var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({ features: trainingSample, classProperty: label, inputProperties: img.bandNames() });改写成从图像集img中提取bandNames()
时间: 2024-02-11 10:09:37 浏览: 18
可以这样修改代码:
```
var bandNames = img.bandNames();
var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({
features: trainingSample,
classProperty: label,
inputProperties: bandNames
});
```
这样就可以从图像集img中提取bandNames()并将其作为训练分类器时的inputProperties属性了。
相关问题
var bandNames = img.bandNames(); var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({ features: trainingSample, classProperty: label, inputProperties: bandNames });报错Line 37: img.bandNames is not a function
这个错误提示表示img不是一个图像对象,而是一个其他类型的对象,所以不能够调用`.bandNames()`方法。
请确保在这段代码之前,你已经正确地定义并初始化了img变量,而且它是一个图像对象。可以使用`print(img)`语句来检查img的类型和内容。
如果img确实是一个图像对象,但是仍然出现这个错误,可能是因为img对象没有正确加载。可以使用`.getInfo()`方法来强制加载img对象,例如:
```
var bandNames = ee.Image(img).bandNames();
var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({
features: trainingSample,
classProperty: label,
inputProperties: bandNames
});
```
这样就可以强制加载img对象并提取其波段名称了。
var classifier = ee.Classifier.randomForest(numTrees, seed).train({ features: randomPoints, classProperty: 'classValue' });中各个变量的含义
这段代码是在Google Earth Engine中使用随机森林分类器进行分类,其中各个变量的含义如下:
- `classifier`:定义了一个随机森林分类器的变量名。
- `ee.Classifier.randomForest`:定义了使用随机森林分类器的方法,需要传入两个参数:`numTrees`表示随机森林中树的数量,`seed`表示随机种子,用于控制随机过程的重复性。
- `train()`:表示训练分类器,需要传入一个对象,包含两个属性:
- `features`:训练数据,通常是由随机采样得到的点集。
- `classProperty`:分类属性,即指定哪个属性用于分类。
总体来说,这段代码的作用是训练一个随机森林分类器,用于对地理空间数据进行分类。