GEE土地分类——基于遥感影像数据的不同作物的分类

简介

这里我们首先要更改原始代码的中的影像和研究区矢量的问题,这个为了防止我们计算的过程超限,建议先将我们的研究区影像和样本点先存在自己的assets中,然后导入到新的脚本中。然周本文就是对其进行影像进行归一化处理,然后进行样本点值提取至点,然后训练样本点,进行训练,然后对样本点随机化,然后计算相应的精度即可

分类属性

函数

ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplitminLeafPopulationbagFractionmaxNodesseed)

Creates an empty Random Forest classifier.

Arguments:

numberOfTrees (Integer):

The number of decision trees to create.

variablesPerSplit (Integer, default: null):

The number of variables per split. If unspecified, uses the square

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