Google Earth Engine(GEE)——Segmentation.seedGrid和SNIC (Simple Non-Iterative Clustering)案例和错误缺少特征错误分析

简介: Google Earth Engine(GEE)——Segmentation.seedGrid和SNIC (Simple Non-Iterative Clustering)案例和错误缺少特征错误分析

问题:

混淆矩阵(错误)

Collection.errorMatrix:缺少特征“1_1_1_1_1_1_2_0”的属性“B1_mean”。

ConfusionMatrix (Error)

Collection.loadTable: Collection asset 'projects/ee-priyanka/assets/Imphal_valley' not found.

上面这个问题是别人没有共享数据造成的

FeatureCollection (Error)

Property 'B1_mean' of feature '1_1_1_1_1_1_0_1' is missing.

下面这个问题是我们本身并没有提取到平均值,所以才会出现缺失,是因为波段名称不同

这里解决方案,我们在进行分割种子网格后波段名称回改编成B.*_mean,另外一种事将变量名称重新命名回原有的波段,这样就可以提取了

这个过程就是我们提取的波段,reduceregion这个过程中你得看器具体的名称。

函数:

ee.Algo

相关文章
|
7月前
|
数据可视化 定位技术 Sentinel
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
【2月更文挑战第9天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,批量下载指定时间范围、空间范围的遥感影像数据(包括Landsat、Sentinel等)的方法~
2642 1
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
|
3月前
|
JavaScript 前端开发 测试技术
一个google Test文件C++语言案例
这篇文章我们来介绍一下真正的C++语言如何用GTest来实现单元测试。
25 0
|
3月前
|
XML JavaScript 前端开发
一个google Test文件案例
一个google Test文件案例
22 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 对象存储
[wordpiece]论文分析:Google’s Neural Machine Translation System
[wordpiece]论文分析:Google’s Neural Machine Translation System
90 1
|
7月前
|
存储 编解码 数据可视化
Google Earth Engine获取随机抽样点并均匀分布在栅格的不同数值区中
【2月更文挑战第14天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,按照给定的地表分类数据,对每一种不同的地物类型,分别加以全球范围内随机抽样点自动批量选取的方法~
635 1
Google Earth Engine获取随机抽样点并均匀分布在栅格的不同数值区中
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
R语言Pearson相关性分析降雨量和“外卖”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化
R语言Pearson相关性分析降雨量和“外卖”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化
|
7月前
|
数据可视化 搜索推荐 数据挖掘
R语言Pearson相关性分析就业率和“性别平等”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化
R语言Pearson相关性分析就业率和“性别平等”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化
|
7月前
|
数据可视化 数据挖掘 数据建模
R语言指数平滑法holt-winters分析谷歌Google Analytics博客用户访问时间序列数据
R语言指数平滑法holt-winters分析谷歌Google Analytics博客用户访问时间序列数据
|
7月前
|
编解码 人工智能 算法
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
96 0
|
7月前
|
编解码 人工智能 数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
159 0