谷歌地球引擎中的遥感图像分类入门

"这份资源是关于GEE（Google Earth Engine）中的图像分类的介绍，主要来自Ran Goldblatt在2017年冬季Advanced GIS and Remote Sensing课程的第15讲。内容涵盖了机器学习的基本概念，特别是监督学习中的分类技术，并提及了相关的推荐阅读材料，包括Ethem Alpaydın的《Introduction to Machine Learning》和S.B. Kotsiantis的《Supervised Machine Learning: A Review of Classification Techniques》。此外，还讨论了人类学习的五个层次，与机器学习中的有监督和无监督学习相联系。" 在Google Earth Engine (GEE) 中，图像分类是一项重要的遥感分析任务，它允许用户通过将卫星或航空图像的不同部分识别并归类到预定义的类别中，来提取地理空间信息。图像分类在环境监测、土地覆盖变化分析、灾害管理等领域有着广泛应用。 本讲座首先介绍了机器学习的基础，这是一个涵盖多种算法和方法的领域，用于使计算机通过数据学习模式。在GEE中，机器学习尤其有用，因为它可以处理大量的遥感数据，提供高效的分类结果。 监督学习是图像分类中最常用的方法，因为它需要已知的训练样本来指导算法学习。这些训练样本由人工标注，代表了不同类别的图像特征。在GEE中，用户可以使用这些训练样本训练分类器，如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)或神经网络，然后应用分类器对整个图像进行预测。 推荐的两本书籍提供了更深入的理论背景。Ethem Alpaydın的书介绍了机器学习的基本原理，包括监督、无监督和半监督学习，以及各种学习算法。而S.B. Kotsiantis的文章则专门回顾了监督学习中的分类技术，可能包括决策树、朴素贝叶斯、K近邻等，这些都是图像分类中常用的算法。 此外，提到的人类学习的五个层次与机器学习的对比，强调了学习过程的多样性。例如，无监督学习类似于人类的观察和发现学习，其中学习者没有预先设定的实例或规则，而是从经验中学习。在GEE中，无监督学习可能应用于聚类分析，寻找图像中自然形成的组群。 这份资源为学习者提供了在GEE中实施图像分类的初步知识，包括机器学习的基础和实际应用，以及相关的理论文献，是进一步探索遥感数据分析和GEE平台的好起点。