qq_41600680的博客

利用GEE做监督分类，以武汉市为例。训练器我们选择随机森林；数据选择Landsat-8；训练样本使用的是GEE提供的一种，它把地表分为三类：水体、植被和城市用地。选择训练样本用要素集来标记训练样本。每个要素都有一个landcover 的属性，0表示城市用地，1表示植被，2表示水体。对影像进行分类其中一部分进行分类器的训练，还有一部分留下来做精度验证。输出影像及混淆矩阵print(LABEL_DATA);var wuhan = ee.FeatureCollection('users/

以武汉地区为例，统计武汉地区水体的面积。大致的思路就是把非水体进行mask，然后对返回的图像（只含水体）利用reduce进行统计。我们对水体的像元个数进行统计，然后已知每个像元的面积，就可以算出水体的面积。代码如下：var wuhan = ee.FeatureCollection("users/goodmalest/wuhan");//建立一个函数，函数可以把image中不等于my_value的数值都mask掉var mask=function(image,my_type){ va.

利用GEE对遥感影像进行分类后，如何对地物类型进行统计。我们采用MODIS官方的地物分类产品（MCD12Q1.006）官网：https://lpdaac.usgs.gov/products/mcd12q1v006/，空间分辨率为500m，时间分辨率为一年，MODIS产品中含有多个地物分类的产品。我们选用其中一种产品，波段为LC_Type1，LC_Type1可视化这种地物分类总共把地物分成17类，分别用从1到17的数字表示，如图各个数字代表的地物类型。地区我们选择武汉市，对武汉市的