样本点选择教程：Google Earth Engine（GEE）中的样本点选择方法

最新推荐文章于 2024-03-10 18:11:06 发布
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本教程详细介绍了在地学和环境科学中如何利用Google Earth Engine（GEE）进行样本点选择。内容涵盖了安装GEE库、初始化会话、定义感兴趣区域、加载遥感数据、选择样本点（如随机抽样、系统抽样和聚类抽样）以及可视化样本点的方法。通过这些步骤，读者可以按需调整抽样策略，优化样本点的选择效果。

在地学和环境科学领域，样本点选择是一项重要的任务，用于从遥感图像或地理空间数据中选择代表性的样本点。Google Earth Engine（GEE）是一个强大的平台，提供了丰富的地理空间数据和分析工具。本教程将介绍如何使用GEE进行样本点选择，并提供相应的源代码。

  1. 安装和导入GEE库
    首先，确保您已经安装了Google Earth Engine Python API，并导入所需的库。
!pip install earthengine-api
import ee
  1. 初始化GEE
    在使用GEE之前，您需要初始化一个GEE会话。这将要求您进行身份验证。
ee.Authenticate()
ee.Initialize()
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使用Google Earth Engine进行监督分类并结合NDVI变量进行分类
LhlbPerl的博客
09-18 870
训练样本是一组已标记的地物类型的区域，可以从遥感影像中手动绘制或使用现有的矢量数据集。监督分类是一种通过使用已标记的训练样本进行模型训练，然后将模型应用于未标记的数据进行分类的方法。通过以上步骤，我们成功地在GEE中执行了监督分类，并结合了NDVI作为分类的变量。在上述代码中，我们首先导入训练样本矢量数据集，并假设该数据集包含一个名为’landcover’的属性，其中包含地物类型的标签。函数将训练样本应用于分类器，并指定标签属性（‘label’）和输入特征（‘B4’和’B5’，即NDVI）。
Google Earth Engine（GEE） ——多源遥感影像（S1/S2和地形数据）监督和非监督分类（以随机森林和Kmeans聚类）案例
此星光明博客
07-17 1350
本文主要是利用准备好的影像和一景准备好的样本点来进行分析，在以下脚本中，我们将探索将像素分类为专题类的技术。这里的多源遥感影像就是我们利用SAR和光谱影像以及地形参数以及其它植被指数作为一个多波段影像，多波段单景影像就是我们的多源遥感数据，而其它的就是谁当随机森林和其它监督分类方法，无论是评估土地分类还是其它，方法都一样，变量就是影像波段，所以我们只管添加参数就好了，剩下的就按照监督分类即可。每个输出特征将具有输入图像的每个波段的一个属性，以及从输入特征复制的任何指定属性。要从每个输入要素复制的属性列表。
google earth engine(GEE)监督分类总结与代码分享
热门推荐
锐多宝的地理空间
05-05 2万+
提供分类代码以及思路整理
GEE：样本点选择教程
养乐多的博客
02-23 1万+
本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台上标记样本的技巧和代码脚本，样本点可以用来做土地利用分类、植被提取、水藻提取、冰川提取、农作物提取等应用中。可以应用到的方法包括随机森林（RF）分类，支持矢量机（SVM）分类，决策树分类等机器学习分类方法中。
SOFM自组织特征映射第一步：选取样本点
m0_43440905的博客
10-09 466
1、选取三种指数，均为栅格数据，进行栅格裁剪统一大小，并归一化处理 栅格裁剪步骤：数据管理工具->栅格->栅格处理->裁剪 归一化步骤：Spatial Analyst工具->叠加分析->模糊分类 2、使用ArcGIS选取样本点 创建渔网，数据管理工具->要素类->创建渔网 几何类型选polygon，创建标注点 3、栅格赋值给点要素 SpatialAnayst工具->提取分析->多值提取到点 点属性表连接到栅格像元值了。 ...
Google Earth Engine（GEE）——样本点提取间隔距离500米提取样本点
此星光明博客
11-26 1569
假设您已经有了点，只想选择一个满足缓冲标准的子集。在这种情况下，您可以在随机图像上使用 reduceRegions 和最大缩减器，按细胞图像分组。max reducer 将允许您指定额外的输入（例如：协变量或像素坐标）以携带它找到的任何最大值。函数：selfMask()
提取特定地物类别的样本点并分析：Google Earth Engine
IxtProgramming的博客
09-23 277
在遥感数据分析中，提取特定地物类别的样本点是一项常见的任务。Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，提供了丰富的遥感数据和分析工具，可以帮助我们完成这个任务。通过以上步骤，我们可以使用GEE提取特定地物类别的样本点，并进行进一步的分析。最后，我们可以对提取的样本点进行进一步的分析。然后，我们可以利用GEE提供的空间查询功能，从遥感影像数据中提取与样本点位置相对应的像素值。在上述代码中，我们指定了获取的影像数据集为Landsat 8的数据集，时间范围为2018年的全年，并且通过。
Google Earth Engine（GEE）——矢量集合中获取随机的样本点！
此星光明博客
08-14 2866
要获取指定区域中随机点的集合，您可以使用： 这里用到的函数： ee.FeatureCollection.randomPoints(region,points,seed,maxError) 一般情况下只使用前两个参数进行就可以了 Generates points that are uniformly random on the sphere, and within the given region. Arguments: region (Geometry): The reg...
GEE：提取出特定地物类别的样本点（比如筛选耕地内的样本点）
养乐多的博客
