使用GEE统计随机森林分类后的土地利用数据每类的面积

最新推荐文章于 2025-08-21 14:30:00 发布
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文章标签： 随机森林 分类 算法
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本文介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 平台结合随机森林算法，对遥感影像进行土地利用分类并统计各类别的面积。步骤包括加载遥感影像数据，创建训练样本，训练随机森林分类器，对影像进行分类，以及计算各土地利用类型的总面积。这些统计结果适用于土地利用变化和生态环境评估的研究。

随机森林是一种常用于分类和回归问题的机器学习算法，它通过集成多个决策树来进行预测。在土地利用研究中，随机森林可以用于对遥感影像进行分类，以获取不同土地利用类型的空间分布信息。本文将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台进行随机森林分类后的土地利用数据的面积统计。

首先，我们需要在GEE平台上加载需要分类的遥感影像数据。这些数据可以是多光谱影像或高分辨率影像，具体选择取决于研究的需求和可用数据。以下是加载影像数据的代码示例：

var imageCollection = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA")
    .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')<
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GEE：统计随机森林分类后的土地利用数据每一类的面积
养乐多的博客
04-08 1770
统计分类后每一类的面积，思路是先求每一类地类的像素数，然后乘以每个像素的面积，比如ladsat的像素面积是30米，那就用像素数量乘以900平方米就是该类的面积（本例中没有乘以面积，可以使用.multiply(900)计算面积）。
GEE|分级统计面积
个人学习笔记
03-17 1385
因为只是存档给自己看的就不加那么多注释和说明了。 总之，这段代码用语言描述就是，把[-1,1]分成[-1,0.2],[0.2,0.4],[0.4,0.6],[0.6,0.8],[0.8,1]五级，并统计这五类的面积占比。 不知道自己这种在GEE中用“累加再相减”来划分等级的方法是不是最简单的，目前还是不知道怎么在GEE中做到像ArcGIS那样重分类。 需要注意的是在GEE中将字符串转为数字要用:ee.Number.parse()；在GEE中加减除用:.add() .subtract() .divide()。
GEE：计算土地利用覆盖数据中的各个地类的面积/占比
养乐多的博客
11-15 8485
计算2015年土地利用数据各个地类的面积 方法一：面积被打印到了字典中。discrete_classification是土地利用类型的标签,sum是土地利用数据各个地类的面积（m^2）。怎么制作成时间序列的折线图，后续会补充。 var roi = table var dataset = ee.Image("COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2015") .select('discrete_classification').clip(roi); Ma
gee土地利用面积统计
sdjkefsda的博客
09-25 689
gee土地利用面积统计，转换为字典便于表格输出。
Google Earth Engine ——在 GEE 中计算面积含各类要素计算（土地分类为例）
此星光明博客
09-23 3923
在遥感应用中工作时，许多操作需要计算面积。例如，需要在监督分类后计算每个类所覆盖的面积，或者找出灾害后区域内受影响的面积。计算栅格和矢量的面积在大多数软件包中是一个简单的操作，但在 Google Earth Engine 中以稍微不同的方式完成 - 这可能会让初学者感到困惑。在这篇文章中，我将概述计算矢量和图像面积的方法。我们将涵盖以下主题，从简单到复杂。 特征的面积计算，即矢量数据 图像的面积计算（单类） 按类别计算图像的面积 按区域按类别计算图像的面积 按年按地区按类别计算图像的面积 准备数据
GEE：作物分类和面积统计
养乐多的博客
04-09 2619
在这篇博客中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine进行作物分类和面积估计。我们将以玉米为例进行讲解。
GEE土地分类——利用landsat 8 和随机森林方法进行土地分类
此星光明博客
11-15 1135
GEE土地分类——利用landsat 8 和随机森林方法进行土地分类。
GEE 土地分类——利用Sentinel-2数据进行土地分类
此星光明博客
11-12 1433
利用Sentinel-2数据进行土地分类的流程大致可分为以下几个步骤：1. 数据获取：从Copernicus Open Access Hub等平台下载Sentinel-2遥感影像数据。选择与研究区域和研究目标相匹配的数据，通常选择多个时期的数据以获得更全面的信息。2. 预处理：对下载的遥感影像数据进行预处理，包括校正、大气校正、几何校正、去云、去影等。这些处理有助于提高数据的质量和可用性。3. 特征提取：从预处理的遥感影像数据中提取特征，如色彩、纹理、形状等。
GEE土地分类：基于Landsat地表反射率的随机森林算法进行土地分类
最新发布
此星光明博客
08-21 118
本文介绍了利用Google Earth Engine处理Landsat 8影像并进行土地覆盖分类的方法。主要包括：1)定义感兴趣区域；2)预处理影像（去云、云阴影等干扰）；3)创建无云影像合成；4)使用MODIS数据作为训练样本；5)采用随机森林算法训练分类器；6)评估模型准确性（训练精度达85.3%，验证精度83.8%）；7)可视化分类结果并添加图例。该方法实现了高效的遥感影像分类流程，为土地利用研究提供了可靠的技术方案。（149字）
Google Earth Engine(GEE)实例代码学习六——土地利用分类（Landcover Cleanup）
热门推荐
little00bee的博客
04-18 1万+
