1.提出问题 之前一直在做深度学习的遥感分类问题，目前的深度学习技术还是属于强监督学习，过分依赖数据。因此，想着在传统的机器学习方面做一些探索，之前也用过一些ENVI等软件做过类似于最大似然法、SVM等方法的遥感影像提取，但知其表不知其意。因此，此次通过自己动手来学习整个数据处理和代码的流程。 2.解决问题 完全从底层来写随机森林比较耗时间，因此主要是利用python的sklearn库来进行项目的编写。 整个项目也借鉴了该研究内容：python实现随机森林遥感图像分类 3.具体步骤 随机森林方法同样属于有监督的学习…

1. 问题 最近，因为项目需求，需要下载Landsat8影像，一般我们会直接到专业数据网站，例如：地理空间数据云，下载数据并处理数据。但流程复杂，且下载多组数据，下载极慢，可能得一天或者几天时间，同时，还得做大量的大气校正等一系列预处理操作。因此，为了追求效率，网上找到了GEE这一神器。虽然，之前听说过该神器，但奈何没有需求，一直没用上，这次就来实践学习一番。 2. 方法 GEE代码实现区域性地区Landsat8影像下载。 3. 步骤 （1）首先，我们得获取到需下载地区的边界shpfile文件。方法有很多，甚至网上…