使用GEE进行图像分类与时间序列分析的遥感教程

“高级遥感教程 - Lab4 - 图像分类和时间序列分析” 本实验是纽约州立大学环境科学与林业学院Ge (Jeff) Pu和Lindi Quackenbush博士为高级遥感课程设计的，由AmericaView资助。主要关注两个关键领域：使用Google Earth Engine（GEE）进行图像分类和时间序列分析。图像分类的目标是自动将图像中的所有像素分配到特定的土地覆盖类别或主题。实验内容涵盖了监督学习和无监督学习的分类方法、光谱混合分析以及分类精度评估。此外，还探讨了时间序列分析。 在实验开始前，你需要完成以下预习内容： 1. 阅读Lillesand等人(2015)的相关章节： - P537-538：图像分类 - P538-540：监督分类 - P546-556：训练阶段 - P557-560：无监督分类 - P562-567：混合像素的光谱混合分析 - P575-582：分类精度评估 - P587-591：图像时间序列分析 2. 阅读Pal(2005)的论文：“随机森林分类器在遥感分类中的应用”。这篇论文介绍了随机森林算法在遥感图像分类中的应用，对于理解监督学习分类方法具有重要价值。 实验内容详细说明： 1. **图像分类**： - **监督分类**：这种方法需要先选择已知类别的样本（训练数据集），然后利用这些样本构建分类模型。模型根据像素特征将其归类到相应的类别中。监督分类包括决策树、支持向量机、随机森林等多种方法。 - **无监督分类**：无监督分类则不需要先验知识，它试图找出图像中的自然聚类，通过像素间的相似性来组织数据。常见的无监督分类方法有K-means聚类和ISODATA算法。 2. **光谱混合分析**：在遥感图像中，一个像素通常包含多种地物的信息，光谱混合分析用于解析这种混合信号，识别出不同地物的贡献比例。这对于理解和解析复杂场景特别有用。 3. **分类精度评估**：为了确定分类结果的可靠性，需要进行分类精度评估。常用的评估指标包括混淆矩阵、总体准确率、Kappa系数等。 4. **时间序列分析**：通过对同一地区不同时间点的遥感图像进行分析，可以追踪土地覆盖变化、植被生长状况、气候变化等动态信息。常用的时间序列分析技术有植被指数计算、异常检测、趋势分析等。 通过本实验，你将掌握如何利用GEE这一强大的平台进行遥感图像处理，理解并应用各种分类方法，以及如何进行有效的时间序列分析，从而对地球表面的变化有更深入的理解。