ee.Classifier.smileRandomForest

Tạo một trình phân loại Rừng ngẫu nhiên trống.

Cách sử dụng	Giá trị trả về
ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplit, minLeafPopulation, bagFraction, maxNodes, seed)	Công cụ phân loại

Đối số	Loại	Thông tin chi tiết
numberOfTrees	Số nguyên	Số lượng cây quyết định cần tạo.
variablesPerSplit	Số nguyên, mặc định: null	Số lượng biến cho mỗi lần phân chia. Nếu không được chỉ định, hãy dùng căn bậc hai của số lượng biến.
minLeafPopulation	Số nguyên, mặc định: 1	Chỉ tạo các nút có tập hợp huấn luyện chứa ít nhất số điểm này.
bagFraction	Độ chính xác đơn, mặc định: 0,5	Phân số của dữ liệu đầu vào cho túi trên mỗi cây.
maxNodes	Số nguyên, mặc định: null	Số lượng nút lá tối đa trong mỗi cây. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định là không giới hạn.
seed	Số nguyên, mặc định: 0	Số ngẫu nhiên để sắp xếp ngẫu nhiên.

Ví dụ

Trình soạn thảo 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 API Python và cách sử dụng geemap cho quá trình phát triển 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