// ESA WorldCover土地覆盖图，用作分类器训练中的标签源。 var lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020'); // 将土地覆被类别值重新映射到基于0的连续序列。 var classValues = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 95, 100]; var remapValues = ee.List.sequence(0, 10); var label = 'lc'; lc = lc.remap(classValues, remapValues).rename(label).toByte(); // 添加土地覆被作为反射图像的波段，并从感兴趣区域内的每个土地覆被类别中以10米的比例采样100个像素。 var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true });报错Line 17: imgCollection.addBands is not a function

这个错误提示是因为在你的代码中，imgCollection 变量没有被定义。请确保你已经定义了这个变量，并且它是一个 ImageCollection 类型的对象。例如：

var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
  .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31')
  .select('B.*');

var lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020');
var classValues = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 95, 100];
var remapValues = ee.List.sequence(0, 10);
var label = 'lc';
lc = lc.remap(classValues, remapValues).rename(label).toByte();

var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838);
var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({
  numPoints: 100,
  classBand: label,
  region: roi,
  scale: 10,
  geometries: true
});

请注意，lc 图像的类别值在此代码中被重新映射到基于0的连续序列，以便在分类器的训练中使用。如果你需要使用原始的类别值，请将这部分代码删除或修改为适合你的需求。