地球引擎高级教程：基于高级监督分类技术的应用

地球引擎（Google Earth Engine，简称GEE）是一个强大的云计算平台，用于大规模地理空间数据的存储、处理和分析。在这篇教程中，我们将重点介绍GEE中的高级监督分类技术的应用。监督分类是一种常用的机器学习方法，用于将遥感图像中的像素分配到不同的类别中，例如土地利用类型、植被覆盖等。

在开始之前，请确保你已经创建了一个GEE账户并安装了GEE Python API。现在我们将分步骤介绍如何使用GEE进行高级监督分类。

步骤1：数据准备
首先，我们需要获取用于监督分类的训练数据和测试数据。GEE提供了丰富的遥感数据集，你可以根据自己的需求选择适合的数据集。在这个例子中，我们将使用Landsat 8影像作为训练和测试数据。

# 导入必要的库
import ee
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 初始化GEE
ee.Initialize(