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).select(bands, bands).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 });中报错Classification: Layer error: Image.rename: The number of names (6) must match the number of bands (1).

时间: 2024-02-06 14:02:08 浏览: 16
这个报错是因为在 fillMissingValues 函数中,通过 blend 方法生成的 filled 图像仅有 1 个波段,而在选择波段时使用了 bands 变量,这个变量包含了 6 个波段。解决这个问题的方法是,在 blend 方法之后,使用 select 方法选择需要的波段,而不是在 blend 方法内部将选择和重命名两个操作合并。修改后的 fillMissingValues 函数如下所示: ``` 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); }; ``` 这样就可以正确地执行图像分类的操作了。
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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 bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var filled = image.unmask().float(); return filled.select(bands); }; 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: filledCollection, classProperty: 'classValue', inputProperties: ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'] // 以 Landsat 8 的波段作为分类器的输入属性 }); // 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');中报错Classification: Layer error: Property 'B2' of image 'LANDSAT/LC08/C01/T1/LC08_119038_20170324' is missing.

这个错误提示意味着在你的代码中,虽然你已经使用 `fillMissingValues` 函数填充了影像中的缺失值,但在影像集合中仍然存在某些影像缺少某些波段的信息,导致无法使用这些影像进行分类。可能的原因包括: 1. 影像数据集中存在缺失值或者无效像素,导致某些波段的信息无法获取; 2. 使用的 Landsat 8 影像中,不是所有波段都有数据,导致某些波段的信息无法获取。 为了解决这个问题,你可以考虑使用 `ee.ImageCollection.map()` 方法对影像进行预处理,选择存在的波段进行分类。具体来说,你可以在 `fillMissingValues` 函数中使用 `ee.Image.select()` 方法选择存在的波段,将缺失波段的像素值设置为 0。例如,下面的代码使用 `ee.Image.select()` 方法选择存在的波段: ``` var fillMissingValues = function(image) { var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var selected = image.select(bands).float(); var zeros = ee.Image.constant(0).toFloat().rename(bands); var filled = zeros.blend(selected); return filled; }; var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues); var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({ features: randomPoints, classProperty: 'classValue', inputProperties: ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'] }); var classified = filledCollection.classify(classifier); Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 100, palette: 'blue'}, 'Classification'); ``` 在这个例子中,我们定义了一个 `fillMissingValues` 函数,用于选择存在的波段。然后使用 `ee.ImageCollection.map()` 方法对整个影像集合进行操作,选择存在的波段后的影像集合作为输入训练分类器,并对整个图像进行分类。

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 bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; 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Line 28: bands is not defined

这个错误提示意味着在你的代码中,你使用了一个未定义的变量 `bands`,导致无法使用该变量作为分类器的输入属性。具体来说,在 `ee.Classifier.train()` 方法中,你使用了 `bands` 变量作为输入属性,但是在代码中未定义该变量。 为了解决这个问题,你需要在代码中定义 `bands` 变量,并将其作为输入属性。例如,下面的代码定义了 `bands` 变量,并将其作为输入属性: ``` 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 classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({ features: randomPoints, classProperty: 'classValue', inputProperties: bands // 使用 bands 变量作为输入属性 }); 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,我们定义了 `bands` 变量,并将其作为输入属性。然后在 `fillMissingValues` 函数中选择了存在的波段进行分类,使用 `bands` 变量作为输入属性,对随机点进行分类训练,最后使用修改后的影像集合进行分类,并将分类结果可视化。

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