Export.classifier.toAsset

تُنشئ هذه الدالة مهمة مجمّعة لتصدير ee.Classifier كأحد مواد عرض Earth Engine.

لا تتوفّر هذه الميزة إلا مع ee.Classifier.smileRandomForest وee.Classifier.smileCart وee.Classifier.DecisionTree وee.Classifier.DecisionTreeEnsemble.

الاستخدام	المرتجعات
Export.classifier.toAsset(classifier, description, assetId, priority)

الوسيطة	النوع	التفاصيل
classifier	ComputedObject	المصنِّف المطلوب تصديره
description	سلسلة، اختيارية	اسم المهمة الذي يمكن لشخص عادي قراءته الإعداد التلقائي هو "myExportClassifierTask".
assetId	سلسلة، اختيارية	رقم تعريف مادة العرض الوجهة.
priority	رقم، اختياري	أولوية المهمة ضمن المشروع يتم تحديد موعد مبكر للمهام ذات الأولوية الأعلى. يجب أن تكون القيمة عددًا صحيحًا بين 0 و9999. القيمة التلقائية هي 100.

أمثلة

محرِّر الرموز البرمجية (JavaScript)

// First gather the training data for a random forest classifier.
// Let's use MCD12Q1 yearly landcover for the labels.
var landcover = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD12Q1')
    .filterDate('2022-01-01', '2022-12-31')
    .first()
    .select('LC_Type1');
// A region of interest for training our classifier.
var region = ee.Geometry.BBox(17.33, 36.07, 26.13, 43.28);

// Training features will be based on a Landsat 8 composite.
var l8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1')
  .filterBounds(region)
    .filterDate('2022-01-01', '2023-01-01');

// Draw the Landsat composite, visualizing true color bands.
var landsatComposite = ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite({
  collection: l8,
  asFloat: true
});
Map.addLayer(landsatComposite, {
  min: 0,
  max: 0.3,
  bands: ['B3', 'B2', 'B1']
}, 'Landsat composite');

// Make a training dataset by sampling the stacked images.
var training = landcover.addBands(landsatComposite).sample({
  region: region,
  scale: 30,
  // With export to Classifier we can bump this higher to say 10,000.
  numPixels: 1000
});

var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest({
  // We can also increase the number of trees higher to ~100 if needed.
  numberOfTrees: 3
}).train({features: training, classProperty: 'LC_Type1'});

// Create an export classifier task to run.
var assetId = 'projects/<project-name>/assets/<asset-name>';  // <> modify these
Export.classifier.toAsset({
  classifier: classifier,
  description: 'classifier_export',
  assetId: assetId
});

// Load the classifier after the export finishes and visualize.
var savedClassifier = ee.Classifier.load(assetId)
var landcoverPalette = '05450a,086a10,54a708,78d203,009900,c6b044,dcd159,' +
  'dade48,fbff13,b6ff05,27ff87,c24f44,a5a5a5,ff6d4c,69fff8,f9ffa4,1c0dff';
var landcoverVisualization = {
  palette: landcoverPalette,
  min: 0,
  max: 16,
  format: 'png'
};
Map.addLayer(
    landsatComposite.classify(savedClassifier),
    landcoverVisualization,
    'Upsampled landcover, saved');

إعداد لغة Python

اطّلِع على صفحة بيئة Python للحصول على معلومات عن واجهة برمجة التطبيقات Python API واستخدام IDE geemap لتطوير التطبيقات التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# First gather the training data for a random forest classifier.
# Let's use MCD12Q1 yearly landcover for the labels.
landcover = (ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD12Q1')
             .filterDate('2022-01-01', '2022-12-31')
             .first()
             .select('LC_Type1'))

# A region of interest for training our classifier.
region = ee.Geometry.BBox(17.33, 36.07, 26.13, 43.28)

# Training features will be based on a Landsat 8 composite.
l8 = (ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1')
      .filterBounds(region)
      .filterDate('2022-01-01', '2023-01-01'))

# Draw the Landsat composite, visualizing true color bands.
landsatComposite = ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite(
    collection=l8, asFloat=True)

Map = geemap.Map()
Map  # Render the map in the notebook.
Map.addLayer(landsatComposite, {
    'min': 0,
    'max': 0.3,
    'bands': ['B3', 'B2', 'B1']
}, 'Landsat composite')

# Make a training dataset by sampling the stacked images.
training = landcover.addBands(landsatComposite).sample(
    region=region,
    scale=30,
    # With export to Classifier we can bump this higher to say 10,000.
    numPixels=1000
)

# We can also increase the number of trees higher to ~100 if needed.
classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(
    numberOfTrees=3).train(features=training, classProperty='LC_Type1')

# Create an export classifier task to run.
asset_id = 'projects/<project-name>/assets/<asset-name>'  # <> modify these
ee.batch.Export.classifier.toAsset(
    classifier=classifier,
    description='classifier_export',
    assetId=asset_id
)

# Load the classifier after the export finishes and visualize.
savedClassifier = ee.Classifier.load(asset_id)
landcover_palette = [
    '05450a', '086a10', '54a708', '78d203', '009900',
    'c6b044', 'dcd159', 'dade48', 'fbff13', 'b6ff05',
    '27ff87', 'c24f44', 'a5a5a5', 'ff6d4c', '69fff8',
    'f9ffa4', '1c0dff']
landcoverVisualization = {
    'palette': landcover_palette,
    'min': 0,
    'max': 16,
    'format': 'png'
}
Map.addLayer(
    landsatComposite.classify(savedClassifier),
    landcoverVisualization,
    'Upsampled landcover, saved')