google earth engine（gee）——给非监督分类影像添加多个图例在地图上_gee 添加图例-爱代码爱编程
目录 函数： ui.Panel.Layout.flow(direction, wrap) Arguments: Returns: ui.Panel.Layout ui.root.insert(index, widget) Arguments: Returns: ui.Panel 代码： 函数： ui.Panel.Layout.f
gee土地分类——k-爱代码爱编程
K-fold验证 在常规准确度评估中，我们将样本分成训练和验证两部分。在 k 倍交叉验证中，这一步骤会重复多次，将数据分成多个子集（即折叠集），将其中一个折叠集作为验证集，并在其余折叠集上训练模型。这一过程会重复多次，并对每个验证步骤的准确度指标进行平均，从而对模型的性能做出更可靠的估计。 K-fold交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能的方法。在K
gee 土地分类：利用多源遥感数据（sar+光谱波段+植被指数）和支持向量机svm方法进行土地分类_gee 土地利用分类-爱代码爱编程
目录 简介 数据 JRC/GHSL/P2023A/GHS_BUILT_S/2020 函数 ee.Classifier.libsvm(decisionProcedure, svmType, kernelType, shrinking, degree, gamma, coef0, cost, nu, terminationEpsilon, lossE
gee 土地分类——gee 土地分类的深度学习教程（javascript数据处理和python模型构建和上传）模板-爱代码爱编程
目录 简介 深度学习 代码：JavaScript数据预处理和保存 代码2：deep Learning 链接 简介 GEE 土地分类——GEE 土地分类的深度学习教程（JavaScript数据处理和python模型构建和上传）模板 深度学习 深度学习在土地分类中的具体流程如下： 数据准备：收集土地分类所需的大量样本数据，包括
gee土地分类——根据ccdc分类结果统计不同年份土地分类面积和指定年份的不同地类的面积统计_gee计算clcd分类面积-爱代码爱编程
简介 这个教程是利用CCDC已经分类后的结果（不同年份的土地分类结果），以及一个地类发生变化的波段进行面积统计，为了方便对不同区域的面积统计，这里使用循环和图表进行面积统计和展示。之前的CCDC教程： GEE（CCDC-3）——根据CCDC segment分割后的影像进行地类变化统计和绘制土地覆被变化地图-CSDN博客 土地分类结果在不同年份上的统计
gee 土地分类——基于sentinel-爱代码爱编程
目录 简介 函数 Arguments: Returns: Clusterer 代码 结果 简介 GEE 土地分类——基于sentinel-2影像的非监督分类 非监督分类是一种机器学习任务，其目标是在没有标签的情况下将数据集中的样本划分为不同的类别或群组。与监督分类不同，非监督分类不需要事先给定样本的类别信息，而是通过分析数据集中的
gee 土地分类——利用sentinel-爱代码爱编程
目录 简介 函数 ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplit, minLeafPopulation, bagFraction, maxNodes, seed) Arguments: Returns: Classifier 代码 结果 简介 利用S
gee 土地分类——基于sentinel-爱代码爱编程
目录 简介 代码简介 函数 filterMetadata(name, operator, value) Arguments: Returns: Collection randomColumn(columnName, seed, distribution) Arguments: Returns: FeatureCollection ee.
gee 土地分类——基于sentinel-爱代码爱编程
目录 简介 代码解释 函数 filterMetadata(name, operator, value) Arguments: Returns: Collection randomColumn(columnName, seed, distribution) Arguments: Returns: FeatureCollection ee.
