var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(roi) .filterDate('2017-01-01', '2017-08-01') .sort('CLOUD_COVER', false); var fillMissingValues = function(image) { var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var selected = image.select(bands).float(); var zeros = ee.Image.constant(0).toFloat().rename(bands); var filled = zeros.blend(selected).rename(bands); return filled; }; var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues); // 从随机点生成器中获取随机点 var seed = 123; var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(roi, 150, seed); Map.addLayer(randomPoints) // 为随机点添加类别属性 randomPoints = randomPoints.map(function(feature) { var classValue = ee.Number.parse(feature.id()).mod(60); return feature.set('classValue', 30); }); // 定义分类器并进行训练 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({ features: randomPoints, classProperty: 'classValue', inputProperties: bands // 使用 bands 变量作为输入属性 }); // 对整个图像进行分类 var classified = filledCollection.map(function(image){ return image.classify(classifier); }); // 将分类结果可视化 Map.addLayer(classified, {min: 0, max:100, palette: 'blue'}, 'Classification');报错Line 28: bands is not defined

这个错误提示意味着在你的代码中，你使用了一个未定义的变量 `bands`，导致无法使用该变量作为分类器的输入属性。具体来说，在 `ee.Classifier.train()` 方法中，你使用了 `bands` 变量作为输入属性，但是在代码中未定义该变量。

为了解决这个问题，你需要在代码中定义 `bands` 变量，并将其作为输入属性。例如，下面的代码定义了 `bands` 变量，并将其作为输入属性：

var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'];

var fillMissingValues = function(image) {
  var selected = image.select(bands).float();
  var zeros = ee.Image.constant(0).toFloat().rename(bands);
  var filled = zeros.blend(selected).rename(bands);
  return filled;
};

var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues);

var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({
  features: randomPoints,
  classProperty: 'classValue',
  inputProperties: bands // 使用 bands 变量作为输入属性
});

var classified = filledCollection.map(function(image){
  return image.classify(classifier);
});

Map.addLayer(classified, {min: 0, max:100, palette: 'blue'}, 'Classification');

在这个例子中，我们定义了 `bands` 变量，并将其作为输入属性。然后在 `fillMissingValues` 函数中选择了存在的波段进行分类，使用 `bands` 变量作为输入属性，对随机点进行分类训练，最后使用修改后的影像集合进行分类，并将分类结果可视化。