Google Earth Engine 初学者指南：分类器教程

"这是一份关于Google Earth Engine (GEE) 的初学者教程，涵盖了从基本的影像和像素理解到GEE中的时间序列、数组、列表等进阶概念，以及GEE的各种对象和分类器的详细教学内容。教程是权威的英文版，适合新手入门，语言表述清晰易懂。" 在Google Earth Engine中，分类器是核心工具之一，它通过一套规则将卫星图像的像素按照特定的波段值分组，以便识别和区分不同地理条件。分类器的创建和应用涉及多种方法和技术，如下所述： 1. 创建分类器： - ee.Classifier.mahalanobis：基于马哈拉诺比斯距离的分类器。 - ee.Classifier.naiveBayes：朴素贝叶斯分类器，适用于多类别问题。 - ee.Classifier.continuousNaiveBayes：连续朴素贝叶斯分类器，处理连续特征。 - ee.Classifier.perceptron：感知机分类器，一种简单的监督学习算法。 - ee.Classifier.ikpamir：可能指的是某种特定的分类算法，具体信息未给出。 - ee.Classifier.winnow：Winnow算法，一种在线学习算法，主要用于二分类问题。 - ee.Classifier.gmoMaxEnt：基于最大熵模型的分类器。 - ee.Classifier.randomForest：随机森林分类器，集成学习方法，通过构建多个决策树来提高分类准确度。 - ee.Classifier.pegasosGaussian/Linear/Polynomial：Pegasos算法的变体，用于支持向量机（SVM）训练，分别对应高斯核、线性核和多项式核。 - ee.Classifier.svm：支持向量机分类器，适用于非线性可分的数据。 - ee.Classifier.cart：CART决策树分类与回归树算法。 2. 训练分类器： - classifier.train：使用特定参数对分类器进行训练。 - image.trainClassifier：使用图像数据训练分类器。 - featureCollection.trainClassifier：利用特征集合进行分类器训练。 3. 编辑分类器： - classifier.setOutputMode：设置分类器的输出模式，比如预测结果的表示方式。 4. 描述分类器： - classifier.mode：获取分类器的默认分类模式或类别。 - classifier.schema：获取分类器的特征描述，包括每个特征的类型和名称。 - classifier.explain：解释分类器的工作原理，提供分类规则的详细信息。 - classifier.confusionMatrix：生成混淆矩阵，用于评估分类性能。 这些分类器和相关操作在GEE中提供了强大的功能，允许用户根据特定的遥感数据和地理信息来执行复杂的地物分类任务，如植被类型识别、土地覆盖变化检测等。通过学习和应用这些分类器，用户可以深入了解地球表面的各种环境变化，并作出科学的分析和决策。