土地分类与覆盖制图在Google Earth Engine（GEE）中的应用

最新推荐文章于 2025-01-10 22:09:24 发布
最新推荐文章于 2025-01-10 22:09:24 发布
阅读量203 收藏
点赞数
文章标签： GEE
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VwajAlgorithm/article/details/133166436
版权
GEE 专栏收录该内容
82 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Google Earth Engine（GEE）进行土地分类与覆盖制图。通过GEE的遥感数据和机器学习算法，可以高效准确地完成土地分类，并将结果可视化。GEE提供了丰富的数据和功能，使得土地分类与覆盖制图变得更加便捷，适用于环境保护、土地管理和规划决策等领域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Google Earth Engine（GEE）是一个功能强大的云平台，提供了丰富的遥感数据和工具，以支持地球科学研究和应用。其中一个重要的应用领域是土地分类与覆盖制图，通过使用GEE提供的功能和数据，我们可以进行高效准确的土地分类和覆盖制图分析。

土地分类是指将地表覆盖类型划分为不同的类别，如森林、草地、水域、城市等。覆盖制图是指将这些不同的类别绘制到地图上，以便更好地了解和分析地表覆盖的空间分布。在GEE中，我们可以使用遥感数据和机器学习算法来实现土地分类和覆盖制图的目标。

