用COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019的土地利用数据产生样本点，对COPERNICUS/S2遥感图像进行监督分类。

时间: 2023-10-02 07:10:46 浏览: 150
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遥感图像监督分类（感知器算法）

好的，您的问题是如何利用COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019的土地利用数据产生样本点，并对COPERNICUS/S2遥感图像进行监督分类。下面是一些步骤： 1. 下载COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019的土地利用数据，可以从COPERNICUS官网下载。 2. 确定需要分类的土地类型，例如森林、草地、水域等。 3. 使用GIS软件（如QGIS）打开土地利用数据，并将需要分类的土地类型提取出来，得到一个矢量图层。 4. 在矢量图层上随机生成一定数量的样本点，可以使用QGIS的插件Semi-Automatic Classification Plugin生成样本点。 5. 下载COPERNICUS/S2遥感图像，可以从COPERNICUS官网下载。 6. 使用GIS软件打开遥感图像，并将其与矢量图层叠加，得到一个分类器训练图层。 7. 使用分类器训练图层对遥感图像进行监督分类，可以使用QGIS的插件Semi-Automatic Classification Plugin进行分类。 8. 根据分类结果进行后续分析和应用。 希望这些步骤能够帮助您解决问题。
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var landcover = ee.Image('COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019')

这是一个 Google Earth Engine ...这个图像来自于 Copernicus 程序的 Proba-V 卫星，提供了全球 100 米分辨率的陆地覆盖分类数据，时间为 2019 年。在 GEE 中加载这个图像，可以进行各种遥感分析和地表覆盖变化研究。

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var s2Sr = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2'); var s2Clouds = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY'); var START_DATE = ee.Date('2018-01-01'); var END_DATE = ee.Date('2018-12-31'); var MAX_CLOUD_PROBABILITY = 65; function maskClouds(img) { var clouds = ee.Image(img.get('cloud_mask')).select('probability'); var isNotCloud = clouds.lt(MAX_CLOUD_PROBABILITY); return img.updateMask(isNotCloud); } // The masks for the 10m bands sometimes do not exclude bad data at // scene edges, so we apply masks from the 20m and 60m bands as well. // Example asset that needs this operation: // COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY/20190301T000239_20190301T000238_T55GDP function maskEdges(s2_img) { return s2_img.updateMask( s2_img.select('B8A').mask().updateMask(s2_img.select('B9').mask())); } // Filter input collections by desired data range and region. var criteria = ee.Filter.and( ee.Filter.bounds(table), ee.Filter.date(START_DATE, END_DATE)); s2Sr = s2Sr.filter(criteria).map(maskEdges); s2Clouds = s2Clouds.filter(criteria); // Join S2 SR with cloud probability dataset to add cloud mask. var s2SrWithCloudMask = ee.Join.saveFirst('cloud_mask').apply({ primary: s2Sr, secondary: s2Clouds, condition: ee.Filter.equals({leftField: 'system:index', rightField: 'system:index'}) }); var s2CloudMasked = ee.ImageCollection(s2SrWithCloudMask).map(maskClouds).median(); var rgbVis = {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}; var rgbVis = {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}; Map.addLayer( s2CloudMasked, rgbVis, 'S2 SR masked at ' + MAX_CLOUD_PROBABILITY + '%', true);将合成图像的全波段下载

要将合成图像的全波段下载，可以使用 Export.image.toDrive 方法将影像导出为 Google Drive 上的 GeoTIFF 文件，然后在本地使用 GIS 软件打开。以下是一个示例代码，可以将中值影像导出为 GeoTIFF 文件： // ...

var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterBounds(table) .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20)) .map(function(image) { return image.clip(table); }) .median(); // 取中值影像 Map.addLayer(s2, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 3000}, 'RGB');续写下载以上图像的代码。

好的，您可以使用以下代码将中值合成影像 s2 下载到您的计算机中的 Google Drive： javascript // 将图像转换为可下载链接 var link = s2.getDownloadURL({ name: 'Sentinel-2_Image', region: table, ...

var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') .select('B.*');// 添加土地覆被作为反射图像的波段，并从感兴趣区域内的每个土地覆被类别中以10米的比例采样100个像素。 var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true });报错Line 17: imgCollection.addBands is not a function

请确保你已经定义了这两个变量，并且 lc 是一个土地覆盖数据的图像对象，label 是一个包含土地覆盖类别的波段名称。例如： var lc = ee.Image('USGS/NLCD/NLCD2016').select('landcover'); var label = '...

