Google Earth Engine(GEE)——随机森林函数的监督分类使用案例分析

函数:

ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplitminLeafPopulationbagFractionmaxNodesseed)

Creates an empty Random Forest classifier.

Arguments:

numberOfTrees (Integer):

The number of decision trees to create.

variablesPerSplit (Integer, default: null):

The number of variables per split. If unspecified, uses the square root of the number of variables.

minLeafPopulation (Integer, default: 1):

Only create nodes whose training set contains at least this many points.

bagFraction (Float, default: 0.5):

The fraction of input to bag per tree.

maxNodes (Integer, de

### Google Earth Engine (GEE)随机森林监督分类的实现 在 GEE 平台中,随机森林是一种常用的机器学习算法,用于执行监督分类任务。以下是关于如何使用 GEE 进行随机森林监督分类的具体方法和示例代码。 #### 数据准备 为了构建一个有效的监督分类模型,需要准备好训练样本数据集以及对应的特征变量集合。这些数据通常来源于遥感影像或其他地理空间数据层。通过 `ee.FeatureCollection` 定义训练区域及其类别标签[^1]。 #### 构建随机森林分类器 可以利用 GEE 提供的内置函数 `ee.Classifier.smileRandomForest()` 来创建随机森林分类器。该函数允许设置多个参数来优化模型性能,例如树的数量 (`numberOfTrees`) 和每轮分裂所考虑的最大变量数 (`variablesPerSplit`) 等[^2]。 下面是一个完整的随机森林监督分类流程: ```javascript // 加载 Landsat 8 图像并定义感兴趣区 (AOI) var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2') .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') // 时间范围筛选 .filterBounds(geometry); // 地理边界筛选 // 计算 NDVI 增加额外波段作为输入特征之一 function addNDVI(image){ var ndvi = image.normalizedDifference(['B5','B4']).rename('NDVI'); return image.addBands(ndvi); } dataset = dataset.map(addNDVI); // 准备训练数据集 var trainingData = ee.FeatureCollection([ ee.Feature(geometry, {class: 1}), // 类别为 1 的样本地点 ee.Feature(anotherGeometry, {class: 2}) // 另一类别的样本地点 ]); // 抽取图像中的像素值作为训练特征 var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'NDVI']; var training = dataset.select(bands).sampleRegions({ collection: trainingData, properties: ['class'], scale: 30 }); // 创建随机森林分类器 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50) // 设置树木数量为 50 .train(training, 'class', bands); // 应用分类器到整个研究区域 var classifiedImage = dataset.first().select(bands).classify(classifier); // 显示结果图层 Map.addLayer(classifiedImage.randomVisualizer(), {}, 'Classification Result'); // 输出混淆矩阵以评估精度 print('Confusion Matrix:', classifier.confusionMatrix()); ``` 此脚本展示了从加载卫星数据、计算新指数(如 NDVI)、提取训练样本直至最终应用分类器完成土地覆盖制图的过程。 #### 参数调整建议 对于更复杂的场景或者更大规模的数据处理需求,可能还需要进一步微调一些高级选项比如最小叶节点人口(`minLeafPopulation`) 或者最大节点数目限制(`maxNodes`)等参数配置。
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