【Transformer-Hugging Face 06/10】 数据预处理实例

无水先生
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2024-02-07 10:47:39
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内容概要:该文档为一段用于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript代码脚本,旨在对研究区域(AOI)内的Landsat 8卫星影像进行土地利用/土地覆盖(LULC)分类。脚本首先筛选2024年云量低于10%的Landsat 8 Level-2地表反射率影像,构建中值合成影像并应用缩放因子校正。随后,基于预先定义的水体(Water)和植被(Vegetation)样本点,合并训练样本并提取影像对应波段数据,采用随机森林分类器(smileRandomForest)对影像进行监督分类。最后,通过划分训练集与测试集,输出混淆矩阵、总体分类精度和Kappa系数,完成分类结果的精度评估。; 适合人群:具备遥感图像处理基础知识的科研人员、地理信息系统(GIS)技术人员以及环境监测相关领域的研究生或专业人员;熟悉GEE平台基本操作者更佳; 使用场景及目标:①实现特定区域多光谱遥感影像的土地覆盖分类;②掌握GEE平台上从影像预处理、样本构建、模型训练到精度验证的完整分类流程;③支持水资源管理、生态环境监测等应用领域的空间数据分析; 阅读建议:此资源以实际代码形式呈现,建议结合GEE开发环境边运行边学习,重点关注影像预处理方法、训练样本构建逻辑、分类器参数设置及精度评估指标解读,便于迁移应用于其他区域或传感器数据。

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