GEE：分层抽样

作者：优快云 @ _养乐多_

本文将介绍在Google Earth Engine (GEE) 平台上，实现在每一个类别中分别提取指定比例（本例50%）的样本数据得到一个新的矢量数据的代码。该过程为分层抽样。该方法可用于机器学习分类中，用于减少误差，提高效率，减少计算资源，增加样本代表性。

结果如下图所示，

分层采样前样本点分布，如下图所示，

分层采样后样本点分布，如下图所示，

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一、分层抽样概念

分层抽样（Stratified Sampling）是一种统计学中的抽样方法，用于从总体中选择一个代表性样本，以便进行研究和统计推断。在分层抽样中，将总体划分为若干个子总体，称为层，每个层具有共