gee 土地利用分类

在Google Earth Engine (GEE)中，土地利用分类是通过使用不同的分类算法来将遥感影像数据分为不同的土地利用类型。在引用\[2\]中，使用了随机森林算法(smileRandomForest())来进行土地利用分类。该算法通过训练一个分类器，将输入的特征数据与已知的土地利用类型进行匹配，从而对未知地区进行分类。在这个例子中，使用了训练数据(trainingPartition)和测试数据(testingPartition)来训练和验证分类器。分类结果通过classify()函数得到，并可以在地图上进行可视化。\[2\]

此外，在使用随机森林方法进行分类时，可以根据需要选择最佳的决策树数量，并计算所使用特征的重要性。在引用\[3\]中，通过尝试不同数量的决策树，计算了每个数量下的分类准确率，并绘制了准确率随决策树数量变化的图表。同时，还可以使用explain()函数来计算特征的重要性，并通过图表展示各个特征的重要性程度。\[3\]

总结来说，在GEE中进行土地利用分类可以使用不同的分类算法，如随机森林法，同时可以根据需要选择最佳的决策树数量和计算特征的重要性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Google Earth Engine】利用GEE进行Landsat 8 SR数据土地利用分类](https://blog.csdn.net/weixin_42347880/article/details/122669624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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