使用GEE统计随机森林分类后的土地利用数据每类的面积

UePostscript

于 2023-09-19 11:01:08 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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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',

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