gee土地分类——使用了landsat 8和9影像以及随机森林监督机器学习算法进行城市绿地的计算（雅典）-爱代码爱编程
目录 简介 主要主题和目标 卫星数据的输入和处理 谷歌地球引擎 - 雅典的绿色空间 定义城市边界 - 研究区域 城市绿地的可用性和可达性 结果 代码 结果 简介 这项研究是利用Google Earth Engine平台进行的，同时使用了Landsat 8和9影像以及随机森林监督机器学习算法。 主要主题和目标
gee土地分类——利用landsat 8 和随机森林方法进行土地分类-爱代码爱编程
目录 简介 代码解释 代码 函数 ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplit, minLeafPopulation, bagFraction, maxNodes, seed) Arguments: Returns: Classifier 结果 简
gee 土地分类：如何利用多种机器学习方法实现集成堆叠模型的土地分类，提高土地分类结果-爱代码爱编程
目录 简介 函数 setOutputMode(mode) Arguments: Returns: Classifier classify(classifier, outputName) Arguments: Returns: FeatureCollection arrayGet(position) Arguments: Returns
dynamic world training data动态世界训练和验证数据集（土地分类和土地利用）_基于哨兵数据的深度学习地物分类-爱代码爱编程
摘要： 动态世界训练数据（Dynamic World Training Data ）是一个由超过 50 亿像素的人工标注欧空局哨兵-2 卫星图像组成的数据集，分布在从世界各地收集的 24000 块瓷砖上。该数据集旨在训练和验证自动土地利用和土地覆被制图算法。分辨率为 10 米的 5.1km x 5.1km 瓦片采用十类分类模式进行了密集标注，显示了一般土
gee python——使用 landsat 7、8 和 9 以及 dynamic world land cover 数据集训练 随机森林（rf）土地分类模型_gee的dynamic world数据集为什么结果那么烂-爱代码爱编程
简介 使用 Landsat 7、8 和 9 以及 Dynamic World Land Cover 数据集训练 RF 模型，用于 LULC 分类。目前，我使用来自 Landsat 8 的 12 张图像，这些图像与一些 Dynamic World 场景相匹配（就获取日期而言），以将波段“标签”添加到我的 Landsat 8 图像中，以创建带注释的数据用于训
gee ：利用modis土地分类数据监测指定区域2001-爱代码爱编程
目录 简介 数据 函数 ee.Image.pixelArea() No arguments. Returns: Image 代码 结果 简介 利用MODIS土地分类数据监测指定区域2001-2024年农作物的时序面积 数据 MODIS/061/MCD12Q1是一个由美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS
gee土地分类：如何将监督非监督分类的多类属性进行单一土地分类属性的指定阈值的显示-爱代码爱编程
简介 如果要将监督和非监督分类的多类属性转化为单一土地分类属性，可以使用以下步骤： 1. 数据收集：收集包含多类属性的土地数据集。 2. 监督分类：使用监督分类算法（如决策树、支持向量机等）对土地数据进行分类，将其划分为不同的类别。此步骤需要有标记的训练数据集，即土地属性已经被人工标记为不同的类别。 3. 非监督分类：使用非监督分类算法（如聚类算法
gee土地分类：中国30米年度土地覆盖产品annual china land cover dataset, clcd（面积提取）_30米土地利用数据gee-爱代码爱编程
数据简介 中国30米年度土地覆盖产品（annual China Land Cover Dataset, CLCD）是基于三十万景Landsat影像，结合现有产品自动稳定样本和目视解译样本生产获得。 该数据集基于5463个独立参考样本，产品整体精度为79.31% 。该数据集反映了中国快速的城市化和一系列生态工程，揭示了在气候变化下人类活动对区域地表覆盖的影
gee土地分类——基于随机森林和esa 10土地分类产品的随机样本点采样的土地分类_土地利用分类随机森林算法采样-爱代码爱编程
简介 随机森林是一种集成学习方法，使用多个决策树来进行分类或回归。它通过随机选择特征和样本来构建多棵决策树，并通过投票或平均来获得最终的分类或回归结果。 ESA（European Space Agency）10土地分类产品是由欧洲空间局开发的一种遥感数据产品，用于对地表进行分类。该产品使用遥感数据来识别地表的不同类型，例如森林、湿地、城市等。 随机样
gee案例：利用geelandsat图像进行物候学辅助监督水稻测绘：1990-爱代码爱编程
简介 本文的主要技术流程： 基于多年遥感影像开展作物空间分布重心分析可以按照以下步骤实现： 1. 数据收集：收集多年的遥感影像数据，包括不同时间点的卫星图像或航空图像，并确保数据具有足够的分辨率和空间覆盖范围。 2. 数据预处理：对收集到的遥感影像数据进行预处理，包括去除云、阴影和杂乱的噪声，纠正图像的辐射定标和几何畸变。 3. 地物分类：利用遥
gee土地分类——适用sentinel-爱代码爱编程
简介 利用Sentinel-2数据进行不同时间段的土地分类是一项重要的遥感应用。Sentinel-2是欧空局（ESA）开发的一组地球观测卫星，可以提供高空间分辨率（10米-60米）和中等时间分辨率（5天-10天）的多光谱影像，适用于土地覆盖分类和变化检测等应用。这里将会适用MODIS蒸散发数据确定蒸散发区域，对每个月的等数据集进行掩码，以确定像素在哪些地