使用NDWI和NDBI验证GEE中的分类精度增加效果

在遥感图像分类中，准确地识别和分类地物是至关重要的。通过使用不同的指数可以增强分类的精度和准确性。本文将介绍如何使用归一化差异水体指数（NDWI）和归一化差异建筑物指数（NDBI）来验证Google Earth Engine（GEE）中的分类精度增加效果。我们将提供相应的源代码供参考。

NDWI是一种用于提取水体信息的指数，通过使用绿光和近红外波段的反射率之差来计算。水体通常具有较高的近红外反射率和较低的绿光反射率，因此NDWI可以有效地区分水体和其他地物。NDBI是一种用于提取建筑物信息的指数，它通过使用近红外和短波红外波段的反射率之差来计算。建筑物通常具有较高的短波红外反射率和较低的近红外反射率，因此NDBI可以有效地区分建筑物和其他地物。

以下是使用GEE进行NDWI和NDBI验证的源代码示例：

// 导入图像
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_123032_20140515')