GEE 土地分类——基于Sentinel-2数据的土地分类和精度评定

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简介

代码解释

函数

filterMetadata(name, operator, value)

Arguments:

Returns: Collection

randomColumn(columnName, seed, distribution)

Arguments:

Returns: FeatureCollection

ee.Filter.greaterThanOrEquals(leftField, rightValue, rightField, leftValue)

Arguments:

Returns: Filter

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

Arguments:

Returns: Classifier

ee.ConfusionMatrix(array, order)

Arguments:

Returns: ConfusionMatrix

代码

结果

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简介

GEE 土地分类——基于Sentinel-2数据的土地分类和精度评定

代码解释

使用 Google Earth Engine 进行遥感数据处理和分类。你的代码片段定义了一些地理特征（如水体、森林、建筑和湿地），并使用 Sentinel-2 图像进行分类。下面是对代码的简要说明和下一步的建议：

### 代码概述
1. **数据集定义**：
   - 你定义了四个 FeatureCollection：`water`、`forest`、`buildings` 和 `wetland`，每个都有其特定的地理特征和分类标签。

2. **地图设置**：
   - 使用 `Map.centerObject` 和 `Map.addLayer` 方法将 Lagos 地区添加到地图中并设置视图。

3. **Sentinel-2 数据处理**：
   - 你从 Sentinel-2 数据集中提取图像，过滤日期和云量，并计算中位数图像。

4. **训练分类器**：
   - 合并不同的地理特征作为训练点，并从 Sen