ee.Classifier.train

Huấn luyện trình phân loại trên một tập hợp các đối tượng, sử dụng các thuộc tính số được chỉ định của từng đối tượng làm dữ liệu huấn luyện. Hình học của các đối tượng bị bỏ qua.

Cách sử dụngGiá trị trả về
Classifier.train(features, classProperty, inputProperties, subsampling, subsamplingSeed)Bộ phân loại
Đối sốLoạiThông tin chi tiết
this: classifierBộ phân loạiMột thuật toán phân loại dữ liệu đầu vào.
featuresFeatureCollectionBộ sưu tập để huấn luyện.
classPropertyChuỗiTên của thuộc tính chứa giá trị lớp. Mỗi đối tượng phải có thuộc tính này và giá trị của thuộc tính phải là số.
inputPropertiesDanh sách, mặc định: rỗngDanh sách tên thuộc tính cần đưa vào làm dữ liệu huấn luyện. Mỗi đối tượng phải có tất cả các thuộc tính này và giá trị của các thuộc tính phải là số. Đối số này là không bắt buộc nếu tập hợp đầu vào chứa thuộc tính "band_order" (do Image.sample tạo ra).
subsamplingSố thực dấu phẩy động, mặc định: 1Hệ số lấy mẫu phụ không bắt buộc, trong khoảng (0, 1].
subsamplingSeedSố nguyên, mặc định: 0Một hạt giống ngẫu nhiên để sử dụng cho việc lấy mẫu phụ.

Ví dụ

Trình chỉnh sửa mã (JavaScript)

// A Sentinel-2 surface reflectance image, reflectance bands selected,
// serves as the source for training and prediction in this contrived example.
var img = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG')
              .select('B.*');

// ESA WorldCover land cover map, used as label source in classifier training.
var lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020');

// Remap the land cover class values to a 0-based sequential series.
var classValues = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 95, 100];
var remapValues = ee.List.sequence(0, 10);
var label = 'lc';
lc = lc.remap(classValues, remapValues).rename(label).toByte();

// Add land cover as a band of the reflectance image and sample 100 pixels at
// 10 m scale from each land cover class within a region of interest.
var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838);
var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({
  numPoints: 100,
  classBand: label,
  region: roi,
  scale: 10,
  geometries: true
});

// Add a random value field to the sample and use it to approximately split 80%
// of the features into a training set and 20% into a validation set.
sample = sample.randomColumn();
var trainingSample = sample.filter('random <= 0.8');
var validationSample = sample.filter('random > 0.8');

// Train a 10-tree random forest classifier from the training sample.
var trainedClassifier = ee.Classifier.smileRandomForest(10).train({
  features: trainingSample,
  classProperty: label,
  inputProperties: img.bandNames()
});

// Get information about the trained classifier.
print('Results of trained classifier', trainedClassifier.explain());

// Get a confusion matrix and overall accuracy for the training sample.
var trainAccuracy = trainedClassifier.confusionMatrix();
print('Training error matrix', trainAccuracy);
print('Training overall accuracy', trainAccuracy.accuracy());

// Get a confusion matrix and overall accuracy for the validation sample.
validationSample = validationSample.classify(trainedClassifier);
var validationAccuracy = validationSample.errorMatrix(label, 'classification');
print('Validation error matrix', validationAccuracy);
print('Validation accuracy', validationAccuracy.accuracy());

// Classify the reflectance image from the trained classifier.
var imgClassified = img.classify(trainedClassifier);

// Add the layers to the map.
var classVis = {
  min: 0,
  max: 10,
  palette: ['006400' ,'ffbb22', 'ffff4c', 'f096ff', 'fa0000', 'b4b4b4',
            'f0f0f0', '0064c8', '0096a0', '00cf75', 'fae6a0']
};
Map.setCenter(-122.184, 37.796, 12);
Map.addLayer(img, {bands: ['B11', 'B8', 'B3'], min: 100, max: 3500}, 'img');
Map.addLayer(lc, classVis, 'lc');
Map.addLayer(imgClassified, classVis, 'Classified');
Map.addLayer(roi, {color: 'white'}, 'ROI', false, 0.5);
Map.addLayer(trainingSample, {color: 'black'}, 'Training sample', false);
Map.addLayer(validationSample, {color: 'white'}, 'Validation sample', false);

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về Python API và cách sử dụng geemap cho quá trình phát triển có tính tương tác.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A Sentinel-2 surface reflectance image, reflectance bands selected,
# serves as the source for training and prediction in this contrived example.
img = ee.Image(
    'COPERNICUS/S2_SR/20210109T185751_20210109T185931_T10SEG'
).select('B.*')

# ESA WorldCover land cover map, used as label source in classifier training.
lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020')

# Remap the land cover class values to a 0-based sequential series.
class_values = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 95, 100]
remap_values = ee.List.sequence(0, 10)
label = 'lc'
lc = lc.remap(class_values, remap_values).rename(label).toByte()

# Add land cover as a band of the reflectance image and sample 100 pixels at
# 10 m scale from each land cover class within a region of interest.
roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838)
sample = img.addBands(lc).stratifiedSample(
    numPoints=100, classBand=label, region=roi, scale=10, geometries=True
)

# Add a random value field to the sample and use it to approximately split 80%
# of the features into a training set and 20% into a validation set.
sample = sample.randomColumn()
training_sample = sample.filter('random <= 0.8')
validation_sample = sample.filter('random > 0.8')

# Train a 10-tree random forest classifier from the training sample.
trained_classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(10).train(
    features=training_sample,
    classProperty=label,
    inputProperties=img.bandNames(),
)

# Get information about the trained classifier.
display('Results of trained classifier', trained_classifier.explain())

# Get a confusion matrix and overall accuracy for the training sample.
train_accuracy = trained_classifier.confusionMatrix()
display('Training error matrix', train_accuracy)
display('Training overall accuracy', train_accuracy.accuracy())

# Get a confusion matrix and overall accuracy for the validation sample.
validation_sample = validation_sample.classify(trained_classifier)
validation_accuracy = validation_sample.errorMatrix(label, 'classification')
display('Validation error matrix', validation_accuracy)
display('Validation accuracy', validation_accuracy.accuracy())

# Classify the reflectance image from the trained classifier.
img_classified = img.classify(trained_classifier)

# Add the layers to the map.
class_vis = {
    'min': 0,
    'max': 10,
    'palette': [
        '006400',
        'ffbb22',
        'ffff4c',
        'f096ff',
        'fa0000',
        'b4b4b4',
        'f0f0f0',
        '0064c8',
        '0096a0',
        '00cf75',
        'fae6a0',
    ],
}
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.184, 37.796, 12)
m.add_layer(
    img, {'bands': ['B11', 'B8', 'B3'], 'min': 100, 'max': 3500}, 'img'
)
m.add_layer(lc, class_vis, 'lc')
m.add_layer(img_classified, class_vis, 'Classified')
m.add_layer(roi, {'color': 'white'}, 'ROI', False, 0.5)
m.add_layer(training_sample, {'color': 'black'}, 'Training sample', False)
m.add_layer(
    validation_sample, {'color': 'white'}, 'Validation sample', False
)
m