Line 20: ee.Image(...).filterBounds is not a function

时间: 2023-07-19 12:49:49 浏览: 48
这个错误提示表明在第20行的代码中,`ee.Image()`对象没有`filterBounds()`方法。可能是因为你正在尝试在一个不支持`filterBounds()`方法的对象上调用它。请仔细检查你的代码并确保你正在正确地使用`ee.Image()`对象。你可以查看一下文档以了解`ee.Image()`对象的详细信息。
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Line 2: ee.ImageCollection(...).filterDate(...).clip is not a function

This error message suggests that the `clip` function is being called on the result of an `ee.ImageCollection(...).filterDate(...)` operation, but the `clip` function is not a defined function for an `ee.ImageCollection` object. The `clip` function can only be called on an `ee.Image` object, which is a single image in Earth Engine. To fix this error, you should first select a specific image from the image collection using functions such as `first()` or `mosaic()`, and then call the `clip` function on the selected image. Here's an example code snippet that shows how to clip a single image from an image collection based on a geometry: ``` // Load an image collection var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filterBounds(geometry); // Select a single image from the collection var image = ee.Image(collection.first()); // Clip the image to the geometry var clipped = image.clip(geometry); ``` In this example, we first filter the Landsat 8 image collection to only include images from 2019 within a specific geometry. We then select the first image from the filtered collection using the `first()` function, and finally clip the selected image to the geometry using the `clip()` function.

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。

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var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .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, tileScale: 16 }).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 Map.addLayer(classified, {min: 0, max:100, palette: 'blue'}, 'Classification');报错Line 21: Unrecognized arguments (tileScale) to function: FeatureCollection.randomPoints(region, points, seed, maxError) Generates points that are uniformly random on the sphere, and within the given region. Args: region (Geometry): The region to generate points for. points (Integer, optional): The number of points to generate. seed (Long, optional): A seed for the random number generator. maxError (ErrorMargin, optional): The maximum amount of error tolerated when performing any necessary reprojection.

<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>登录界面</title> <meta charset="utf-8" /> <title></title> </head> <style> input[type="text"], input[type="password"] { display: block; width: 5%; padding: 10px; margin-bottom: 20px; border-radius: 5px; border: 1px solid #ccc; font-size: 1.2em; } body{ background: url(image/java.jpg) top left; width: 10240px; height: 5120px; background-attachment: fixed; background-repeat: no-repeat; background-size: 100%; } 00 input[type="submit"] { background-color: Transparent; color: #abc1ee; padding: 10px 20px; border-radius: 5px; border: none; font-size: 1.2em; cursor: pointer; } a { text-decoration-line: none; color: #abc1ee; } </style> <body> Welcome to Login Login <input type="text" name="username" placeholder="username" id="username"> <input type="password" name="password" placeholder="password" id="password"> <input type="submit" value="Login" onclick="validate()"> Don't have account? Sign up <script> // 定义全局变量 var usernameInput = document.getElementById("username"); var passwordInput = document.getElementById("password"); var errorCount = 0; function validate() { // 定义局部变量 var username = usernameInput.value; var password = passwordInput.value; // switch...case语句 switch (username) { case "": alert("用户名不能为空"); errorCount++; break; case "admin": if (password === "admin") { alert("登录成功"); } else { alert("密码错误"); errorCount++; } break; default: alert("用户名不存在"); errorCount++; break; } // for...in语句 for (var i in username) { if (username[i] === " ") { alert("用户名不能包含空格"); errorCount++; break; } } // if语句 if (password === "") { alert("密码不能为空"); errorCount++; } // 调用函数 displayError(); if (errorCount >= 3) { alert("错误次数过多,请稍后再试"); window.location.reload(); } } function displayError() { // 获取元素 var container = document.querySelector(".container"); // 创建元素节点 var errorDiv = document.createElement("div"); errorDiv.innerHTML = "输入有误,请重新输入"; errorDiv.style.color = "red"; // 对子节点的操作 container.appendChild(errorDiv); setTimeout(function() { container.removeChild(errorDiv); }, 3000); } </script> </body> </html>对这个界面进行优化,添加标签

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