类方法之一。本文将探讨不同决策树数量对分类精度的影响，并提供相应的源代码。

方法

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于分类的遥感影像数据。在GEE中，可以使用ee.Image对象表示遥感影像。我们选择一个具有多个类别的遥感影像，并将其加载到GEE中。以下是加载遥感影像的代码示例：

var image = ee.Image('影像ID');

2. 特征提取
   在进行分类之前，我们需要从遥感影像中提取与分类目标相关的特征。GEE提供了各种图像处理方法和指标计算函数，可以用于提取特征。以下是一个简单的示例，演示如何计算NDVI（归一化植被指数）作为特征：
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