// 添加土地覆被作为反射图像的波段，并从感兴趣区域内的每个土地覆被类别中以10米的比例采样100个像素。 var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true });报错Line 17: imgCollection.addBands is not a function

这个错误提示是因为在你的代码中，imgCollection 并不是一个 ImageCollection 类型的对象，因此无法调用 addBands() 方法。请检查一下你的代码，确保 imgCollection 是一个 ImageCollection 对象。如果 imgCollection 是一个 Image 对象，你可以使用 ee.ImageCollection([imgCollection]) 将其转换为一个 ImageCollection 对象。例如：

var imgCollection = ee.ImageCollection([img1, img2, img3]);
var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({
  numPoints: 100,
  classBand: label,
  region: roi,
  scale: 10,
  geometries: true
});

相关问题

// ESA WorldCover土地覆盖图，用作分类器训练中的标签源。 var lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020'); // 将土地覆被类别值重新映射到基于0的连续序列。 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(); // 添加土地覆被作为反射图像的波段，并从感兴趣区域内的每个土地覆被类别中以10米的比例采样100个像素。 var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true });报错Line 17: imgCollection.addBands is not a function

这个错误提示是因为在你的代码中，imgCollection 变量没有被定义。请确保你已经定义了这个变量，并且它是一个 ImageCollection 类型的对象。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.addBands(lc).stratifiedSample({
  numPoints: 100,
  classBand: label,
  region: roi,
  scale: 10,
  geometries: true
});

请注意，lc 图像的类别值在此代码中被重新映射到基于0的连续序列，以便在分类器的训练中使用。如果你需要使用原始的类别值，请将这部分代码删除或修改为适合你的需求。

不我想直接检测分好类的长时序土地覆被数据，不用卫星图像做

如果您已经有了分好类的长时序土地利用数据，那么在 Google Earth Engine 中进行这个任务也是非常容易的。以下是一个示例代码，用于实现您的需求：

# 导入 GEE 库
import ee

# 初始化 GEE
ee.Initialize()

# 定义 GEE 数据库中的长时序土地利用数据集
land_use_collection = ee.ImageCollection("users/your_username/land_use_collection")

# 定义时间范围
start_date = ee.Date('2015-01-01')
end_date = ee.Date('2020-12-31')

# 选择时间范围内的数据
land_use_collection = land_use_collection.filterDate(start_date, end_date)

# 定义差异检测函数
def compute_diff(image1, image2):
    diff = image1.neq(image2)
    return diff

# 进行差异检测
diff_collection = land_use_collection \
                    .sort('system:time_start') \
                    .toList(land_use_collection.size().subtract(1)) \
                    .map(lambda image, index: compute_diff(image, land_use_collection.get(index.add(1))))

# 将结果合并为一个图像
diff_image = ee.ImageCollection(diff_collection).mosaic()

# 可视化结果
Map = ee.Map()
Map.centerObject(land_use_collection.geometry(), zoom=13)
Map.addLayer(diff_image, {'palette': 'red'}, 'No Change')
Map.addLayer(land_use_collection.first(), {}, 'Land Use')
Map.addLayerControl()
Map

在上述示例代码中，我们首先从 GEE 数据库中获取了一个名为 `land_use_collection` 的长时序土地利用数据集。接着，我们选择了时间范围内的数据，并定义了一个差异检测函数 `compute_diff`，并使用 `map` 方法将相邻两个土地利用图像进行差异检测，并将结果合并为一个图像 `diff_image`。最后，我们使用 GEE 的可视化工具将结果可视化出来。

需要注意的是，在上述示例代码中，我们使用了 `neq` 方法来比较两个土地利用图像是否相同，如果相同则返回 False，否则返回 True。如果您需要定制化差异检测的阈值或方式，您可以根据具体需求调整代码。