Классификация земного покрова в Google Earth Engine | Урок по работе с Sentinel-2

Классификация типов землепользования в Google Earth Engine, шаг за шагом для начинающих: контролируемая классификация (землепользование и растительный покров, LULC) изображений Sentinel-2 и NAIP над Гранд-Форкс, Северная Дакота, с использованием NDVI, метода опорных векторов, оценки точности и неконтролируемой классификации k-средних. Эпизод 10, Часть 2. Классификация типов землепользования в Гранд-Форкс, Северная Дакота, в редакторе кода Google Earth Engine. Два изображения за один день: Sentinel-2 (пиксели 10 м, 12 диапазонов, с красным краем и коротковолновым инфракрасным излучением) и аэрофотоснимок NAIP (пиксели 1 м, только красный, зеленый, синий и ближний инфракрасный диапазоны). Одинаковые обучающие полигоны, один и тот же классификатор, две совершенно разные карты. Считывание данных NDVI вручную в Инспекторе, построение пяти классов обучающих полигонов, применение метода опорных векторов к каждому изображению, определение точности на отложенных полигонах, площадь каждого класса в квадратных километрах, алгоритм k-средних для неконтролируемой версии и экспорт всего этого в Google Drive. Вкратце: больше деталей не дало лучшей карты. Недостаток полос нанёс ущерб. РАЗДЕЛЫ 0:00 Два изображения, один день 1:57 Загрузка обоих изображений и добавление NDVI, NDWI, NBR 3:43 Чтение значений пикселей в Инспекторе 5:47 Пять классов, по одному слою для отрисовки каждого 10:50 Отрисовка обучающих полигонов 19:49 Раскомментирование классификатора и его запуск 21:24 Две карты: Sentinel-2 против NAIP 24:24 Точность: обучающие пиксели против отложенных полигонов 25:12 Площадь каждого класса 26:49 Без учителя: кластеры k-средних 29:47 Экспорт в Google Drive То же упражнение из ENVI — это часть 3:    • ENVI Supervised Classification Tutorial | ...   ПОПРОБУЙТЕ САМИ Нарисуйте новый прямоугольник над своим городом, выберите дату Sentinel-2 с небольшой облачностью и добавьте в США полет NAIP за тот же месяц. Нарисуйте не менее пяти многоугольников для каждого класса, распределенных по всему изображению. Изображение: Copernicus Sentinel-2 (ESA), USDA NAIP. ЧТО ЭТО ТАКОЕ Я преподаю географию и дистанционное зондирование, и снимаю те аспекты работы, которые никто не снимает. Реальные лекции, реальные лабораторные работы, реальные данные из Гранд-Форкса, Северная Дакота. #GoogleEarthEngine #КлассификацияПокрытияЗемли #ДистанционноеЗондирование #Sentinel2 #LULC #ГИС #GEE #NDVI #СпутниковыеИзображения