GEE 土地分类：利用多源遥感数据（SAR+光谱波段+植被指数）和支持向量机SVM方法进行土地分类

最新推荐文章于 2024-09-25 15:00:00 发布
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分类专栏： gee土地分类专栏 文章标签： 前端 javascript gee 支持向量机 机器学习 多源遥感 土地分类
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简介

数据

JRC/GHSL/P2023A/GHS_BUILT_S/2020

函数

ee.Classifier.libsvm(decisionProcedure, svmType, kernelType, shrinking, degree, gamma, coef0, cost, nu, terminationEpsilon, lossEpsilon, oneClass)

Arguments:

Returns: Classifier

代码

结果

简介

利用多源遥感数据（SAR+光谱波段+植被指数）和支持向量机SVM方法进行土地分类

数据

JRC/GHSL/P2023A/GHS_BUILT_S/2020

JRC/GHSL/P2023A/GHS_BUILT_S/2020 数据是由欧洲联合研究中心（JRC）的全球人类定居地监测（GHSL）项目提供的建筑物数据集。

该数据集提供了全球范围内的建筑物信息，包括建筑物的位置、类型和密度。数据是通过遥感技术和人工智能算法分析遥感图像获得的。数据分辨率为38米，并使用统一的地理坐标系统进行了投影。

该数据集适用于各种研究和应用，例如城市规划、自然灾害风险评估和人口估计。研究人员和政策制定者可以利用该数据集来了解全球建筑物分布和发展趋势，评估城市化的影响以及制定相关政策。在自然灾害风险评估方面，该数据集可以用于确定建筑物密集区域，以便采取适当的风险管理措施。

总的来说，JRC/GHSL/P2023A/GH

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