GEE中添加纹理特征后用SVM分类反而精度降低

出现这种情况可能是因为添加纹理特征引入了噪声或者与其他特征产生了冲突，导致模型的准确性下降。您可以尝试以下方法来优化模型：

1. 调整特征权重：在特征工程中，不同特征对分类结果的贡献是不同的。您可以尝试调整特征权重，减少纹理特征的权重，增加其他特征的权重，以此来提高模型的准确性。

2. 优化纹理特征提取方法：纹理特征的提取方法可能影响模型的准确性。您可以尝试使用其他纹理特征提取方法，或者对现有的方法进行优化，以获得更好的特征表示。

3. 增加训练数据量：在机器学习中，数据量对模型的准确性有很大的影响。如果您的训练数据量较小，可以考虑增加训练数据量，以获得更好的模型性能。

4. 尝试其他分类算法：SVM是一种常见的分类算法，但并不是万能的。您可以尝试其他分类算法，如决策树、随机森林、神经网络等，以找到更适合您数据集的算法。

相关问题

gee svm监督分类

Gee SVM（支持向量机）是一种常用的监督学习算法，主要用于解决分类问题。在分类问题中，我们需要根据已知的数据特征，将数据进行分类或者判断数据属于哪个类别。支持向量机通过找到一个最优的超平面来实现分类，即使得不同类别的数据点距离超平面的间隔最大化。换句话说，支持向量机会找到一个能够最好地将不同类别的数据分开的超平面。

支持向量机的优点是可以处理高维数据和非线性数据，因此在实际应用中有较好的效果。它是一种很灵活的模型，在处理不同类型的数据时都能够取得较好的分类效果。

使用Gee SVM进行监督分类的过程包括以下几个步骤：收集数据、选择合适的核函数、确定软间隔参数C、通过特征映射将数据映射到高维空间、训练模型、评估模型的效果。在这个过程中，需要不断地调整参数和优化模型，以获得最佳的分类效果。

总之，Gee SVM是一种强大的监督学习算法，能够有效地处理分类问题，通过调整参数和优化模型，可以得到较好的分类效果。在实际应用中，它被广泛应用于模式识别、文本分类、图像识别等领域，为我们处理各种分类问题提供了有力的工具。

GEE中遥感数据光谱特征，指数特征，纹理特征，树高特征提取融合随机森林分类代码

以下是使用GEE提取遥感数据光谱特征，指数特征，纹理特征，树高特征并进行融合随机森林分类的代码示例：

// 导入影像
var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
              .filterBounds(geometry)
              .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')
              .sort('CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT')
              .first();

// 定义光谱波段
var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B8', 'B11', 'B12'];

// 计算指数
var ndvi = s2.normalizedDifference(['B8', 'B4']);
var ndwi = s2.normalizedDifference(['B3', 'B8']);
var evi = s2.expression(
    '(2.5 * (b("B8") - b("B4"))) / (b("B8") + 6 * b("B4") - 7.5 * b("B2") + 1)'
);

// 计算纹理特征
var texture = s2.select('B8').glcmTexture();

// 导入高程数据
var dem = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003');

// 计算树高
var treeHeight = ee.Image.cat(
  dem.select('elevation').subtract(s2.select('B11')).rename('treeHeight')
);

// 合并特征数据
var features = ee.Image.cat(s2.select(bands), ndvi, ndwi, evi, texture, treeHeight);

// 导入训练数据
var trainData = ee.FeatureCollection('users/username/training_data');

// 定义分类器
var classifier = ee.Classifier.randomForest(10);

// 训练分类器
var trainedClassifier = classifier.train({
  features: features,
  classProperty: 'class',
  inputProperties: features.bandNames()
}, trainData);

// 对影像进行分类
var classified = features.classify(trainedClassifier);

// 可视化分类结果
Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 3, palette: ['blue', 'green', 'orange', 'red']}, 'Classification');

需要注意的是，在上述代码中，需要将`username`替换为你的用户名，并且在代码执行前需要先在GEE中准备好训练数据。