作者：CSDN @ _养乐多_
本文将介绍在Google Earth Engine（GEE）平台上进行面向对象随机森林分类的方法和代码。面向对象随机森林分类是一种强大的分类方法，通过将遥感影像数据聚合成具有语义的对象，结合随机森林算法进行分类，可以得到准确且可解释的土地利用/覆盖分类结果，有效降低分类数据的椒盐效果。
分类过程和分类结果如下图所示
————————————————————————————————————————————————文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-495549.html
以下是详细步骤和代码示例：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-495549.html
- 制作样本点：
- 本地制作样本点：在ArcGIS里加载遥感影像数据，选择多个地物类别的代表性样本点，并手动标记其位置和类别信息。
- 在线制作样本点：在GEE平台上使用绘图工具绘制样本区域，然后从中提取样本点。
- 合并样本点：在GEE平台上将不同来源的样本点合并为一个样本点特征集。
- 加入特征变量：
- 利用各种指数（如NDVI、NDWI等）计算图像的植被指数和水体指数等。
- 提取纹理特征：使用纹理分析方法（如GLCM、LBP等）从遥感影像中提取纹理特征。
- 时间序列特征：对于具有时间序列数据的
到了这里，关于GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林分类教程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
