将博客搬至优快云

其实,学生党使用优快云的概率会比较大,所以,为了分享一些本人遇到的问题和知识,便同时使用优快云和博客园,谢谢~

内容概要:本文档《gee scripts.txt》记录了利用Google Earth Engine(GEE)进行遥感影像处理与分类的脚本流程。首先,对指定区域内的Landsat 5卫星图像进行了数据筛选,排除云量超过7%的影像,并应用缩放因子调整光学波段和热波段的数值。接着,基于样本数据集训练随机森林分类器,用于区分植被、水体、建筑、土壤、拜耳作物、岩石和草地等地物类型。最后,将训练好的模型应用于处理后的Landsat 5影像,生成分类结果图层,并计算混淆矩阵以评估模型准确性,同时将分类结果导出至Google Drive。 适合人群:从事地理信息系统(GIS)、遥感科学或环境监测领域的研究人员和技术人员,特别是那些希望深入了解GEE平台及其在地物分类中的应用的人士。 使用场景及目标:①从Landsat卫星获取特定时间段内的高质量影像数据;②通过预处理步骤提高影像质量,确保后续分析的有效性;③构建并训练机器学习模型以实现地物自动分类;④评估分类模型性能,保证结果可靠性;⑤将最终成果高效存储于云端平台以便进一步研究或共享。 阅读建议:由于涉及较多专业术语和技术细节,在阅读时建议先熟悉GEE平台的基本操作以及相关遥感知识,重点关注数据处理流程和分类算法的选择依据。此外,对于代码部分,可以尝试在自己的GEE环境中运行,以便更好地理解每个步骤的具体作用。
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