04-29 2476
本文记录了提取出特定地物类别的样本点的代码，以便进行后续的监督分类或机器学习模型训练。结果如下图所示，蓝色区域为耕地，图中红点是所有样本点，粉色点是耕地内的样本点。
GEE学习笔记6：样本拾取
晚秋的专栏
12-29 5495
打开GEE code 编辑器，选择你想拾取样本的图形（点，线，面），这时会出现一个数据集，点击该数据集的设置按钮，弹出数据集属性对话框。 修改该样本的name,数据格式，给该数据集添加属性字段，方便在监督分类时识别。 做好设置后，就可在地图上拾取样本点了。记住随时做好保存啊！！！！ 当样本拾取完成了，就可以把样本数据导出了。 遇到的问题：当样本量太大时，点击保存会弹出错误，这是因为js文件大小有限制，目前拾取样本其实就是往脚本添加代码，当样本太多，就造成脚本过...
google earth engine 上传本地样本点数据后 应用merge 函数时报错 property ‘landcover‘ of feature ‘1_00000000000000000000
feng9808的博客
03-10 970
因为我也是个新手，在做土地利用类型时，遇到了同样的问题，接下来，我将 给大家分享一下我的心得，关于我在上传本地样本点到GEE时遇到这类问题的解决方法。出现这类错误的原因主要是我们上传至GEE的样本点时，未对矢量数据的属性进行设置，所以我们在运行merge时出现了这类错误。
GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）
养乐多的博客
02-13 1080
本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍，加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等)，训练和应用回归模型，优化回归算法的参数（绘制最优参数分布图）等步骤的方法和代码。
GEE学习：利用sampleRegions构建分类训练样本
GEE水生态空间
01-29 7671
前言 问题：如何使用点文件提取影像数据？例如进行随机森林分类等样本构建的问题。 一、利用sampleRegions对构建样本 利用常见的Landsat8影像进行分析 二、使用步骤 1.分析步骤 #mermaid-svg-X3OiSNvy7DJRbPfI .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-..
【GEE笔记】提取、下载样本点的时序遥感数据
Where runes of code shape the picture :)
02-24 5580
主要功能 数据每日合成 递归函数返回每个有数据日期的影像，组成数据集；筛选出有效像元大于70%的影像 值域映射 提取样本点数据、批量下载 主要流程 在GEE线上的Code Editor编写JavaScript代码实现相关功能，以哨兵2号(Sentinel-2)为例：传入要提取值的样本点，筛选出符合条件的数据之后进行每日合成，提取出的每个矢量点数据包含日期为字段名的属性值，数据以波段或者特征值为文件单位导出 代码实现 1、传入矢量点point，时间范围，进...
【GEE笔记】在线分类流程，标注样本点、分类和精度评价
Where runes of code shape the picture :)
12-08 5141
GEE（Google Earth Engine）是一个强大的地理信息处理平台，可以实现在线的遥感影像分析和处理。本文将介绍如何使用GEE进行在线的分类流程，包括标注样本点、分类和精度评价。本文以2020年5月至8月的哨兵2影像为例，对区域内的土地覆盖类型进行分类。
Google Earth Engine——GEE中主要监督分类方法介绍
此星光明博客
10-27 2895
监督分类是最常用于遥感图像数据定量化学分析的技术。监督分类支持这样一种想法，即用户可以选择图片中代表特定类别的样本像素，因此指示图像处理软件使用这些训练站点作为图像中所有其他像素分类的参考。 Google Earth Engine 中的监督分类 该Classifier包通过在 Earth Engine 中运行的传统 ML 算法处理监督分类。 分类的一般工作流程是： Google 地球引擎包括以下内容： 分类和回归树 (CART) ...
geemap学习笔记019：监督分类与精度验证（上）
主要是关于代码方面的内容，包括但不限于Python、MATLAB、ENVI、ArcGIS
12-04 1113
上一节中介绍了，今天就详细介绍一下监督分类与精度验证。从这一节开始，我也是配置了本地的geemap，就可以不用colab了，配置也是花了挺长时间，但好在也是能够成功应用了，准备用两节的时间介绍监督分类与精度验证。GEE中的监督分类方法主要是包括以下几种，包括决策树、随机森林(RF)、贝叶斯、支持向量机(SVM)等。监督分类主要是包括以下几个步骤：(1)收集数据，包括待分类的影像数据以及标签数据；(2)划分训练集和测试集；(3)利用训练数据训练一个分类器；(3)对原有的数据进行分类；(4)精度验证。
Google Earth Engine（GEE）——监督分类（加入验证样本）
此星光明博客
01-04 1381
通过比较集合的两列来计算集合的二维误差矩阵：一列包含实际值，一列包含预测值。这些值应该是小的连续整数，从 0 开始。轴 0（行）矩阵对应于实际值，轴 1（列）对应于预测值。如果未指定此参数，则假定这些值是连续的并且跨越 0 到 maxValue 的范围。如果指定，则仅使用与此列表匹配的值，并且矩阵将具有与此列表匹配的维度和顺序。上一次我们讲到了监督分类案例，但是并没有进行验证子集的评定，这次加入了验证精度来进行分析。包含实际值的属性的名称。包含预测值的属性的名称。
arcgis样本点导入Google Earth Engine
最新发布
09-17
ArcGIS和Google Earth Engine（GEE）虽然都是地图数据管理和分析的强大工具，但它们的数据交互通常需要一些转换步骤。如果你有ArcGIS中的样本点数据，想要导入到GEE，可以按照以下步骤操作： 1. **将ArcGIS数据转换...
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