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news 2025/10/15 16:35:23

微信网站主题,做别墅花园绿化的网站,html5 微信网站主流开发技术标准,网站备案域名不是自己的利用遥感技术进行土地覆盖分类是地表变化监测的基础工作。Google Earth Engine（GEE）平台凭借其海量数据存储与并行计算能力，显著降低了长时间序列、大区域土地分类的技术门槛。本文基于哨兵2号遥感数据，介绍利用GEE实现土地覆盖分…

利用遥感技术进行土地覆盖分类是地表变化监测的基础工作。Google Earth Engine（GEE）平台凭借其海量数据存储与并行计算能力，显著降低了长时间序列、大区域土地分类的技术门槛。本文基于哨兵2号遥感数据，介绍利用GEE实现土地覆盖分类的完整流程，包括数据预处理、特征构建、分类器训练及精度验证等关键环节。

技术优势与数据选择

本方法采用哨兵2号（Sentinel-2）地表反射率数据（COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED），具有以下优势：

空间分辨率达10米，可满足中小尺度土地分类需求
包含13个光谱波段，覆盖可见光至短波红外范围
重访周期为5天，能有效规避云污染影响

结合GEE平台特性，可实现：

免数据下载与预处理，直接调用标准化产品
集成多种分类算法，支持交叉验证与精度对比
自动化批量处理，快速生成多时相分类结果

技术流程与实现代码

1. 研究区定义

首先加载研究区矢量边界，确保后续分析范围精准：

// 替换为实际研究区资产路径
var roi = ee.FeatureCollection("your研究区资产路径");
Map.centerObject(roi, 9); // 设定地图显示中心与缩放级别

2. 影像合成与特征构建

通过年度合成消除云干扰，并构建光谱特征与指数特征：

function getComposite(year) {// 哨兵2号影像年度合成var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED').filterDate(ee.Date.fromYMD(year, 1, 1), ee.Date.fromYMD(year, 12, 31)).filterBounds(roi).filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20)) // 云量控制.select(['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B8', 'B11', 'B12']).median() // 中值合成抑制噪声.clip(roi);// 特征指数计算var ndvi = s2.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI'); // 植被指数var ndwi = s2.normalizedDifference(['B3', 'B8']).rename('NDWI'); // 水体指数var ndbi = s2.normalizedDifference(['B11', 'B8']).rename('NDBI'); // 建筑指数// 地形数据集成var dem = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003').clip(roi).rename('DEM');// 整合所有特征波段return s2.addBands([ndvi, ndwi, ndbi, dem]);
}

特征集包含：

8个原始光谱波段（B2-B12）
3个地物指数（NDVI、NDWI、NDBI）
1个地形因子（DEM）

3. 样本采集与数据集划分

样本质量直接决定分类精度，需按土地覆盖类型系统采集：

// 加载五类地物样本（替换为实际样本资产路径）
var waterSamples = ee.FeatureCollection("your水体样本路径");
var builtSamples = ee.FeatureCollection("your建筑样本路径");
var vegSamples = ee.FeatureCollection("your植被样本路径");
var cropSamples = ee.FeatureCollection("your耕地样本路径");
var unusedSamples = ee.FeatureCollection("your未利用地样本路径");// 样本类别编码（0-4对应五类地物）
var labeledSamples = waterSamples.map(f => f.set('class', 0)).merge(builtSamples.map(f => f.set('class', 1))).merge(vegSamples.map(f => f.set('class', 2))).merge(cropSamples.map(f => f.set('class', 3))).merge(unusedSamples.map(f => f.set('class', 4)));// 数据集划分（70%训练，30%验证）
var sampleWithRandom = labeledSamples.randomColumn('random');
var trainingSet = sampleWithRandom.filter(ee.Filter.lt('random', 0.7));
var validationSet = sampleWithRandom.filter(ee.Filter.gte('random', 0.7));

样本采集规范：

每个类别样本数量不少于100个
样本需均匀分布于研究区
优先选择纯净像元（混合像元比例<10%）
样本点空间距离应大于30米（避免空间自相关）

4. 分类器选择与训练

采用四种经典机器学习算法进行对比实验：

// 分类器配置
var classifiers = {RF: ee.Classifier.smileRandomForest(100),  // 随机森林（100棵决策树）CART: ee.Classifier.smileCart(),           // 分类回归树SVM: ee.Classifier.libsvm({                // 支持向量机kernelType: 'LINEAR',cost: 10}),GBT: ee.Classifier.smileGradientTreeBoost({ // 梯度提升树numberOfTrees: 50,learningRate: 0.1})
};

分类器训练参数说明：

随机森林：通过100棵树集成降低过拟合风险
SVM：采用线性核函数，正则化参数设为10
梯度提升树：50棵树逐步迭代优化，学习率0.1

5. 分类执行与精度验证

分类完成后需通过混淆矩阵评估精度：

// 地物类别配色方案（RGB值）
var palette = ['#173bd6', '#ff1711', '#48dc4a', '#ffc82d', '#7979a1'];// 分类与验证流程
var targetYear = 2024;
var inputImage = getComposite(targetYear);Object.keys(classifiers).forEach(classifierName => {// 模型训练var trainedClassifier = classifiers[classifierName].train({features: trainingSet,classProperty: 'class',inputProperties: inputImage.bandNames()});// 执行分类var classificationResult = inputImage.classify(trainedClassifier);// 结果可视化Map.addLayer(classificationResult, {min: 0, max: 4, palette: palette}, `${targetYear}年-${classifierName}分类结果`);// 精度验证var validationResult = validationSet.classify(trainedClassifier);var confusionMatrix = validationResult.errorMatrix('class', 'classification');// 精度指标计算var overallAccuracy = confusionMatrix.accuracy();var kappaCoeff = confusionMatrix.kappa();var producersAccuracy = confusionMatrix.producersAccuracy();// 精度结果输出print(`${classifierName}总体精度`, overallAccuracy);print(`${classifierName}Kappa系数`, kappaCoeff);
});

主要精度指标：

总体精度（Overall Accuracy）：正确分类样本占总样本的比例
Kappa系数：考虑随机误差的一致性系数（0-1，越高越好）
生产者精度：某类别被正确分类的比例

6. 结果导出

将分类结果与精度报告导出至云端存储：

// 分类影像导出
Export.image.toDrive({image: classificationResult,description: `LandClassification_${targetYear}`,folder: 'GEE_Export',region: roi,scale: 10,maxPixels: 1e13
});// 精度报告导出
Export.table.toDrive({collection: ee.FeatureCollection(accuracyResults),description: 'ClassificationAccuracy_Report',fileFormat: 'CSV'
});