本文介绍了如何在Google Earth Engine (GEE) 上执行监督分类，利用已标记的训练样本和机器学习算法，结合NDVI（归一化植被指数）对遥感影像进行地物类型的识别。通过准备训练样本，提取NDVI特征，训练支持向量机（SVM）模型，实现了对植被、水体和建筑物等的分类。GEE的这种功能可以用于优化地理空间数据分析。
Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，用于处理和分析地理空间数据。其中一个常见的应用是进行监督分类，通过使用机器学习算法对遥感影像进行分类。本文将介绍如何在GEE中执行监督分类，并将NDVI（归一化植被指数）作为分类的变量。
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。这可以用于从遥感影像中识别不同的地物类型，例如植被、水体和建筑物等。
在GEE中进行监督分类的第一步是准备训练样本。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。每个样本应该包括其地物类型的标签，例如植被、水体或建筑物。
下面是一个准备训练样本的示例代码：
// 导入训练样本矢量数据集
var trainingFeatures = ee.FeatureCollection('
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