geemap中如何根据过火区敏感特征分析结果选择以影像的近红外波段与 dNBR 指数构 建快速提取火烧迹地的决策树分类模

在geemap中，构建快速提取火烧迹地的决策树分类模型，通常涉及以下步骤：

1. **数据准备**：
- 加载必要的遥感数据，包括火前和火后的影像，以及近红外(NIR)和短波红外(SWIR)波段的数据。
- 计算dNBR指数，这通常是在火后影像上执行的：

     dnbr = fire_after.normalizedDifference(['nir', 'swir'])

2. **预处理数据**：
- 定义近红外波段的阈值，用于区分过火区域与其他地区：

     nir_threshold = fire_after.select('nir').reduceRegion(ee.Reducer.percentile([50]))[' reducer_result']
     is_fired_or_water = fire_after.select('nir').gte(nir_threshold)

- 对火前影像进行遮罩，保留可能的过火区和水体：

     fire_pre_masked = fire_before.updateMask(is_fired_or_water)

3. **dNBR筛选**：
- 根据dNBR值确定火灾痕迹的有效范围，设置阈值：

     dnbr_threshold = dnbr.reduceRegion(ee.Reducer.mean()).get('mean_dnbr')
     fire_area_mask = dnbr.gte(dnbr_threshold)

4. **构建决策树**：
- 使用geemap的`createClassifierModel`函数，传入预处理过的火前影像、过火区mask，以及可能的分类参数（如树深度、节点样本数等）：

     classifier = geemap.createClassifierModel(fire_pre_masked, label_image=fire_area_mask, max_depth=10)

5. **训练模型**：
- 使用训练数据集对模型进行训练：

     trained_classifier = classifier.train(image_list, label_list)

6. **应用模型**：
- 新的数据集上应用训练好的模型，提取出火烧迹地：

     prediction = trained_classifier.predict(new_image)