此星光明博客

/ 将国家边界添加到地图上// 设置地图中心通过以上步骤，我们展示了如何使用 Google Earth Engine 进行土地覆盖分类和面积计算。这些工具使我们能够深入了解土地覆盖的分布，为环境监测和管理提供了重要的数据支持。希望这篇博客能够帮助你更好地掌握这些技术！

首先，我们定义了一个多边形作为感兴趣区域（ROI），即我们要分析的区域。通过以上步骤，我们成功地使用Google Earth Engine对波斯湾地区的珊瑚礁生态系统进行了分类，并计算了各类生态系统的面积。最终的结果通过饼图和图例展示，帮助我们更好地理解该区域的珊瑚礁生态系统分布情况。

首先，我们定义了一个几何点，表示我们感兴趣的区域。通过这段代码，我们成功地获取了伊朗的土地覆盖分类数据，并计算和可视化了各类土地的面积。这种分析方法可以帮助我们更好地理解土地使用情况，为环境管理和规划提供重要依据。希望这篇博客能对你理解土地覆盖分析与可视化有所帮助！

接下来，我们可以加载国家、州或城市的边界数据。// 将国家边界添加到地图// 将地图中心设置为研究点通过上述步骤，我们成功地利用Google Earth Engine分析了特定区域的土地覆盖情况，并生成了饼图和图例。这种方法可以帮助我们更好地理解土地利用和覆盖的变化，为环境管理和规划提供重要的数据支持。希望这篇博客对您理解遥感数据分析有所帮助！

通过上述步骤，我们成功地利用Google Earth Engine分析了特定区域的土地利用变化，并生成了动画以直观展示这些变化。这种方法可以帮助我们更好地理解土地利用的演变过程，为城市规划和环境管理提供数据支持。希望这篇博客对您理解遥感数据分析有所帮助！

首先，我们需要导入世界覆盖数据集，并定义一个感兴趣的地理位置。// 边界城市在这段代码中，我们使用定义了一个点，并通过方法从城市边界数据集中筛选出与该点相交的城市边界。通过以上步骤，我们成功地使用Google Earth Engine进行了指定区域的土地利用和土地覆盖分析，并将结果可视化。这一过程展示了GEE在环境监测和资源管理中的强大能力。希望这篇博客对您在使用GEE时有所帮助！如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。

数据预处理：通过时空过滤和云量筛选确保数据质量特征工程：综合利用可见光-近红外-短波红外波段机器学习：随机森林算法对高维数据的处理优势可视化设计：自定义图例提升结果可读性定量分析：像素级面积计算方法。

用于在GoogleEarthEngine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.**Landsat8图像集**：导入Landsat8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。

这段代码的整体目的是处理Landsat影像数据，应用缩放因子，进行分类，并评估分类的准确性，最终将结果导出。

这段代码用于处理 Landsat 图像，进行土地覆盖分类，应用缩放因子以提高图像质量，并在导出结果之前评估分类器的性能。

GEE App——基于Landsat 8 图像分类应用，用户可以通过图形界面选择日期和分类器，并查看分类结果和性能指标（如混淆矩阵和 Kappa 系数）

GEE 土地分类——基于sentinel-2影像的非监督分类非监督分类是一种机器学习任务，其目标是在没有标签的情况下将数据集中的样本划分为不同的类别或群组。与监督分类不同，非监督分类不需要事先给定样本的类别信息，而是通过分析数据集中的模式、相似性和关系来自动进行分类。非监督分类通常用于数据探索和模式发现，可以帮助我们理解数据集的内在结构和特征。它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式、聚类相似样本、识别异常值等。

GEE 土地分类——GEE 土地分类的深度学习教程（JavaScript数据处理和python模型构建和上传）模板。

GEE 土地分类——基于svm（支持向量机方法）栖息地生物分类案例。

GEE土地分类——利用landsat 8 和随机森林方法进行土地分类。

这段代码是使用 Google Earth Engine (GEE) 进行土地覆盖分类的示例。以下是代码的具体解释：### 1. 导入数据- **Lagos**: 从资产中导入拉各斯地区的边界数据。- **水体、城市、森林**: 定义三个特征集合，分别表示水体、城市和森林的地理位置。### 2. 设置地图中心- 使用 `Map.centerObject` 方法将地图中心设置为拉各斯地区，以便在分析过程中查看该区域。### 3. 定义分析时间段。

