gee中的影像在arcgis中如何重分类

在ArcGIS中，你可以使用“重分类”工具对栅格图像进行重新分类。以下是具体步骤：

1. 打开ArcMap软件，加载要进行重分类的栅格图像。

2. 在“空间分析”工具栏中选择“重分类”工具。

3. 在弹出的“重分类”对话框中，选择要重分类的栅格图像，并设置新的像元值范围和对应的类别。

4. 点击“确定”按钮，等待重分类过程完成。

5. 可以使用“栅格计算器”等工具进一步对重分类后的栅格图像进行处理。

注意：在进行重分类时，需要根据实际需求设置合适的像元值范围和类别，以确保重分类结果符合预期。

相关问题

gee中有哪些分类器

Gee中有许多分类器可以用于数据分析和机器学习任务。以下是其中几个常用的分类器：

1. 决策树分类器：基于特征属性和目标变量之间的关系，通过构建一棵决策树来进行分类预测。

2. 随机森林分类器：由多棵决策树组成的集成学习算法，通过对每个决策树投票的方式进行分类。

3. 支持向量机分类器：利用非线性映射将低维空间中的数据映射到高维空间，通过在高维空间中找到一个最优超平面来进行分类。

4. 朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，通过计算各个类别的后验概率来进行分类。

5. 最近邻分类器：通过对已知数据样本进行分类，然后根据新的样本与已知样本的相似度进行分类预测。

6. AdaBoost分类器：基于多个弱分类器的加权组合，通过迭代训练来提高分类性能。

7. 神经网络分类器：由多个神经元层组成的网络，通过训练神经元之间的连接权重来进行分类预测。

以上是一些常见的分类器，它们各有优缺点和适用场景，根据具体的数据特征和问题需求来选择合适的分类器可以提高分类性能。

在GEE中使用随机森林算法

在GEE（Google Earth Engine）中使用随机森林算法可以进行地物分类、回归和估计等任务。随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成，通过对每个决策树的预测结果进行综合来得到最终的结果。

在GEE中使用随机森林算法的步骤如下：
1. 导入数据：首先需要导入用于训练和测试的数据集。可以使用GEE提供的数据集，也可以上传自己的数据。

2. 数据预处理：对导入的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和标签生成等操作。这些操作可以使用GEE提供的函数或自定义函数来实现。

3. 训练模型：使用训练数据集来训练随机森林模型。在GEE中，可以使用ee.Classifier.randomForest()函数来创建随机森林分类器，并使用train()函数进行训练。

4. 模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，可以计算分类精度、回归误差等指标来评估模型的性能。

5. 预测应用：使用训练好的模型对新的数据进行预测应用。可以使用classify()函数对分类问题进行预测，使用regress()函数对回归问题进行预测。

6. 结果可视化：将预测结果可视化，可以使用GEE提供的图像显示函数或导出结果图像进行进一步分析和应用。