地球引擎高级教程：基于高级监督分类技术的应用

TpjtRuby

于 2023-09-20 03:12:11 发布

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文章标签：分类人工智能数据挖掘

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TpjtRuby/article/details/133058338

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本文详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE)进行高级监督分类，涉及数据准备、特征提取、训练分类器、分类预测及结果可视化等步骤，以Landsat 8影像为例，应用随机森林分类器进行土地利用类型的识别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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