使用GEE API进行建筑物检测
"GEE_DetectingBuiltUpAreas_GEE_API.pdf" 是一个关于使用Google Earth Engine (GEE) API进行遥感图像分类,特别是针对检测建成区的学术讲座资料。该讲座由Ran Goldblatt教授在2017年冬季的Advanced GIS and Remote Sensing课程中给出。 在此次讲座中,Ran Goldblatt探讨了如何利用GEE API进行监督图像分类,这是遥感分析中的一个重要技术。监督图像分类是一种基于已知样例(即带有标签或类别的数据)来训练模型的方法,以便模型能够对新数据进行预测。这种分类过程涉及多个步骤,包括数据准备、特征选择和模型训练。 首先,每个样本(instance)由一组相同的特征(features)表示,形成一个多维特征空间。例如,这些特征可能包括不同波段的遥感反射率、纹理信息等。训练集和测试集是具有已知标签(或称为“地面实况”)的样本集合,用于构建和验证分类规则。 接着,讲座提到了几种常见的分类算法,如: 1. 决策树(Decision trees):这是一种基于特征值对实例进行排序并进行分类的算法,每个节点代表一个用于分类的特征。 2. 分类与回归树(Classification and Regression Tree, CART):这是决策树的一种变体,可以处理连续和离散的目标变量。 3. 随机森林(Random forest):它是由多个决策树组成的集成方法,通过集成学习提高分类的准确性和稳定性。 4. 支持向量机(Support Vector Machines, SVM):这是一种通过构造最优超平面将不同类别数据分开的算法,特别适用于高维数据。 在遥感应用中,这些分类器常用于识别城市化的区域,即建成区。检测建成区对于城市规划、环境监测、灾害评估等领域至关重要。GEE API提供了强大的计算能力和广泛的遥感影像库,使得大规模的图像分类成为可能。 通过使用GEE API,用户可以轻松获取和处理遥感数据,训练和测试分类模型,并应用到全球范围内的卫星图像上。此外,GEE API还支持结果的可视化和分享,方便用户进行进一步的分析和解释。 "GEE_DetectingBuiltUpAreas_GEE_API.pdf" 文件详细介绍了如何利用Google Earth Engine API进行遥感图像的监督分类,特别是关注于识别建成区的技术和方法,包括常用的分类算法及其在GEE平台上的实现。这个资源对于学习和实践遥感分析以及GIS领域的专业人士来说极具价值。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/19773080/bga.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/19773080/bgb.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/19773080/bgc.jpg)
剩余55页未读,继续阅读
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/7f6e420fab3b45fb948b6bd16bb94eef_qq_31988139.jpg!1)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/user-vip.1c89f3c5.png)
- 粉丝: 7w+
- 资源: 977
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 贵州煤矿矿井水分类与处理策略:悬浮物、酸性与非酸性
- 醛固酮增多症肾上腺静脉采样对比:ACTH后LR-CAV的最优评估
- 开源云连接传感器监控平台:农业土壤湿度远程监测
- 母婴用品企业年度生产计划线性规划优化模型:实证与应用
- 井下智能变电站:Rogowski线圈电流检测系统的研发与性能验证
- 霍州矿区煤巷稳定性分析及支护策略
- ARM嵌入式系统远程软件更新方案:基于TFTP协议
- 煤炭选煤中汞分布规律与洗选脱汞效果
- 提升码垛机器人性能:拉格朗日动力学模型与滑模模糊控制的应用
- 增强现实技术提升学前手写教学:设计与开发案例
- 不规则工作面沉陷三角剖分算法提升与应用
- 卡尔曼滤波在瞬变电磁干扰压制中的应用研究
- 煤矿安全能力研究:理论与系统构建
- LonWorks总线技术在斜巷运输车辆定位与跑车防护中的应用
- 神东煤炭集团高效煤粉锅炉系统:节能环保新实践
- Ti/SnO2+Sb2Ox/PbO2电极分形维数与电催化性能研究
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)