在Google earth engine上写一段关于江苏省土地利用分类的代码调用Landsat的数据。

在Google Earth Engine中，可以使用以下代码来调用Landsat数据，以查看江苏省的土地利用分类：// 指定江苏省的范围
var region = ee.Geometry.Polygon(
[[[120.02, 32.36],
[120.02, 32.06],
[120.45, 32.06],
[120.45, 32.36]]]);// 获取江苏省Landsat 8数据
var landsat = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
.filterDate('2018-01-01', '2018-12-31')
.filterBounds(region);// 使用土地利用分类算法
var landUse = landsat.classify(landsatClassifier);// 将结果显示出来
Map.addLayer(landUse, {min: 0, max: 4}, 'Land Use');

相关问题

在Google earth engine 中调用landsat 8数据，并用支持向量机的方法对江苏省土地利用类型进行分类，请写段代码。

可以使用以下代码来调用Landsat 8 数据：from ee import data# 设置江苏省的地理范围
geom = ee.Geometry.Polygon([
[[118.35, 33.09], [118.35, 34.02], [119.81, 34.02], [119.81, 33.09]]
])# 设置查询的日期范围
start_date = ee.Date('2015-01-01')
end_date = ee.Date('2015-12-31')# 从Landsat 8 中获取图像
landsat_img = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR') \
.filterBounds(geom) \
.filterDate(start_date, end_date) \
.sort('CLOUD_COVER', true)# 用支持向量机的方法对江苏省土地利用类型进行分类
landsat_classification = landsat_img.classify(classifier=ee.Classifier.svm())

gee土地利用分类数据

### Google Earth Engine 中土地利用分类的数据获取与处理

#### 使用 Landsat 8 影像进行土地利用分类
Landsat 8 提供了长时间序列的高质量地球表面观测数据，这些数据非常适合用来监测土地利用的变化情况[^2]。为了实现这一目标，可以采用如下方法：

1. **加载所需库并初始化 GEE**
需要先导入必要的 Python 库，并完成对 GEE 的认证过程。

import ee
ee.Initialize()

2. **定义研究区域和时间范围**
设定感兴趣的研究区以及想要比较的时间段。

3. **检索 Landsat 8 表面反射率 (SR) 图像集合**
利用 `ee.ImageCollection` 函数指定图像源为 "LANDSAT/LC08/C01/T1_SR" 并过滤得到特定日期内的影像。

4. **预处理影像**
对原始影像执行大气校正、云掩膜等操作以提高后续分析精度。

5. **训练样本选取及模型构建**
基于已知类别标签创建监督学习算法所需的训练集；接着应用机器学习技术如随机森林或支持向量机来进行分类建模。

6. **实施分类预测并将结果可视化**
将建立好的模型应用于整个研究区域内所有像素点上，最后绘制出最终的地图产品以便直观展示各类用地分布状况。

7. **评估分类准确性**
可能还需要进一步验证所得成果的质量，比如计算混淆矩阵指标来衡量实际地物类型同估计值之间的一致程度。

#### 欧空局 WorldCover 数据的应用实例
除了自定义生成的土地覆盖图之外，还可以直接调用由欧洲航天局发布的 ESA WorldCover 项目所提供的现成全球高分辨率土地覆被地图作为参考依据之一[^4]。此款产品具有较高的空间分辨率达到 10 米级别，能够满足大多数应用场景下的需求。

// 加载 ESA WorldCover 2020 V100 数据集
var worldcover = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020');

// 显示世界范围内植被覆盖度层
Map.addLayer(worldcover.updateMask(worldcover.neq(0)), {min: 0, max: 9}, 'Vegetation Cover');

上述代码片段展示了如何快速访问并显示 ESA WorldCover 2020 版本中的植被覆盖信息。