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。