var split = 0.7; var training = landcover.sample({ region: roi, scale: 30, numPixels: 5000, seed: 0, geometries: true }).limit(1000); classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(10).train({ features: training, classProperty: 'landcover', inputProperties: bands });出现 "training" 变量不是一个有效的图像列表的问题,如何修正
时间: 2024-02-11 19:08:24 浏览: 26
这个问题的原因是 `landcover.sample()` 函数返回的是一个特征集合(feature collection),而不是一个图像列表(image collection)。因此,在 `classifier.train()` 中需要将 `training` 变量转换为一个图像列表。可以使用 `ee.Image()` 函数将特征集合转换为图像列表,具体操作如下:
```
var split = 0.7;
var training = landcover.sample({
region: roi,
scale: 30,
numPixels: 5000,
seed: 0,
geometries: true
}).limit(1000);
// 将特征集合转换为图像列表
var trainingImage = ee.Image().paint(training, 'landcover');
// 训练随机森林分类器
var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(10).train({
features: trainingImage,
classProperty: 'landcover',
inputProperties: bands
});
```
这样就可以将 `training` 变量转换为一个有效的图像列表了。
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 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。