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文章目录前言一、分类精度评价二、监督分类结果的精度验证1. 混淆矩阵2. 总体精度3. Kappa 系数4. 生产者精度5. 用户精度总结前言要评估分类器的准确性，可以使用ConfusionMatrix。**sample()方法从输入数据生成两个随机样本:一个用于训练，另一个用于验证。训练样本用于训练分类器。从classifier.confusionMatrix()**中可以得到训练数据的替换精度。为了获得验证的准确性，需要对验证数据进行分类。这将向验证FeatureCollection添加一个分类属

文章目录前言一、监督分类介绍1. 定义2. 监督分类方法二、geemap中监督分类的详细步骤1. 加载地图底图2. 加载研究区影像数据3. 创建训练样本4. 分类器训练5. 影像监督分类6. 分类结果颜色修改7. 添加图例和可视化展示8. 分类结果导出总结前言本节以一个具体遥感影像处理的案例——基于遥感影像的监督分类，介绍一下使用Earth Engine对遥感影像进行监督分类的具体操作流程。一、监督分类介绍1. 定义监督分类：监督分类是遥感图像分类的一种，即用被确认类别的样本像元去识别其他未知

文章目录前言一、非监督分类介绍1. 定义2. 分类方法介绍二、geemap中非监督分类详细步骤1. 加载地图底图2. 加载研究区影像数据3. 检查影像属性4. 选取训练数据（聚类中心点）5. 训练集群（聚类中心点）6. 影像分类7. 分类结果类别颜色和图例修改8. 分类结果导出总结前言遥感图像处理(processing of remote sensing image data)对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技

文章目录前言一、shapefile 矢量数据的使用二、在geemap中导出影像或影像集1. 在geemap中导出单景影像2. 在geemap中导出影像数据集3. 将像元提取为Numpy数组总结前言本节主要介绍两部分内容：1）shapefile 矢量数据的使用; 2) 在geemap中导出影像或影像集。一、shapefile 矢量数据的使用① 提前在自己的jupyter notebook的文件夹中上传shapefile矢量数据，得到对应的存放路径。② 在geemap中加载地图底图，详细代码如下

文章目录前言一、plot图表绘制1. 导入地图底图2. 加载两景地图影像3. 利用plot工具进行绘图总结前言本文主要介绍一下在geemap中如何利用plot工具进行图表绘制~一、plot图表绘制1. 导入地图底图# class 9_在geemap中绘制plot图表import geemapMap = geemap.Map()Map2. 加载两景地图影像加载两景地图影像: Landsat-7多光谱影像和Hyperion高光谱影像数据。# 加载两个地图底图 （Landsat-7多

文章目录前言一、MakerCluster是什么？二、geemap中maker_cluster的使用1. 导入包，加载地图底图2. 读入样本点和矢量范围信息3. geemap中maker_cluster展示总结前言本文主要介绍一下在geemap中maker_cluster的使用~一、MakerCluster是什么？首先，先介绍一下什么是marker：① 点标记 Marker：在地图上指定的⼀个坐标上打上⼀个Marker（如显⽰⼀个⽔滴图形，或者⾃定义的其他任何图形式），⼀个地图上可以定义很多个

文章目录前言一、basemap 数据加载1. 所有basemap底图展示2. 加载某个basemap底图3. 加载WMS底图二、inspector tool 工具三、Split panel工具1. 窗口拆分（Split panel）简介2. 窗口拆分案例 —— 土地覆被变化图总结前言本文主要介绍一下基本的底图加载和应用工具使用~一、basemap 数据加载1. 所有basemap底图展示① basemap所有底图展示一，具体代码如下所示：basemaps = geemap.basemaps

geemap学习笔记 01 geemap 安装篇 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加01 GEEmap 安装篇谨以此学习笔记记录一下自己学习GEEmap的历程吧~文章目录geemap学习笔记 01 geemap 安装篇前言一、安装准备工作二、geemap 安装步骤1. 安装Anaconda（以Anaconda为例介绍）2. 基于Anaconda配置geemap包环境总结前言geemap是一个用于与Google Earth Engine（GEE）进行地图交互式编程