GEE随机森林特dictionary

GEE（Google Earth Engine）是一个用于大规模环境数据分析和可视化的云平台。随机森林是一种机器学习算法，用于预测和分类任务。在 GEE 中，可以使用随机森林算法构建决策树模型，并使用该模型进行地理空间数据分析。

在 GEE 中，随机森林的实现由 ee.Classifier.randomForest() 方法提供。以下是一个使用随机森林进行分类的示例代码：

// 导入图像和训练样本
var image = ee.Image("LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_123032_20140515");
var trainingData = ee.FeatureCollection("users/yourUsername/trainingData");

// 定义要素变量
var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'];

// 构建随机森林分类器
var classifier = ee.Classifier.randomForest(10).train(trainingData, 'class', bands);

// 对图像应用分类器
var classified = image.classify(classifier);

// 可视化分类结果
Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 2, palette: ['blue', 'green', 'red']}, 'Random Forest Classification');

在上述代码中，首先导入了待分类的图像和训练样本数据。接下来，定义了用于分类的特征变量（波段）。然后，使用 ee.Classifier.randomForest() 方法构建了一个随机森林分类器，并使用训练样本对其进行训练。最后，将分类器应用于图像，并将分类结果可视化在地图上。

请注意，此示例仅展示了如何在 GEE 中使用随机森林进行分类，并不是一个完整的代码。根据实际需求，你可能需要添加更多的功能和步骤来完善你的分析任务。