GEE利用随机森林sentinel-1特征优选

Question

GEE利用随机森林sentinel-1特征优选，在GEE上实现的代码和步骤

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

在Google Earth Engine (GEE) 中利用随机森林进行 Sentinel-1 特征优选，可以通过以下步骤实现。以下是详细的步骤和代码示例：

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步骤 1：准备数据

首先需要获取 Sentinel-1 数据，并选择相关的特征（如VV、VH、纹理特征等）。通常需要准备训练样本和验证样本。

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步骤 2：加载数据

加载 Sentinel-1 数据集，并提取所需的特征。

// 加载 Sentinel-1 数据
var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
    .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV'))
    .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VH'))
    .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') // 设置时间范围
    .filterBounds(geometry); // 设置研究区域

// 选择 VV 和 VH 波段
var s1 = sentinel1.select(['VV', 'VH']);

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步骤 3：计算纹理特征

为了提高模型性能，可以计算纹理特征（如均值、方差、对比度等）。

// 计算纹理特征（例如：均值和方差）
function addTextureFeatures(image) {
  var mean = image.reduceNeighborhood({
    reducer: ee.Reducer.mean(),
    kernel: ee.Kernel.square({radius: 3})
  });
  var variance = image.reduceNeighborhood({
    reducer: ee.Reducer.variance(),
    kernel: ee.Kernel.square({radius: 3})
  });
  return image.addBands(mean.rename('mean')).addBands(variance.rename('variance'));
}

// 应用纹理特征
s1 = s1.map(addTextureFeatures);

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步骤 4：准备训练样本

需要准备训练样本和验证样本。可以使用点或面数据作为训练样本。

// 示例：创建随机训练样本
var trainingSamples = s1.sampleRegions({
  collection: points, // 点集合，包含标签字段
  properties: ['label'], // 标签字段
  scale: 10 // 像素大小
});

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步骤 5：特征优选

通过随机森林模型评估不同特征的重要性，从而进行特征优选。

// 定义随机森林分类器
var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(100)
    .setOutputMode('PROBABILITY')
    .setSeed(0);

// 使用训练样本训练分类器
classifier = classifier.train(trainingSamples, 'label', s1.bandNames());

// 获取特征重要性
var importance = classifier.explain().get('importance');
print('Feature Importance:', importance);

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步骤 6：验证模型

使用验证样本对模型进行验证，并评估其性能。

// 验证样本
var validationSamples = s1.sampleRegions({
  collection: validationPoints, // 验证点集合
  properties: ['label'],
  scale: 10
});

// 预测验证样本
var validated = validationSamples.classify(classifier);

// 计算混淆矩阵
var confusionMatrix = validated.errorMatrix('label', 'classification');
print('Confusion Matrix:', confusionMatrix);

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完整代码示例

// 加载 Sentinel-1 数据
var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
    .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV'))
    .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VH'))
    .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')
    .filterBounds(geometry);

var s1 = sentinel1.select(['VV', 'VH']);

// 添加纹理特征
function addTextureFeatures(image) {
  var mean = image.reduceNeighborhood({
    reducer: ee.Reducer.mean(),
    kernel: ee.Kernel.square({radius: 3})
  });
  var variance = image.reduceNeighborhood({
    reducer: ee.Reducer.variance(),
    kernel: ee.Kernel.square({radius: 3})
  });
  return image.addBands(mean.rename('mean')).addBands(variance.rename('variance'));
}

s1 = s1.map(addTextureFeatures);

// 准备训练样本
var trainingSamples = s1.sampleRegions({
  collection: points,
  properties: ['label'],
  scale: 10
});

// 定义随机森林分类器
var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(100)
    .setOutputMode('PROBABILITY')
    .setSeed(0);

// 训练分类器
classifier = classifier.train(trainingSamples, 'label', s1.bandNames());

// 获取特征重要性
var importance = classifier.explain().get('importance');
print('Feature Importance:', importance);

// 验证样本
var validationSamples = s1.sampleRegions({
  collection: validationPoints,
  properties: ['label'],
  scale: 10
});

// 预测验证样本
var validated = validationSamples.classify(classifier);

// 计算混淆矩阵
var confusionMatrix = validated.errorMatrix('label', 'classification');
print('Confusion Matrix:', confusionMatrix);

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重点总结

1. 特征优选：通过 classifier.explain().get('importance') 获取特征重要性。
2. 纹理特征：增强模型性能的关键步骤。
3. 验证模型：使用混淆矩阵评估模型性能。

通过以上步骤，可以在 GEE 上实现基于随机森林的 Sentinel-1 特征优选和分类任务。