在GEE中进行随机森林分类,分类精度不高且样本点存在丢失现象

想问一下各位大佬,如何提升样本点选择精度?每一次精度只有0.5左右。(图一)

还有对样本点进行精度评价的时候,发现混淆矩阵中的样本点数量和分类时的数量对不上(图二)

如何解决这两个问题?

### 在ArcGIS中创建随机样本点并导入Google Earth Engine进行随机森林分类的流程分析 在遥感分类任务中,样本点的采集方式对分类精度具有重要影响。ArcGIS具备创建随机样本点的功能,能够为Google Earth Engine(GEE)平台的随机森林分类提供训练数据[^1]。然而,整个流程无法完全在ArcGIS中完成,需要结合GEE平台进行遥感影像处理与分类建模。 ArcGIS提供了“创建随机点”工具,可以在指定区域内生成均匀分布的样本点。这些样本点可以导出为Shapefile或GeoJSON格式,并通过Earth Engine Code Editor上传为FeatureCollection,用于训练随机森林分类器。由于ArcGIS具备大规模遥感数据处理能力,因此能在ArcGIS中完成完整的分类流程。 Google Earth Engine平台具备强大的遥感数据处理和分析能力,支持大规模影像数据的快速处理与机器学习建模。用户可将ArcGIS生成的样本点上传至GEE,结合Landsat、Sentinel等遥感影像数据,使用随机森林算法进行分类。以下为在GEE中使用ArcGIS生成的样本点进行分类的示例代码: ```javascript // 导入ArcGIS生成的样本点 var samplePoints = ee.FeatureCollection('users/your_username/sample_points'); // 加载遥感影像 var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2').select(['SR_B.']); // 训练随机森林分类器 var classifier = ee.Classifier.randomForest(10).train({ features: samplePoints, classProperty: 'class', inputProperties: image.bandNames() }); // 对影像进行分类 var classified = image.classify(classifier); // 显示分类结果 Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 3, palette: ['red', 'green', 'blue', 'yellow']}, 'Classified Map'); ``` ArcGIS在样本点生成方面具有优势,而GEE在遥感影像处理和分类建模方面具备更强的能力。因此,完整的分类流程通常包括在ArcGIS中生成样本点,在GEE中进行影像处理、模型训练和分类。由于ArcGIS缺乏大规模遥感数据处理能力,无法实现整个流程的自动化。 ###
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