GEE 土地分类：任何区域随机样本点采样和导出并保存到assets中

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简介

函数

clear()

Arguments:

Returns: ui.Panel

getValue()

Arguments:

Returns: String

ee.Number.parse(input, radix)

Arguments:

Returns: Number

ee.Image.pixelLonLat()

No arguments.

Returns: Image

代码

结果

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简介

随机样本点采样是一种从给定的数据集中随机选择一定数量的样本点的方法。它可以用于各种数据处理和机器学习任务，如数据分析、模型训练和评估等。

以下是一种随机样本点采样的算法：

1. 初始化一个空的样本集合，用来存储采样得到的样本点。
2. 从给定的数据集中随机选择一个样本点，并将其添加到样本集合中。
3. 重复步骤2，直到样本集合中的样本点数量达到预设的数量。
4. 返回样本集合作为采样结果。

在实际应用中，随机样本点采样可以有多种实现方式。常见的方法包括简单随机采样、分层随机采样和集群随机采样等。

简单随机采样是最基本的采样方法，它是在整个数据集上进行均匀随机采样。这种方法适用于数据集较小的情况。

分层随机采样是根据数据集的不同分层进行采样。例如，可以按照某个特征将数据集分成若干个子集，然后在每个子集中进行随机采样。这种方法适用于数据集分布不均匀的情况。

集群随机采样是基于聚类算法对数据集进行聚类，然后在每个聚类中进行随机采样。这种方法适用于数据集存在分组关系的情况。

需要注意的是，在进行随机样本点采样时，样本点的选择应该是无偏的，即每个样本点被选择的概率应该是相等的。这样才能保证采样结果对整个数据集的代表性。