能帮我写一个GEE 随机森林提取小麦种植面积的代码吗

当然可以帮你写一个基本的GEE随机森林提取小麦种植面积的代码，以下是一个示例代码：

// 导入GEE库
var ee = require('users/<your_username>/ee'); //请将<your_username>替换为你的用户名

// 导入小麦种植数据集
var wheatDataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MCD12Q1')
  .filter(ee.Filter.date('2019-01-01', '2019-12-31'))
  .select('LC_Type1')
  .mosaic();

// 导入训练样本数据
var trainingData = ee.FeatureCollection('users/<your_username>/wheat_training_data'); //请将<your_username>替换为你的用户名

// 划分训练集和测试集
var split = 0.7; // 训练集占比70%，测试集占比30%
var training = wheatDataset.sampleRegions({
  collection: trainingData,
  properties: ['class'],
  scale: 500
}).randomColumn('random').filter(ee.Filter.lt('random', split));

var testing = wheatDataset.sampleRegions({
  collection: trainingData,
  properties: ['class'],
  scale: 500
}).randomColumn('random').filter(ee.Filter.gte('random', split));

// 构建随机森林模型
var classifier = ee.Classifier.randomForest(10).train({
  features: training,
  classProperty: 'class',
  inputProperties: ['LC_Type1']
});

// 对测试数据进行分类预测
var classified = testing.classify(classifier);

// 计算分类精度
var accuracy = classified.errorMatrix('class', 'classification');

// 打印分类精度
print('Accuracy:', accuracy);

// 提取小麦种植面积
var wheatArea = classified.eq(1).multiply(ee.Image.pixelArea()).divide(10000);

// 可视化结果
Map.addLayer(wheatArea, {min: 0, max: 500}, 'Wheat Area');

// 导出结果
Export.image.toDrive({
  image: wheatArea,
  description: 'wheat_area',
  scale: 500,
  region: trainingData.geometry()
});

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能需要根据你的数据集和需求进行调整。你需要将代码中的 `<your_username>` 替换为你的GEE用户名，并确保你已经导入了相应的小麦种植数据集和训练样本数据集。同时，你也可以根据需要调整训练集和测试集的划分比例、随机森林模型的参数等。