GEE 土地分类——利用Sentinel-2数据进行土地分类

GEE 土地分类——利用Sentinel-2数据进行土地分类

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/143568796

利用Sentinel-2数据进行土地分类的流程大致可分为以下几个步骤：

1. 数据获取

从Copernicus Open Access Hub等平台下载Sentinel-2遥感影像数据。选择与研究区域和研究目标相匹配的数据，通常选择多个时期的数据以获得更全面的信息。

2. 预处理

对下载的遥感影像数据进行预处理，包括校正、大气校正、几何校正、去云、去影等。这些处理有助于提高数据的质量和可用性。

3. 特征提取

从预处理的遥感影像数据中提取特征，如色彩、纹理、形状等。常用的特征提取方法包括像素级和对象级特征提取。

4. 样本收集和标记

在研究区域内随机选择一些样本，并对这些样本进行标记。标记可以通过人工方式进行，也可以借助计算机辅助的图像解译工具。

5. 训练分类器

利用标记好的样本数据，采用监督学习方法训练分类器。常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习模型等。

6. 土地分类

利用训练好的分类器对整个研究区域的遥感影像数据进行分类。可通过像素级分类或者对象级分类来实现。像素级分类将每个像素分类到特定的土地类别，而对象级分类将相邻像素组成的对象作为分类单位。

7. 精度评估

精度评估是土地分类的重要环节，用于检验分类结果的准确性。常用的精度评估方法包括混淆矩阵、总体精度、用户精度和生产者精度等。通过精度评估可以了解分类结果的可靠性和适用性，为后续研究和应用提供参考。