GEE 土地分类——基于Sentinel-2数据的土地分类和精度评定。

利用Sentinel-2数据进行土地分类的流程大致可分为以下几个步骤：1. 数据获取：从Copernicus Open Access Hub等平台下载Sentinel-2遥感影像数据。选择与研究区域和研究目标相匹配的数据，通常选择多个时期的数据以获得更全面的信息。2. 预处理：对下载的遥感影像数据进行预处理，包括校正、大气校正、几何校正、去云、去影等。这些处理有助于提高数据的质量和可用性。3. 特征提取：从预处理的遥感影像数据中提取特征，如色彩、纹理、形状等。

这项研究是利用Google Earth Engine平台进行的，同时使用了Landsat 8和9影像以及随机森林监督机器学习算法。为建筑区域和绿地（草地/灌木/树木）创建了单类强度图。基于建筑强度图，创建了一个掩膜，定义了研究区域的边界，保留了“邻域”中人工区域比例超过20%的图像像素。GEE的reduceNeighborhood和updateMask方法在此过程中非常有用。

GEE土地分类——土地分类的原始remap转化原始的土地分类名称。

了解草原生境在空间和时间上的动态对于评估保护措施的有效性和制定可持续管理方法至关重要，特别是在自然 2000 网络和欧洲生物多样性战略范围内。根据遥感数据绘制的土地覆盖图对于了解植被覆盖和土地利用的长期变化以及评估土地利用变化对草原生态系统的影响至关重要。在本研究中，我们利用谷歌地球引擎中的随机森林分类法对意大利翁布里亚的草地景观进行了为期 20 年的土地覆被分析。我们的分析基于 2000 年、2010 年和 2020 年。

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。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。

集成堆叠模型（stacking）是一种使用多个基础模型组合预测的方法。它通过将多个基础模型的预测结果作为输入，再使用一个元模型来组合这些预测结果，得到最终的预测结果。具体而言，集成堆叠模型包括以下几个步骤：1. 分割训练数据集：首先，将训练数据集分成多个不重叠的子集，通常称为折（fold）。2. 训练基础模型：对于每个折，使用一部分子集来训练基础模型。这里可以选择不同类型的基础模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。3. 生成预测结果：使用训练好的基础模型对剩余的子集进行预测，得到对应的预测结果。

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。

利用MODIS土地分类数据监测指定区域2001-2024年农作物的时序面积。

这里我们可以在土地分类前按照随机采样的方式来进行样本点的选取，这里我们以伊利诺伊州和美国高清的土地分类数据进行分析，并保存到云端，方便colab中进行后续深度学习的调用分析。

作土地覆盖图并验证地图结果。描述：此脚本完成多项任务：1. 设置研究区域2. 加载 LC8 SR 图像以进行预测3. 创建训练数据和验证数据的样本数据4. 训练随机森林 (RF) 并将其分类为植被、水、雪、和其他5. 进行准确性评估代码：/*描述：该脚本完成多项任务：1) 设置研究区域 2) 加载 LC8 SR 图像以进行预测3) 为训练数据和验证数据创建样本数据4) 训练随机森林 (RF) 并将其分类为植被、水、雪、和其他5) 进行准...

Creates an empty Random Forest classifier.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.minLeafPo

函数：sampleRegions(collection,properties,scale,projection,tileScale,geometries)Converts each pixel of an image (at a given scale) that intersects one or more regions to a Feature, returning them as a FeatureCollection. Each output feature will have ...

directionwrap返回一个布局，该布局将其部件放在一个流中，无论是水平还是垂直。默认情况下，小部件会在一个流式布局面板中占据其自然空间。在一个添加的部件上设置 "拉伸 "样式属性，以拉伸它，使其在相关方向上填补可用空间。- 水平、垂直、两者当多个widget被拉伸时，可用的空间会在它们之间平分。面板是小部件本身，可以通过指定 "拉伸 "样式属性来拉伸。

