面向对象尺度的随机森林分类教程在Google Earth Engine（GEE）中

最新推荐文章于 2025-06-26 10:00:00 发布
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本教程介绍如何在Google Earth Engine (GEE) 平台上使用随机森林算法进行面向对象尺度的分类。涵盖了数据准备、特征提取、训练分类器、分类预测和结果可视化的步骤，提供代码示例。

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随机森林（Random Forest）是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归问题。在本教程中，我们将介绍如何在Google Earth Engine（GEE）平台上使用随机森林算法进行面向对象尺度的分类。我们将使用GEE提供的卫星影像数据和地物类别标签，以及相应的源代码。

步骤1：数据准备
首先，我们需要准备训练数据和测试数据。训练数据应该包含卫星影像数据和对应的地物类别标签。可以使用GEE提供的遥感影像数据集，如Landsat系列影像。地物类别标签可以是人工制作的矢量数据，或者通过遥感影像解译得到的分类结果。

以下是一个简单的示例，演示如何准备训练数据和测试数据：

// 设置区域和时间范围
var region = ee.Geometry.Rectangle([-122.45
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GEE：面对对象土地利用分类（结合SNIC、GLCM 和机器学习算法）
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04-09 4915
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，
GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林分类教程
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06-19 6426
本文将介绍在Google Earth Engine（GEE）平台上进行面向对象随机森林分类的方法和代码。面向对象随机森林分类是一种强大的分类方法，通过将遥感影像数据聚合成具有语义的对象，结合随机森林算法进行分类，可以得到准确且可解释的土地利用/覆盖分类结果。
GEE 案例：利用SNIC分割优化算法实现面向对象的分类
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05-07 388
通过以上优化措施，您可以提升影像分割的实际效果，使其更贴合实际地物边界，从而提高后续分类的准确性。较小的值（如 10–20）适用于地物较小的区域，较大的值（如 30–50）适用于地物较大的区域。较高的值（如 5–10）会生成形状更规则的超像素，较低的值（如 1–3）更依赖光谱特征。这里除了我们对算法参数进行调整外，我们还需要考虑我们样本点的选择，因为这是进行面向对象分割的一个很重要的点。SNIC 分割结果可能会随着地图缩放级别的变化而变化，为了获得一致的分割结果，建议在分割后使用。：影响分割的空间范围。
GEE面向对象分类（先分割影像 、再计算特征、最后分类）
海亲王府
04-28 9169
GEE有内存限制，我这面向对象提取不太好用，如有大神有更好的方法，请多指导。 //-------------------------------去云 ----------------------------------------------// function sentinel2toa(img) { var toa = img.select(['B1','B2','B3','B4','B5','B6','B7','B8','B8A','B9','B10', 'B11','B12'], ..
google earth engine (GEE)面向对象分类 代码
锐多宝的地理空间
05-04 8718
在面向对象分类中，应该考虑的东西。
Google Earth Engine（GEE）随机森林分类
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今日分享：Google Earth Engine（GEE）随机森林分类九月第一天，来简单分享下如何在GEE中进行随机森林分类。之做土地利用分类，一直再用ENVI去做，发现做分类时，用ENVI的插件时间太长了，所以就试试用GEE去做一下监督分类。主要参考Google Earth Engine（GEE）的官方文档01—GEE部分实现代码选择研究区和数据集var roi = ee.Geometry.Po...
Google Earth Engine（GEE） ——在谷歌地球引擎中使用随机森林分类进行生境适宜性建模（加入气温和其它波段分类）
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近几十年来，机器学习模型已经成为GIS界的一种普遍的归纳建模模式。通过栖息地生物多样性建模（HBM），经验性的物种目击与生物气候数据相结合，推断出一个物种的潜在栖息地，并产生潜在的范围图。本教程将使用的技术是一种被称为随机森林的监督分类形式，该模型通过物种观察进行训练，以生成潜在物种存在的输出地图。随机决策森林是分类树分析（CTA）的延伸，它最常被应用于遥感数据，对土地覆盖进行分类。在一个单一的分类树中，输入数据（像素）根据其与一组预测变量（光谱带）的关系被划分为越来越同质的组（类）。
GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林回归教程
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01-21 936
优快云@_养乐多_本文将介绍面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林回归的方法和代码。
GEE土地分类：使用了SNIC算法进行超像素分割，结合GLCM特征进行基于面向对象的土地分类
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本文详细解析了遥感影像处理中的关键步骤——影像分割，重点介绍了基于超像素的SNIC分割方法。主要内容包括：1) 影像分割的定义和作用，即将图像划分为有意义的相似区域；2) SNIC分割的具体实施步骤，包含种子点定义、灰度图像计算、GLCM纹理特征提取、种子生成和SNIC算法执行；3) 分割结果的可视化处理。文章通过JavaScript代码示例展示了SNIC算法在遥感影像处理中的应用，并强调了分割结果对后续分类分析的重要性。该方法通过超像素和纹理特征相结合，能够有效提升遥感影像分析的精度和效率。
