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

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