使用随机森林算法进行土地分类的Google Earth Engine应用

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本文介绍了如何在Google Earth Engine平台上运用随机森林算法进行土地分类。通过导入Landsat 8遥感影像数据,选择波段,训练随机森林分类器,实现对地球表面土地覆盖的识别和可视化。该方法有助于理解和管理土地资源。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

随机森林(Random Forest)是一种强大的机器学习算法,可以用于土地分类和遥感影像分析。在Google Earth Engine中,我们可以利用随机森林算法对遥感影像进行土地分类,以识别不同类型的土地覆盖。本文将介绍如何在Google Earth Engine中使用随机森林算法进行土地分类,并提供相应的源代码。

首先,我们需要访问Google Earth Engine平台并创建一个新的脚本。在脚本中,我们将导入必要的库和数据集。以下是一个示例代码,用于导入所需的库和Landsat 8遥感影像数据集:

// 导入必要的库
var ee = require('users/google/earthengine:ee');
var classifie
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