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().rename(bands); var filled = zeros.blend(selected).rename(bands); return filled; }; var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues); // 从随机点生成器中获取随机点 var seed = 123; var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(roi, 150, seed); Map.addLayer(randomPoints) // 为随机点添加类别属性 randomPoints = randomPoints.map(function(feature) { var classValue = ee.Number.parse(feature.id()).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Classification: Layer error: Image.rename: The number of names (6) must match the number of bands (1).
时间: 2024-02-05 15:05:12 浏览: 20
这个错误提示意味着在你的代码中,尽管你已经使用 `bands` 变量作为分类器的输入属性,但是在 `fillMissingValues` 函数中,你未使用 `ee.Image.rename()` 方法修改波段的名称,以使其与输入属性的名称匹配。因此,在分类器训练过程中,波段名称与输入属性名称不一致,导致无法使用分类器对影像进行分类。
为了解决这个问题,你需要在 `fillMissingValues` 函数中使用 `ee.Image.rename()` 方法修改波段的名称,使其与输入属性的名称匹配。例如,下面的代码使用 `ee.Image.rename()` 方法修改波段的名称:
```
var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'];
var fillMissingValues = function(image) {
var selected = image.select(bands).float();
var zeros = ee.Image.constant(0).toFloat().rename(bands);
var filled = zeros.blend(selected).rename(bands);
return filled;
};
var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues);
var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(roi, 150, seed);
randomPoints = randomPoints.map(function(feature) {
var classValue = ee.Number.parse(feature.id()).mod(60);
return feature.set('classValue', 30);
});
var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({
features: randomPoints,
classProperty: 'classValue',
inputProperties: bands
});
var classified = filledCollection.map(function(image){
return image.classify(classifier);
});
Map.addLayer(classified, {min: 0, max:100, palette: 'blue'}, 'Classification');
```
在这个例子中,我们使用 `bands` 变量作为输入属性,并在 `fillMissingValues` 函数中使用 `ee.Image.rename()` 方法修改波段的名称,使其与输入属性的名称匹配。然后使用修改后的影像集合进行分类,并将分类结果可视化。