每个特征在输入图像中的每一带都有一个属性。请注意，默认行为是放弃与被遮挡的像素相交的特征，这将导致属性为空值（见dropNulls参数）。

使用 Landsat 7、8 和 9 以及 Dynamic World Land Cover 数据集训练 RF 模型，用于 LULC 分类。目前，我使用来自 Landsat 8 的 12 张图像，这些图像与一些 Dynamic World 场景相匹配（就获取日期而言），以将波段“标签”添加到我的 Landsat 8 图像中，以创建带注释的数据用于训练。然后，我对这些图像进行采样；

如果要将监督和非监督分类的多类属性转化为单一土地分类属性，可以使用以下步骤：1. 数据收集：收集包含多类属性的土地数据集。2. 监督分类：使用监督分类算法（如决策树、支持向量机等）对土地数据进行分类，将其划分为不同的类别。此步骤需要有标记的训练数据集，即土地属性已经被人工标记为不同的类别。3. 非监督分类：使用非监督分类算法（如聚类算法）对土地数据进行分类。这种方法不需要预先标记的数据集，算法会自动将土地数据分成不同的簇。每个簇可以视为一个类别。

中国30米年度土地覆盖产品（annual China Land Cover Dataset, CLCD）是基于三十万景Landsat影像，结合现有产品自动稳定样本和目视解译样本生产获得。该数据集基于5463个独立参考样本，产品整体精度为79.31%。该数据集反映了中国快速的城市化和一系列生态工程，揭示了在气候变化下人类活动对区域地表覆盖的影响。

在常规准确度评估中，我们将样本分成训练和验证两部分。在 k 倍交叉验证中，这一步骤会重复多次，将数据分成多个子集（即折叠集），将其中一个折叠集作为验证集，并在其余折叠集上训练模型。这一过程会重复多次，并对每个验证步骤的准确度指标进行平均，从而对模型的性能做出更可靠的估计。K-fold交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能的方法。在K-fold交叉验证中，数据集被分为K个相等大小的子集，其中K-1个子集用于训练模型，而剩下的1个子集用于测试模型。这个过程重复K次，每次选择不同的测试子集。最后，将K次测试结果的

【代码】GEE案例——利用多源遥感数据（Landsat/sentinel）光谱波段和光谱指数实现大米种植区域的分类（含Landsat 8 和sentinel-2数据融合）

这是地球引擎和 TensorFlow 演示笔记本。具体来说，本笔记本展示了以 TFRecord 格式从 Earth Engine 导出训练/测试数据。准备用于 TensorFlow 模型的数据。在 TensorFlow 中训练和验证一个简单的模型。对从地球引擎导出的 TFRecord 格式图像数据进行预测。将分类图像数据以 TFRecord 格式输入地球引擎。这旨在演示一个完整的输入/输出。有关使用顶点人工智能平台托管模型进行交互式预测的工作流程，请参阅本示例笔记本。

""" 训练变量"""# 云存储桶中包含训练和测试数据集。# 训练参数""" 模型部署变量"""# 训练模型的输出桶。替换为可写的输出桶！# 模型部署的元数据现在，我们需要为模型指定一个处理程序。我们可以使用 Torchserve 的默认处理程序，也可以编写自定义处理程序。在这里，我们的模型会返回每个类别的概率，因此我们将编写一个自定义处理程序，在概率上调用 argmax，并将概率最高的类别值返回给地球引擎。

土地分类是一种将土地根据其特征属性划分为不同类别的过程。基于SVM方法的土地分类主要包括以下详细流程：1. 数据收集和准备：收集土地相关的数据，如地形、土质、植被、气候等，确保数据完整性和准确性。2. 特征选择和提取：根据收集到的土地数据，对每个土地样本进行特征选择和提取。常见的特征包括土壤pH值、植被指数、坡度、高程等。3. 数据预处理：对特征数据进行预处理，包括标准化、归一化、缺失值处理等，以确保数据的一致性和可比性。

本篇博客其实主要的内容是利用高分辨率影像进行土地分类，但是因为很多时候我们看到高分辨影像进行分析，因此我们需要有针对性的用一些指数来提高分辨率，首先看问题：我目前正在对分辨率为 0.5 米的高分辨率 WorldView-2 图像进行分类。我的目标是准确地对以下土地覆盖类别进行分类：水、低植被、树木覆盖、沥青路面、建筑物、裸露土壤和阴影。然而，我面临着区分裸露土壤和陶瓷屋顶建筑的重大挑战。这两类在图像中似乎具有相似的光谱特征，因此很难有效地将它们分开。