在GEE中显示2020—2021年的坐标为(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838)的区域内的Sentinel2遥感图像,代码。

时间: 2024-02-13 21:03:07 浏览: 26
好的,以下是在GEE中显示2020-2021年的坐标为(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838)的区域内的Sentinel2遥感图像的代码: ```javascript // 导入Sentinel-2数据集 var sentinel2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR'); // 设置时间范围 var startDate = '2020-01-01'; var endDate = '2021-12-31'; // 设置感兴趣区域 var roi = ee.Geometry.Rectangle([-122.347, 37.743, -122.024, 37.838]); // 过滤数据集 var filtered = sentinel2.filterBounds(roi) .filterDate(startDate, endDate) .sort('CLOUD_COVER') .first(); // 设置可视化参数 var visParams = { bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 3000, gamma: 1.4, }; // 显示图像 Map.centerObject(roi, 12); Map.addLayer(filtered, visParams, 'Sentinel-2'); ``` 这段代码会在GEE平台上显示出所选区域内的Sentinel2遥感图像。

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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 imgClassified = imgCollection.map(function(img){ return img.classify(trainedClassifier); }); // 将图层添加到地图。 var classVis = { min: 0, max: 10, palette: ['006400' ,'ffbb22', 'ffff4c', 'f096ff', 'fa0000', 'b4b4b4', 'f0f0f0', '0064c8', '0096a0', '00cf75', 'fae6a0'] }; Map.addLayer(imgClassified, classVis, 'Classification result');将最后的结果导出下载

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