标题 利用MODSI全球土地覆盖产品显示土地利用分类 首先大致介绍一下MODIS土地覆盖产品MCD12Q1 MCD12Q1 V6产品按六种不同的分类方案按年间隔（2001-2016年）提供全球土地覆盖类型。 它是使用MODIS Terra和Aqua反射数据的监督分类得出的。 然后，对监督分类结果进行额外的后处理，这些后处理结合了先验知识和辅助信息以进一步完善分类。 分为1-17表示不同的类别 LC...
GEE代码实例教程详解：MODIS土地覆盖分类与面积计算
TwcatL
07-08 1184
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS土地覆盖数据进行分析。通过MODIS/061/MCD12Q1数据集，我们可以识别不同的土地覆盖类型，并计算每种类型的总面积。创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
GEE机器学习——利用随机森林RF方法进行土地分类和精度评定
此星光明博客
12-19 2227
随机森林（Random Forest，RF）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一个独立的分类器。通过对每个决策树的预测结果进行集成，随机森林能够提供更准确和稳定的预测。随机森林的主要特点包括：1. 随机特征选择：在构建每个决策树时，随机森林只考虑一部分特征进行划分，这样可以减少特征之间的相关性，并增加每个决策树的多样性。
Google Earth Engine（GEE）——求土地分类后单独一部分的面积案例
此星光明博客
05-03 1787
本次我们所要讲授的案例，是就算一个分类完的面积，这里可以看和总体面积的之间的差异有多少？ 本次用到的函数： round()求整数 Computes the integer nearest to the input. Arguments: this:input (Number): The input value. Returns: Number Round() 计算与输入值最接近的整数。 参数。 this:输入（Number）。 输入值。 返回。数值。 代码： //首先获取我们的
GOOGLE EARTH ENGINE（GEE）——如何获取土地分类影像中各地类的面积（按矢量集合中逐个矢量提取）
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08-08 868
很多时候我们会在已经公开的土地分类影像中按照矢量集合中的元素进行逐个矢量的面积提取，这里主要的问题是我们如何进行遍历每一个矢量，而这里有两个关键函数就显得非常重要，一个是遍历每一个矢量求出每一个矢量的范围，另外就是将其求出的面积放入到指定的集合中，并以字典的形式返回，这样就可以求出矢量集合中的每一个矢量范围内的土地分类面积。
GEE22：基于目视解译的土地利用分类（随机森林监督分类）
amyniez的博客，欢迎交流讨论
03-29 2224
进行土地利用分类首先需要获取高分辨率的卫星或航空影像数据，这些影像可以来自于多种数据源，对影像进行预处理。 使用GEE的绘图工具，在图像上绘制不同的土地利用类别，例如农田、森林、城市等构建样本集合。为每个绘制的类别定义属性分配相应的土地利用类别标签。 使用选择的分类算法对训练数据进行模型训。常见的分类算法包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、深度学习等。每种算法都有其优点和限制，可以根据任务的复杂性和数据特性来选择算法。
中科星图（GVE）——使用随机森林方法进行土地分类
此星光明博客
10-18 916
使用随机森林方法进行土地分类的步骤如下：数据准备：收集所需的土地分类数据，并对数据进行预处理，包括缺失值处理、数据标准化等。特征选择：根据土地特征的重要性选择合适的特征，可以使用特征选择算法如信息增益、方差选择等。数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集、30%的数据作为测试集。随机森林建模：使用训练集数据建立随机森林模型。随机森林是由多个决策树组成的集成学习模型，每个决策树通过对一部分有放回的样本进行训练而构建。
Google Earth Engine (GEE) ——使用where来划分等级，分别计算不同阈值范围内的面积，以AOD气溶胶为例
此星光明博客
01-29 895
本次我们将使用MODIS数据完成对于影像结果进行区分，从而将我们归一化后的结果分不同阈值进行展示。整个过程就是先对数据完成处理，然后选择只当的波段，裁剪研究区，最后我们建立影像划分阈值，通过切割整个影像，最后分别统计其面积最后得到影像分别加载。这里指的注意的是阈值设定的时候中间值，我们用and()连接，同时配合it和gt进行设定阈值就行了。设定完成后我们就可以完成updateMask掩膜掉非0区域。数据：执行值的条件替换。
GEE土地分类——根据CCDC分类结果统计不同年份土地分类面积和指定年份的不同地类的面积统计
此星光明博客
12-21 598
这个教程是利用CCDC已经分类后的结果（不同年份的土地分类结果），以及一个地类发生变化的波段进行面积统计，为了方便对不同区域的面积统计，这里使用循环和图表进行面积统计和展示。土地分类结果在不同年份上的统计结果可能会有所不同，因为土地分类可能会随着时间的推移而发生变化。但是，可以通过收集不同年份的土地分类数据，并对其进行统计分析来得出这些结果。统计分析可以包括计算各个土地分类的数量、比例或百分比，并将其与其他年份进行比较。这种分析可以帮助了解土地使用和变化的趋势，并为土地规划和管理提供参考。
Google Earth Engine（GEE）——矢量面积计算和图像面积计算
此星光明博客
05-13 3753
对于gee初学者来说，我们经常会用到gee去计算各类矢量的面积，其实这两种面积计算相对比较简单，矢量的化可以直接通过内置的函数来进行分析也就是.area() area(maxError, proj) 返回该特征的默认几何体的面积。点和线串的面积为0，多几何体的面积为其组成部分的面积之和（相交面积被多次计算）。 参数。 this:feature（元素）。 取自几何图形的特征。 maxError（ErrorMargin，默认为空）。 在执行任何必要的重新投影时，可以容忍的最大误差量。 proj（投影，默
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