var bandNames = img.bandNames(); var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({ features: trainingSample, classProperty: label, inputProperties: bandNames });报错Line 37: img.bandNames is not a function

这个错误提示表示img不是一个图像对象，而是一个其他类型的对象，所以不能够调用`.bandNames()`方法。

请确保在这段代码之前，你已经正确地定义并初始化了img变量，而且它是一个图像对象。可以使用`print(img)`语句来检查img的类型和内容。

如果img确实是一个图像对象，但是仍然出现这个错误，可能是因为img对象没有正确加载。可以使用`.getInfo()`方法来强制加载img对象，例如：

var bandNames = ee.Image(img).bandNames();
var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({
  features: trainingSample,
  classProperty: label,
  inputProperties: bandNames
});

这样就可以强制加载img对象并提取其波段名称了。

相关问题

var sample = sample.randomColumn(); var trainingSample = sample.filter('random <= 0.8'); var validationSample = sample.filter('random > 0.8'); // var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6','B7']; // 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: bands });报错No valid training data were found.

这个报错通常表示在训练样本中没有有效的数据。可能是由于以下原因导致的：

1. `sample`变量中没有数据或者没有有效的数据。你可以检查`sample.size()`是否为0，或者使用`sample.first()`检查第一条记录是否为空。

2. 训练样本中没有符合要求的数据。你可以检查一下`trainingSample.size()`是否为0，或者使用`trainingSample.first()`检查第一条记录是否为空。

3. `label`参数指定的类别在训练样本中不存在。你可以使用`trainingSample.aggregate_array('landcover').distinct()`方法来查看训练样本中存在哪些类别，确保`label`参数指定的类别在其中。

如果以上三种情况都不是问题的原因，你可以尝试检查一下训练样本中的特征和属性是否正确。你可以使用`trainingSample.first().propertyNames()`方法来查看训练样本中包含哪些属性，使用`trainingSample.first().toDictionary().keys()`方法来查看第一条记录中包含哪些属性。

另外，你在注释中提到了代码中使用了投票决策过程，但是在训练分类器时并没有指定。如果你希望使用投票决策过程，可以在训练分类器时指定`ee.Classifier.smo()`作为决策过程，如下所示：

var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm({
  kernelType: 'linear',
  decisionProcedure: 'vote',
  svmType: 'C_SVC',
  probabilityEstimates: true
}).train({
  features: trainingSample,
  classProperty: label,
  inputProperties: bands
});

如果你仍然遇到问题，请提供更多的代码和数据，以便我们更好的帮助你解决问题。

var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var imageCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(roi) .filterDate('2017-01-01', '2017-08-01') .sort('CLOUD_COVER', false); var fillMissingValues = function(image) { var selected = image.select(bands).float(); var zeros = ee.Image.constant(0).toFloat(); var filled = zeros.blend(selected); return filled.select(bands); }; var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues); // 从 filledCollection 中选择一幅图像用于生成随机点 var sampleImage = filledCollection.first(); // 从随机点生成器中获取随机点 var seed = 123; var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints({ region: roi, points: 150, seed: seed }).map(function(feature) { // 为随机点添加类别属性 var classValue = ee.Number.parse(sampleImage.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.first(), geometry: feature.geometry(), scale: 30 }).values().get(0)).mod(60); return feature.set('classValue', 30); }); // 定义分类器并进行训练 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({ features: randomPoints, classProperty: 'classValue', inputProperties: bands // 使用 bands 变量作为输入属性 }); // 对整个图像进行分类 var classified = filledCollection.map(function(image){ return image.classify(classifier); }); // 将分类结果可视化 var classifiedImage = classified.toBands().rename(['class']);在这段代码中对于'classValue', 30的区域着色显示

要在地图上以不同颜色显示分类结果，你可以使用`ee.Image.paint()`方法将像素值转换为颜色值。例如，你可以将分类结果图像中的每个值映射到不同的颜色，然后将其添加到地图上，代码如下：

// 将分类结果转换为图像
var classifiedImage = classified.toBands().rename(['class']);

// 将分类结果映射到不同的颜色
var classPalette = ['red', 'blue', 'green', 'yellow', 'cyan', 'magenta'];
var classVis = {min: 0, max: 5, palette: classPalette};

// 将像素值转换为颜色值
var coloredImage = classifiedImage.visualize(classVis);

// 将分类结果添加到地图上
Map.addLayer(coloredImage, {}, 'Colored Image');

这应该会将分类结果图像中的每个值映射到不同的颜色，并将其添加到地图上。你可以根据需要更改`classPalette`变量中的颜色，并使用适当的参数调整`classVis`变量。