使用Sentinel数据和随机森林模型在Google Earth Engine中预测森林地上生物量

随机森林（Random Forest）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于遥感数据分析和地球观测领域。通过结合Sentinel卫星数据和Google Earth Engine（GEE）平台，我们可以利用随机森林方法来预测森林地上生物量。本文将介绍如何在GEE中使用Sentinel数据和随机森林方法进行森林地上生物量预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要在GEE中准备Sentinel数据。Sentinel卫星系列提供了高质量的光学和雷达数据，适用于土地覆盖和植被监测。我们可以使用GEE提供的Sentinel影像数据集来获取所需的数据。以下是获取Sentinel-2数据的示例代码：

// 定义区域
var region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax