GEE土地利用产品汇总

一、ESA产品:

  10米分辨率,目前只有2020年和2021年的数据

(1)ESA WorldCover 10m v100(只有2020年数据)

 代码:

var dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first();

var visualization = {
  bands: ['Map'],
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Landcover');

(2)ESA WorldCover 10m v200(只有2021年数据)

代码:

var dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v200').first();

var visualization = {
  bands: ['Map'],
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Landcover');

 

### GEE 土地利用分类方法及应用 #### 随机森林方法进行土地分类 土地分类涉及根据不同用途和功能特点对土地进行划分。通过机器学习算法,特别是随机森林方法,在Google Earth Engine (GEE)平台上可以实现高效的自动化分类过程[^1]。 在具体实践中,训练好的模型能够被保存至Assets库以便后续重复调用已有的分类器来处理新的数据集。这种方法不仅提高了效率还增强了结果的一致性和可比性。所使用的输入数据通常来自MODIS传感器获取的信息并经过预处理用于特征提取与类别标注。 ```python import ee ee.Initialize() # 加载训练数据 training_data = ee.FeatureCollection('projects/your_project/assets/training_data') # 定义随机森林分类器参数 classifier = ee.Classifier.smileRandomForest( numberOfTrees=50, variablesPerSplit=None, ).train(training_data, 'class', ['band1', 'band2']) # 应用分类器到影像集合上 image_collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD44B') classified_image = image_collection.first().classify(classifier) # 将结果导出或可视化 Map.addLayer(classified_image.randomVisualizer(), {}, ' Classified Image') ``` #### 利用Landsat-8 和 Sentinel-2 进行时间序列土地分类 为了提高分类精度以及适应更广泛的应用场景,研究人员也探索了结合多种遥感数据源的可能性。例如采用Landsat-8 和Sentinel-2 的多光谱波段作为特征输入给射频(RF)分类器来进行长时间跨度内的动态监测[^2]。 这种做法有助于捕捉不同季节条件下植被和其他表面属性的变化规律,并据此调整优化最终得到的时间序列土地覆盖图层。此外,通过对历史存档资料的研究还可以评估过去几十年间发生的环境变迁趋势及其影响因素。 #### 支持向量机(SVM)应用于特定区域的土地利用分类 除了上述提到的方法外,支持向量机也被证明是一种有效的工具用来解决复杂的非线性模式识别问题。在中国山西省的例子中,SVM成功实现了对该地区土地覆被类型的精确区分[^3]。 整个流程涵盖了从原始卫星图片的选择到最后成果的质量检验等多个环节: 1. **影像选取**:挑选适合时间段内质量较高的光学影像; 2. **选取训练样本**:标记具有代表性的地面实况点位形成正负两类标签组; 3. **训练模型**:运用选定的核函数完成SVM的学习过程; 4. **影像分类**:将未知像素分配给最接近决策边界的那一类; 5. **精度验证**:对比实际调查情况计算Kappa系数等指标衡量整体性能表现。
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