基于Google Earth Engine的土地覆盖分类方法研究

• 作者: 邹大伟 李孝玲 康瑞存 罗建松
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 关键词: Google Earth Engine 土地覆盖 分类器
• 年，卷（期）: 2021,（z1）
• 所属期刊栏目: 3S技术与应用|3S Technology and Its Application
• 页码范围: 100-102,105
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2021.z1.030

摘要

基于谷歌云在线处理平台(Google Earth Engine,GEE),以2019年全年Landsat-8 OLI影像为数据源,选取黑龙江省哈尔滨市为试验区,基于决策树算法、随机森林算法、最邻近算法、支持向量机算法开展土地覆盖分类方法研究,并对不同分类器方法提取结果进行精度评价.试验结果表明,基于GEE平台可以快速完成土地覆盖分类,各分类方法都可以达到较好的效果;采用决策树算法提取结果最优,总体精度为97.53％,Kappa系数为0.9586.