// 定义区域 var roi = ee.Geometry.Point([117.12, 31.83]).buffer(1000); // 加载Sentinel-2数据 var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(roi) .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 20); // 定义云掩膜函数 function maskClouds(image) { var cloudProb = image.select('MSK_CLDPRB'); var mask = cloudProb.lt(50); return image.updateMask(mask); } // 应用云掩膜 var s2Masked = s2.map(maskClouds); // 定义分类样本点 var points = ee.FeatureCollection([ ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.11, 31.83]), {'class': 0}), ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.13, 31.83]), {'class': 1}), ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.11, 31.82]), {'class': 2}), ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.13, 31.82]), {'class': 3}) ]); // 提取样本点的特征 var training = s2Masked.sampleRegions({ collection: points, properties: ['class'], scale: 10 }); // 定义随机森林分类器 var classifier = ee.Classifier.randomForest(10); // 训练分类器 var trained = classifier.train(training, 'class'); // 应用分类器 var classified = s2Masked.classify(trained); // 可视化分类结果 Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 3, palette: ['blue', 'green', 'yellow', 'red']}, 'Classification');报错Line 29: s2Masked.sampleRegions is not a function

因此，您不能对其使用sampleRegions函数。您可以尝试将sampleRegions函数应用于未经过云掩膜的图像集合，并在训练分类器之前应用云掩膜。例如： // 加载Sentinel-2数据 var s2 = ee.ImageCollection('...

var img = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .select('B.*');var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 1000, classBand: label, region: table, scale: 10, geometries: true });报错Line 16: img.addBands is not a function

var img = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .select('B.*').first(); // 选择第一张图像 var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = img.addBands(lc)....

var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(roi) .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') .select('B.*'); var lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020'); var classValues = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 95, 100]; var remapValues = ee.List.sequence(0, 10); var label = 'lc'; lc = lc.remap(classValues, remapValues).rename(label).toByte(); var sample = imgCollection.map(function(img) { var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true }); return sample; }).flatten(); // 向样本中添加一个随机值字段，并使用它将大约80%的特征划分为定型集，20%的特征划分为验证集。 sample = sample.randomColumn(); var trainingSample = sample.filter('random <= 0.8'); var validationSample = sample.filter('random > 0.8'); // 从训练样本中训练SVM分类器(C-SVM分类、投票决策过程、线性核)。 var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({ features: trainingSample, classProperty: label, inputProperties: imgCollection.first().bandNames() }); // 获取有关已训练分类器的信息。 print('Results of trained classifier', trainedClassifier.explain()); // 获取训练样本的混淆矩阵和总体准确性。 var trainAccuracy = trainedClassifier.confusionMatrix(); print('Training error matrix', trainAccuracy); print('Training overall accuracy', trainAccuracy.accuracy()); // 获得验证样本的混淆矩阵和总体精度。 validationSample = validationSample.classify(trainedClassifier); var validationAccuracy = validationSample.errorMatrix(label, 'classification'); print('Validation error matrix', validationAccuracy); print('Validation accuracy', validationAccuracy.accuracy()); // 对来自训练好的分类器的反射图像进行分类。 var img = imgCollection.mosaic(); var imgClassified = img.classify(trainedClassifier); // 请帮我详细解释这段代码的变量和含义。

在这个代码中，主要的流程是从 Sentinel-2 影像中随机选取样本点，然后使用地表覆盖分类数据集对这些样本点进行标注。接着，使用训练样本集来训练 SVM 分类器，并使用验证样本集来验证分类器的性能。最后，使用训练...

将VV，VH进行比值运算：var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') .filterBounds(aoi) .filterDate('2020-01-01','2020-12-31') .filterMetadata('instrumentMode', 'equals', 'IW'); var sentinel1_vv_vh = sentinel1.select(['VV', 'VH']).median(); // 获取图像中所有波段的名称 var bandNames = sentinel1_vv_vh.bandNames(); // 打印波段名称 print('Band names:', bandNames);

要进行VV和VH的比值运算，可以使用以下代码： var ratio = sentinel1_vv_vh.select('VV').divide(sentinel1_vv_vh.select('VH')); 这将创建一个新的图像，其中每个像素的值都是VV除以VH的比值。你可以将这...

function rmCloud(image) { var qa = image.select('QA60'); var cloudBitMask = 1 << 10; var cirrusBitMask = 1 << 11; var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0) .and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0)); return image.updateMask(mask); } var rawImage = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2"); var visParams = { bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 3000 }; 中报错Line 12: qa.bitwiseAnd is not a function

这个错误是因为你正在尝试使用 Earth Engine JavaScript API 中的 bitwiseAnd() 函数，但是该函数是在 ee.Image() 类中实现的，而不是在 ee.ImageCollection() 类中实现的。因此，你需要将你的 rawImage ...

var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var imageCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .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 }).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Classification: Layer error: Invalid JSON:

如果问题仍然存在，可以尝试将分类结果转换为图像并使用visualize()方法将其可视化。例如： var classifiedImage = classified.toBands().rename(['class']); Map.addLayer(classifiedImage, {min: 0, max: ...

改进代码：var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') .filterBounds(aoi) .filterDate('2020-01-01','2020-12-31') .filterMetadata('instrumentMode', 'equals', 'IW'); var sentinel1_vv_vh = sentinel1.select(['VV', 'VH']).median(); // 获取图像中所有波段的名称 var ratio = sentinel1_vv_vh.select('VV').divide(sentinel1_vv_vh.select('VH'));

你的代码已经很不错了，但如果你想要更好的可读性和可维护性，可以考虑使用变量名来描述你的数据和操作，以及将代码分解为更小的部分。 以下是一个可能的改进版本： javascript // 定义感兴趣区域 var areaOf...
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