Google Earth Engine（GEE）——使用随机森林方法进行土地分类（农作物）
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在我们进行样本点分类首先就是选择样本点，和影像，然后进行随机样本点分类，这里除了随机样本点分类之外，其技术难点就是如何对原有样本点的添加以及一些分类参数的设定。这里我们首先建立一个影像，然后分别给与影像赋予不同值，最终返回就是一个单波段影像，但是这个分类影像中就包含了很多影像原始值信息，而随后利用直接样本点获取，就可以根据class分类的影像进行分层设定样本点，很是方便。先看以下函数。这里最主要的就是选取研究区的随机样本点，这里可以设定样本点数量，参与分类的样本点波段，分类属性值和分类点等等。
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本文将介绍在Google Earth Engine（GEE）平台上，进行面对对象分割的方法和代码。主要用到了 ee.Algorithms.Segmentation.SNIC（）函数和ee.Algorithms.Image.Segmentation.seedGrid（）函数，本文详细介绍了这两个函数及其参数。
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易康面向对象分类
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Google earth engine 基于面向对象遥感影像分割 SNIC分割算法
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这篇主要是在GEE上基于面向对象以Sentinel-2数据做的无监督分类算法示例
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影像分割就是把影像分成若干个特定、具有独特性质区域的技术和过程，是面向对象分类的重要基础。 下面介绍几种GEE中自带的影像分割的算法。具体的算法原理，在这里不多介绍，主要还是展示算法的应用。 使用例子的原始图像如下： ​​​​​​1.GMeans算法 ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ 主要参数如下： image：待处理影像。 numlterations:迭代次数。 pValue:正态检验的显著性水平。相当于阈值，值越小，分割的越精细，影像被分割成的块数就越多。 neighborhoodSize
使用Google Earth Engine进行面向对象的土地利用分类
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接下来，使用合适的分类算法对影像数据进行分类。最后，我们可以可视化分类结果并导出为影像或下载为GeoTIFF文件。在本文中，我们将使用GEE进行面向对象的土地利用分类，并提供相应的源代码。在加载了影像数据之后，我们可以使用合适的分类算法对其进行土地利用分类。在这里，我们将使用支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）算法进行分类。最后，我们可以将分类结果可视化，并导出为影像或下载为GeoTIFF文件。首先，我们需要导入GEE库，并选择我们感兴趣的地区和时间范围。
面向对象分割在Google Earth Engine中的应用
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09-22 221
面向对象分割是一种计算机视觉任务，旨在将图像中的像素分割成具有语义意义的对象。通过导入图像数据、进行预处理、选择合适的分割算法，以及对分割结果进行进一步的分析和处理，我们可以在GEE平台上实现高效准确的面向对象分割任务。完成预处理后，我们可以使用现有的面向对象分割算法对图像进行分割。在GEE中，可以使用不同的算法，如基于阈值的分割、基于区域的分割等。接下来，我们可以对图像进行预处理，以提高分割结果的准确性。分割完成后，我们可以对每个对象进行进一步的分析和处理。例如，可以计算每个对象的面积、形状指标等。
OBIA-GEE
04-03
### OBIA-GEE 技术概述 OBIA（Object-Based Image Analysis，面向对象的影像分析）是一种用于遥感图像处理的技术方法。它通过将像素组合成具有相似特征的对象来提高分类精度和效率[^1]。Google Earth Engine (GEE) 是一种强大的云计算平台，能够支持大规模地理空间数据分析。结合 OBIA 和 GEE 的优势，可以实现高效的土地覆盖分类和其他地理信息系统的应用。 在 GEE 中实施 OBIA 方法通常涉及以下几个方面： #### 数据准备 为了执行基于 USDA/NAIP/DOQQ 数据集的土地覆盖分类，首先需要加载高分辨率卫星影像数据到 GEE 平台中。这些数据可以通过内置的数据目录获取或者上传自定义数据源。 #### 图像分割 图像分割是 OBIA 流程中的核心部分之一，在此阶段会将连续的栅格数据划分为离散的空间单元即“对象”。这一步骤对于后续更精确地识别不同类型的地面要素至关重要。常用的算法包括多尺度分割技术等。 #### 特征提取与选择 针对每一个生成的对象计算其光谱统计特性(如均值、标准差)，纹理属性以及几何形态参数作为输入变量参与模型训练过程。合理选取特征有助于提升最终预测效果并减少冗余信息干扰。 #### 机器学习建模 利用随机森林(Random Forests), 支持向量机(Support Vector Machines, SVMs) 或神经网络(Neural Networks) 等先进的人工智能工具构建监督式学习框架完成目标类别划分任务。下面展示了一个简单的 Python 脚本例子说明如何调用 scikit-learn 库来进行 RF 训练: ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 假设 X_train 包含所有样本点对应的特征矩阵而 y_train 则代表相应的真实标签列表 rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) # 开始拟合操作 rf_model.fit(X_train, y_train) ``` #### 结果转换为矢量格式 最后一步就是把得到的概率图层按照设定阈值得到二值化掩膜再进一步转录成为 shapefile 文件形式以便于 GIS 用户更好地可视化解释成果。 ---
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