以下是一个使用GEE进行土地分类与覆盖制图的示例代码：

// 选择地区和时间范围
var geometry = ee.Geometry.Rectangle([xmin,<
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
GEE：面对对象土地利用分类（结合SNIC、GLCM 和机器学习算法）
养乐多的博客
04-09 4790
本文将介绍在Google Earth Engine中结合SNIC、GLCM和机器学习算法的的土地利用/土地覆盖（LULC）分类方法。结果如下图所示，
使用Google Earth Engine进行土地分类/覆盖制图
UoEmacs_Lisp的博客
09-25 510
然后，我们加载了一个土地覆盖数据集，并根据时间和空间范围进行了筛选。然后，我们将土地分类数据集的分类值与标签进行匹配，以便进行可视化和分析。最后，我们将土地分类数据集添加到地图上，并输出该数据集的信息。GEE提供了丰富的遥感数据集和图像处理功能，使我们能够进行高精度的土地分类和制图分析。总之，Google Earth Engine提供了强大的工具和数据集，使我们能够进行土地分类和覆盖制图分析。你可以根据自己的需求修改代码中的参数和数据集，以适应不同的研究和应用场景。
Google Earth Engine（GEE）统计制图
guaicaicexu的博客
07-01 754
今天来简单分享下如何在Google Earth Engine中制作时序性的折线图和柱状图
基于 GEE 绘制好看的地形图
最新发布
@HNUSTer的博客
01-10 753
基于 GEE 绘制好看的地形图。
Gee制图调色-palettes-master.zip
08-27
GEE调色板资源 ee-palettes Gennadii Donchyts, Fedor Baart & Justin Braaten About ee-palettes is a module for generating color palettes in Google Earth Engine (EE) to be applied to mapped data. Add the module Visit this URL to add the module to the Reader repository of your EE account. After the module is added, you can find the source code in the Script Manager under: Reader:users/gena/packages/palettes.
GEE入门及进阶教程|在 Earth Engine 中绘制图像集合
qq_46689623的博客
03-25 1291
GEE入门及进阶教程|在 Earth Engine 中绘制图像集合
Google Earth Engine -在 GEE 中计算面积含各类要素计算（土地分类为例）含讲解和代码.pdf
03-11
在 GEE 中计算面积含各类要素计算（土地分类为例）含讲解和代码。 本教程中 从土地分类影像的加载，地图统计和面积统计等多个环节对如何在GEE中进行土地分类进行了全面分析，包含了所有计算代码。省去了下面再本地...
Google Earth Engine ——土地分类/覆盖制图混淆矩阵（验证2）
此星光明博客
10-28 1511
模型验证是在测试数据集上评估训练模型的过程。这提供了训练模型的泛化能力。我们用不同的验证方法来衡量我们模型的有效性。其中常用的是混淆矩阵。这就是混淆矩阵成为众人瞩目的地方。混淆矩阵是机器学习分类的性能度量。它对于测量召回率、精确度、特异性和准确度非常有用。 如何计算混淆矩阵？ 混淆矩阵是对分类问题的预测结果的汇总。正确和错误预测的数量用计数值汇总并按每个类别细分。这是混淆矩阵的关键。混淆矩阵显示了分类模型在进行预测时混淆的方式。它不仅让我们深入了解分类器所犯的错误，更重要的是让我们了解正在犯的错误类型。
土地分类/覆盖制图的混淆矩阵在Google Earth Engine中的应用
XtAbap的博客
09-21 677
在土地管理和环境研究领域中，土地分类/覆盖制图是一项重要的任务，它可以帮助我们了解和监测地表的不同土地类型和覆盖情况。混淆矩阵是一种常用的评估分类算法性能的工具，它可以显示分类结果和真实类别之间的差异。混淆矩阵以表格的形式展示，行代表真实类别，列代表分类结果，每个单元格中的数值表示属于对应类别的样本数量。通过分析混淆矩阵，我们可以计算出分类算法的准确率、精确率、召回率和F1得分等指标，从而评估算法的表现。通过这些步骤，我们可以使用GEE中的土地分类/覆盖制图混淆矩阵来评估分类算法的性能。
GEE笔记004-交互式绘图以及对象调用
Fehanhan的博客
09-14 497
交互式绘图 点击左侧工具栏选取工具 按顺序绘制Geomerty（需记清先后顺序） 调用绘制的Geomerty 输入下列代码即可 1 = ee.FeatureCollection(m.draw_features[0]) 2 = ee.FeatureCollection(m.draw_features[1]) 3 = ee.FeatureCollection(m.draw_features[2]) m.addLayer(BARE,{},"1") ...
google earth engine(GEE)如何在看某一点的经纬度、波段信息
锐多宝的地理空间
07-11 5768
前几天师弟问了我一个问题，是如何在GEE提供的主页地图里里面查看指定点的经纬度、图层波段等信息。比如我要获取下图红点的经纬度信息以及它的光谱信息。 在右侧的菜单栏选择inspector，然后用鼠标左键点击图像中的红点位置，这时就会有point信息，包含经纬度信息与当前分辨率。 在pixels里面存着的是图层的波段信息，可以图形化显示。这个代表的是该点的landsat波段信息。 读者可以用我的代码做一下尝试： https://code.earthengine.google.com/1f82
Google Earth Engine（GEE）——将世界人口数据添加经纬度后导出结果
此星光明博客
12-31 779
我们有时候需要将一个影像数据按照经纬度去提取，但是有没有那么多坐标，我们应该怎么做？起始很简单，直接给影像添加一个经纬度生成波段，然后利用sample在生成点的过程中，就会自带这个属性单位内的经纬度，主要要根据你的需要设定分辨率大小即可。regionscaleprojectionfactornumPixelsseeddropNullstileScalegeometries对图像的像素进行采样，将它们作为 FeatureCollection 返回。每个特征在输入图像中的每个波段都有 1 个属性。
GEE入门之路（从【初学者】角度，大白话）——附海面风速插值代码
weixin_46812066的博客
10-20 3726
非常初级的GEE入门教程！大白话！有手就行！附海面风速插值代码，克里金插值，时间插值。
GEE遥感云大数据在林业中的应用
PhyliciaFelicia的博客
02-09 535
GEE、海量遥感、生态、生物量、土壤、土地利用、碳储量、森林火灾监测、森林砍伐与退化监测、遥感、Landsat、Sentinel-2、机器学习、随机森林、CART、SVM、决策树、Python-GEE、林业
【原创】制图案例分享
awdwd233333的博客
09-06 109
目的是筛选亚洲中部高山区周围的辫状河段，并用遥感的手段研究这些辫状河段对气候变化的响应。现在想要做一个图，底图考虑用DEM，上覆水系图层，并将河段图层上覆于水系。不考虑行政区划的边界，因为与问题不相干。
GEE图表案例——不同区域各地类面积直方图分布图表（矢量面积叠加直方图图）
此星光明博客
04-10 1166
在GEE中对不同区域面积统计的直方图绘制具体流程如下：数据准备： 首先，需要准备用于面积统计的地理数据，可以是矢量数据，如行政边界、土地使用类型等。也可以是栅格数据，如分类结果、土地覆盖数据等。区域划分： 根据需要统计的区域，将数据进行区域划分。可以使用GEE提供的几何图形对象，如点、线、面等，来定义统计区域。面积统计： 使用GEE提供的统计工具来计算不同区域的面积。可以使用.reduceRegion()函数来计算每个区域内的像素数量，并通过计算像素数量与像素分辨率的乘积来得到面积。
GEE_API Docs_Tutorials_1.编程基础和Earth Engine API入门
LIWEI940638093的博客
07-11 1947
API Docs_Tutorials一.Introduction to JavaScript for Earth Engine（JavaScript导引） 一.Introduction to JavaScript for Earth Engine（JavaScript导引）
Google Earth Engine（GEE）——栅格图像图表制作！ui.Chart.image.byRegion
此星光明博客
08-21 975
图像图表 该ui.Chart.image模块包含一组函数，用于Image按区域减少对象并从结果中呈现图表。函数的选择决定了图表中数据的排列方式，即定义 x 轴和 y 轴值的内容以及定义系列的内容。使用以下函数描述和示例来确定最适合您的函数和图表类型。 图表功能 使用以下绘图作为视觉指南，了解每个函数如何在图表中排列图像区域缩减结果；即，哪些元素定义了 x 值、y 值和系列。 ui.Chart.image.byRegion 减少区域沿 x 轴绘制，由选定特征属性的值标记。系列由带名称...
Google Earth Engine在遥感分析中的应用研究
在《remote sensing》这本期刊中，一系列文章聚焦于使用Google Earth Engine（GEE）这一强大的云平台来处理遥感数据。GEE设计的核心在于处理海量数据集（达到petabyte级别），用于分析及最终的决策制定。自2008年...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值