GEE 土地分类——利用Landsat 8光谱波段和光谱指数进行随机森林的监督分类

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简介

函数

ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplit, minLeafPopulation, bagFraction, maxNodes, seed)

Arguments:

Returns: Classifier

代码

结果

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简介

用于在 Google Earth Engine 中执行土地覆盖分类的完整流程

### 代码说明
1. **区域定义**：定义了一个多边形区域（Attica）以及不同类型的地物（如建筑、水体、土壤、植被等）的点数据。
2. **Landsat 8 图像集**：导入 Landsat 8 图像集，按日期和云覆盖率进行过滤。
3. **图像处理**：
   - 计算图像的中值并裁剪到指定区域。
   - 计算 NDVI（归一化植被指数）和 NDBI（归一化建筑指数）并添加为额外波段。
4. **分类准备**：选择用于分类的波段，并创建训练数据集。
5. **监督分类**：
   - 使用随机森林分类器进行训练，并应用于图像。
   - 可视化分类结果，并导出到 Google Drive。

函数

ee.Classifier