var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 1000, classBand: label, region: table, scale: 10, geometries: true });将以上代买从针对单张图像改写成针对图像集

可以使用`map()`函数来对图像集中的每张图像运行相同的操作。下面是将以上代码修改为针对图像集的示例代码：

var images = ee.ImageCollection("YOUR_IMAGE_COLLECTION_ID");

var addSample = function(img) {
  var lc = img.select("YOUR_LC_BANDS");
  var label = img.select("YOUR_LABEL_BAND");
  var table = ee.FeatureCollection("YOUR_REGION_TABLE_ID");
  var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({
    numPoints: 1000,
    classBand: label,
    region: table,
    scale: 10,
    geometries: true
  });
  return sample;
};

var samples = images.map(addSample);

需要将`YOUR_IMAGE_COLLECTION_ID`替换为你自己的图像集合ID，`YOUR_LC_BANDS`替换为你自己的地表覆盖分类数据所在的波段，`YOUR_LABEL_BAND`替换为你自己的标签数据所在的波段，`YOUR_REGION_TABLE_ID`替换为你自己的区域表格ID。

相关问题

var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true });改写成针对图像集

如果你需要对整个图像集进行采样，可以使用 `ee.ImageCollection.map()` 函数来对每个图像进行采样。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.map(function(img) {
  var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({
    numPoints: 100,
    classBand: label,
    region: roi,
    scale: 10,
    geometries: true
  });
  return sample;
}).flatten();

这段代码使用 `ee.ImageCollection.map()` 函数对 `imgCollection` 中的每个图像进行采样。`flatten()` 函数将所有采样结果合并成一个特征集合。

var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(roi) .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 sample = imgCollection.map(function(img) { var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true }); return sample; }).flatten(); // 向样本中添加一个随机值字段，并使用它将大约80%的特征划分为定型集，20%的特征划分为验证集。 sample = sample.randomColumn(); var trainingSample = sample.filter('random <= 0.8'); var validationSample = sample.filter('random > 0.8'); // 从训练样本中训练SVM分类器(C-SVM分类、投票决策过程、线性核)。 var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({ features: trainingSample, classProperty: label, inputProperties: imgCollection.first().bandNames() }); // 获取有关已训练分类器的信息。 print('Results of trained classifier', trainedClassifier.explain()); // 获取训练样本的混淆矩阵和总体准确性。 var trainAccuracy = trainedClassifier.confusionMatrix(); print('Training error matrix', trainAccuracy); print('Training overall accuracy', trainAccuracy.accuracy()); // 获得验证样本的混淆矩阵和总体精度。 validationSample = validationSample.classify(trainedClassifier); var validationAccuracy = validationSample.errorMatrix(label, 'classification'); print('Validation error matrix', validationAccuracy); print('Validation accuracy', validationAccuracy.accuracy()); // 对来自训练好的分类器的反射图像进行分类。 var img = imgCollection.mosaic(); var imgClassified = img.classify(trainedClassifier); // 请帮我详细解释这段代码的变量和含义。

这段代码使用 Google Earth Engine 平台进行遥感图像分类。以下是代码中的各个变量和含义：

- `roi`：感兴趣区域（Region of Interest），在这里是一个矩形区域。
- `imgCollection`：遥感影像数据集合，包含了 Sentinel-2 卫星的表面反射率数据。
- `lc`：地表覆盖分类数据集，包含了全球的地表覆盖类型。
- `classValues`：地表覆盖分类数据集中各类别的数值表示。
- `remapValues`：将地表覆盖分类数据集中的类别数值映射为 0-10 范围内的整数。
- `label`：用于分类的标签名称，这里是地表覆盖分类数据集中的类别。
- `sample`：从 Sentinel-2 影像中随机选取的样本点，包含了地表反射率和地表覆盖分类数据。
- `trainingSample`：用于训练分类器的样本集，包含了 80% 的样本点。
- `validationSample`：用于验证分类器性能的样本集，包含了 20% 的样本点。
- `trainedClassifier`：训练好的 SVM 分类器。
- `trainAccuracy`：训练样本的混淆矩阵和总体准确性。
- `validationAccuracy`：验证样本的混淆矩阵和总体精度。
- `img`：遥感影像的合成影像，用于进行分类。
- `imgClassified`：使用训练好的分类器对遥感影像进行分类后的结果。

在这个代码中，主要的流程是从 Sentinel-2 影像中随机选取样本点，然后使用地表覆盖分类数据集对这些样本点进行标注。接着，使用训练样本集来训练 SVM 分类器，并使用验证样本集来验证分类器的性能。最后，使用训练好的分类器对遥感影像进行分类。