Google Earth Engine: 使用K-means聚类进行快速土地分类

最新推荐文章于 2025-05-20 08:30:00 发布

VwajAlgorithm

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文章标签： kmeans 聚类算法 GEE

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本文详述如何利用Google Earth Engine的Python API，结合K-means聚类算法，进行土地分类。首先介绍GEE平台，然后阐述从库导入、身份验证，到定义区域、获取Landsat 8土地覆盖数据，再到数据预处理、执行聚类和结果可视化的步骤。此方法提供了一种在GEE上高效进行土地分类的方法。

介绍：
Google Earth Engine（简称GEE）是一个强大的云平台，用于分析和可视化地球观测数据。其中之一的功能是可以使用K-means聚类算法进行土地分类。本文将介绍如何使用Google Earth Engine的Python API在GEE中使用K-means聚类算法快速进行土地分类，并提供相应的源代码。

步骤：

导入库和身份验证
首先，我们需要导入所需的Python库并进行身份验证，以便使用Google Earth Engine的功能。

import ee
from sklearn.cluster import KMeans

# 认证身份
ee.Authenticate()
ee.Initialize(

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Google Earth Engine中使用K-Means聚类算法实现具有相同大小的集群

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【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的K-Means地表覆盖分类：Sentinel-2图像处理与可视化系统设计

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