作者：CSDN @ _養(yǎng)樂多_

本文將介紹在Google Earth Engine （GEE）平臺上進行kNN（k-最近鄰）分類的方法和代碼，其中包括制作樣本點教程（本地、在線和本地在線混合制作樣本點，合并樣本點等），加入特征變量(各種指數(shù)、紋理特征、時間序列特征、物候特征等)，運行kNN（k-最近鄰）分類器教程，并可將分類器模型應(yīng)用于像素尺度或者超像素（對象/斑塊）尺度數(shù)據(jù)，計算kNN（k-最近鄰）分類結(jié)果的精度（精度參數(shù)以csv格式下載到本地），kNN（k-最近鄰）分類算法最優(yōu)參數(shù)分析（繪制最優(yōu)參數(shù)分布圖），統(tǒng)計每一類地類的面積等步驟的方法和代碼。

本教程可以應(yīng)用于多種分類場景，包括土地利用/覆蓋分類、種植區(qū)提?。ù笏狻⑿←?、玉米等）、局部氣候區(qū)分類、植被分類、森林/草原分類、疾病/蟲害分類、洪水預(yù)測等多種場景。

kNN（k-最近鄰）分類過程和分類結(jié)果如下圖所示
————————————————————————————————————————————————