// 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。

土地利用/覆被变化（LUCC）是如何影响水循环和水资源量的？请结合最新的研究进展进行解释。

土地利用/覆被变化（LUCC）作为全球变化的关键因素之一，对水循环和水资源量的影响备受学术界关注。为了深入理解这一问题，建议您阅读《全球变化下的LUCC：水资源研究新进展与挑战》这篇学术论文。该论文详细探讨了LUCC与水资源之间的复杂相互作用，以及其对水量和水质的深远影响。

参考资源链接：[全球变化下的LUCC：水资源研究新进展与挑战](https://wenku.csdn.net/doc/3p7crc4s3v?spm=1055.2569.3001.10343)

在探讨LUCC对水循环的影响时，论文指出，土地覆盖的改变直接关系到地表水和地下水的补给、径流和蒸发等水文过程。例如，城市化导致的不透水表面增加会导致地表径流量的显著增加，减少了地下水资源的补给。同时，森林砍伐和农业扩张等土地利用变化可能会导致土壤侵蚀，进而影响河流和水库的沉积物负荷和水质。

水资源量的变化是LUCC和水循环相互作用的结果。水资源量不仅受到降水量的影响，还受到植被覆盖、土壤类型和土地使用方式等因素的综合作用。例如，森林砍伐后的土地被转变为农田，可能会导致土壤水分保持能力降低，从而影响到水资源的有效利用。此外，LUCC还会影响水体的季节性流量，增加极端水文事件如洪水和干旱的风险。

论文还强调了模型在分析LUCC对水循环和水资源量影响中的作用。作者提出，水文模型需要结合LUCC的研究成果，以更加准确地预测未来水资源的变化趋势，并为水资源管理提供科学依据。为此，水文模型正逐渐融入更多与LUCC相关的参数和机制，以期更好地模拟土地利用变化对水资源系统的影响。

通过阅读这篇论文，您将获得对当前水资源研究前沿动态的深入了解，以及针对LUCC对水循环和水资源量影响的最新研究成果和未来研究方向的全面认识。这将帮助您在相关项目实战中更好地应用这些知识，提高应对全球变化下水资源管理挑战的能力。

参考资源链接：[全球变化下的LUCC：水资源研究新进展与挑战](https://wenku.csdn.net/doc/3p7crc4s3v?spm=1055.2569.3001.10343)