GEE代码实现监督分类：2017-2018年MODIS地表覆盖

"该文本是关于使用Google Earth Engine (GEE)进行监督分类的代码示例，主要涉及了数据加载、影像选择、区域定义、视觉参数设置、随机采样点生成等步骤。" 在地球观测和地理信息系统领域，监督分类是一种常见的遥感图像处理技术，用于将图像像素分类到预定义的类别中。本示例中，GEE被用来执行这个任务。下面将详细解释这段代码中的关键知识点： 1. **研究区域加载**： 使用`ee.Geometry.Polygon`定义了一个矩形的研究区域，坐标位于中国华北地区（112.13093647417236E至117.09675678667236E，37.91816299544239N至40.70559130324071N）。`Map.centerObject`函数将地图中心对准该区域，并用`Map.addLayer`显示在地图上。 2. **影像数据选择**： `ee.ImageCollection("MODIS/006/MCD12Q1")`是从GEE数据集中选取了MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）的第6版MCD12Q1产品，它包含了地表覆盖类型信息。`filterDate`函数用于筛选2017年1月1日至2018年1月1日的影像，`select`则选择了"LC_Type1"波段，这是MODIS地表覆盖类型分类。`first()`获取这个时间段内的第一幅图像，`clip(roi)`将其裁剪到研究区域内。 3. **视觉参数设置**： `visParam`对象定义了图像的显示参数，包括最小值（1）、最大值（17）和一个17色的调色板，用于呈现不同地表覆盖类型的色彩差异。`Map.addLayer`将处理后的影像添加到地图上，以"landCover"命名。 4. **随机采样点生成**： `ee.FeatureCollection.randomPoints`方法用于在研究区域内生成随机点，参数`region`指定了区域，`points`设定了点的数量（300个）。这些点通常用于训练监督分类，与已知类别的地面实测数据关联，提供像素分类的依据。 通过以上步骤，该代码完成了准备阶段的工作，接下来可以利用这些随机点进行监督学习，如支持向量机（SVM）、决策树等分类算法，将图像像素分类到对应的地表覆盖类型。实际操作时，还需要进一步处理这些点的属性信息，关联到相应的训练样本，然后应用分类器进行训练和预测。最后，分类结果会覆盖整个研究区域，提供地表覆盖的详细地图。