公告:所有在
2025 年 4 月 15 日之前注册使用 Earth Engine 的非商业项目都必须
验证是否符合非商业性质的资格条件,才能继续使用 Earth Engine。
ee.Classifier.smileKNN
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
创建空的 k-NN 分类器。
k 最近邻算法 (k-NN) 是一种通过邻居的多数表决对对象进行分类的方法,其中对象被分配到其 k 个最近邻中最常见的类别(k 是一个正整数,通常很小,通常为奇数)。
用法 | 返回 |
---|
ee.Classifier.smileKNN(k, searchMethod, metric) | 分类器 |
参数 | 类型 | 详细信息 |
---|
k | 整数,默认值:1 | 用于分类的邻数量。 |
searchMethod | 字符串,默认值:“AUTO” | 搜索方法。以下是有效值 [AUTO, LINEAR_SEARCH, KD_TREE, COVER_TREE]。
AUTO 将根据维度数量在 KD_TREE 和 COVER_TREE 之间进行选择。对于距离相同和概率值相同的情况,不同搜索方法的结果可能会有所不同。由于性能和结果可能会有所不同,请参阅 SMILE 的文档和其他文献。 |
metric | 字符串,默认值:“EUCLIDEAN” | 要使用的距离指标。注意:KD_TREE(以及低维度的 AUTO)不会使用所选的指标。选项包括:
“EUCLIDEAN” - 欧几里得距离。
'MAHALANOBIS' - 马氏距离。
“MANHATTAN” - 曼哈顿距离。
“BRAYCURTIS” - Bray-Curtis 距离。 |
示例
代码编辑器 (JavaScript)
// Cloud masking for Landsat 8.
function maskL8sr(image) {
var qaMask = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(parseInt('11111', 2)).eq(0);
var saturationMask = image.select('QA_RADSAT').eq(0);
// Apply the scaling factors to the appropriate bands.
var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
var thermalBands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0);
// Replace the original bands with the scaled ones and apply the masks.
return image.addBands(opticalBands, null, true)
.addBands(thermalBands, null, true)
.updateMask(qaMask)
.updateMask(saturationMask);
}
// Map the function over one year of data.
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
.filterDate('2020-01-01', '2021-01-01')
.map(maskL8sr);
// Make a median composite.
var composite = collection.median();
// Demonstration labels.
var labels = ee.FeatureCollection('projects/google/demo_landcover_labels')
// Use these bands for classification.
var bands = ['SR_B2', 'SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B6', 'SR_B7'];
// The name of the property on the points storing the class label.
var classProperty = 'landcover';
// Sample the composite to generate training data. Note that the
// class label is stored in the 'landcover' property.
var training = composite.select(bands).sampleRegions(
{collection: labels, properties: [classProperty], scale: 30});
// Train a kNN classifier.
var classifier = ee.Classifier.smileKNN(5).train({
features: training,
classProperty: classProperty,
});
// Classify the composite.
var classified = composite.classify(classifier);
Map.setCenter(-122.184, 37.796, 12);
Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 2, palette: ['red', 'green', 'blue']});
Python 设置
如需了解 Python API 和如何使用 geemap
进行交互式开发,请参阅
Python 环境页面。
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Cloud masking for Landsat 8.
def mask_l8_sr(image):
qa_mask = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(int('11111', 2)).eq(0)
saturation_mask = image.select('QA_RADSAT').eq(0)
# Apply the scaling factors to the appropriate bands.
optical_bands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2)
thermal_bands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0)
# Replace the original bands with the scaled ones and apply the masks.
return (
image.addBands(optical_bands, None, True)
.addBands(thermal_bands, None, True)
.updateMask(qa_mask)
.updateMask(saturation_mask)
)
# Map the function over one year of data.
collection = (
ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
.filterDate('2020-01-01', '2021-01-01')
.map(mask_l8_sr)
)
# Make a median composite.
composite = collection.median()
# Demonstration labels.
labels = ee.FeatureCollection('projects/google/demo_landcover_labels')
# Use these bands for classification.
bands = ['SR_B2', 'SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B6', 'SR_B7']
# The name of the property on the points storing the class label.
class_property = 'landcover'
# Sample the composite to generate training data. Note that the
# class label is stored in the 'landcover' property.
training = composite.select(bands).sampleRegions(
collection=labels, properties=[class_property], scale=30
)
# Train a kNN classifier.
classifier = ee.Classifier.smileKNN(5).train(
features=training, classProperty=class_property
)
# Classify the composite.
classified = composite.classify(classifier)
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.184, 37.796, 12)
m.add_layer(
classified, {'min': 0, 'max': 2, 'palette': ['red', 'green', 'blue']}
)
m
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最后更新时间 (UTC):2025-07-26。
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