Классификация землепользования методом SVM в Google Earth Engine
No Thumbnail Available
Date
2026
Authors
Alipbeki O.A.
Rakhimov D.K.
Grossul P.P.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Методическая инструкция посвящена классификации землепользования и земельного покрова с применением метода опорных векторов (Support Vector Machine, SVM) на платформе Google Earth Engine. Рассматриваются подготовка сезонного композита Landsat 8, маскирование облаков, теней, снега и насыщенных пикселей, расчёт спектральных индексов NDVI и NDWI, создание эталонных полигонов пяти классов, формирование обучающей и контрольной выборок и извлечение спектральных признаков. Особое внимание уделено стандартизации входных данных по обучающей выборке и применению модели C-SVC с радиально-базисным ядром RBF. Рассматривается влияние параметров cost и gamma, многоклассовая классификация методом голосования, оценка точности по матрице ошибок, Overall Accuracy, Producer’s Accuracy, User’s Accuracy и Kappa, а также расчёт площадей классов и экспорт результатов в форматах GeoTIFF и CSV. Дополнительно предусмотрено использование данных ночной освещённости VIIRS как вспомогательного признака для распознавания застроенных территорий.
Description
Пошаговая методическая инструкция по классификации землепользования методом SVM в Google Earth Engine на основе данных Landsat 8. Методика включает подготовку территории исследования и сезонного спутникового композита, расчёт NDVI и NDWI, создание эталонных полигонов для классов Cropland, Pasture, Forest, Water и Built-up, разделение эталонов на обучающие и контрольные данные, стандартизацию спектральных признаков, обучение модели C-SVC с RBF-ядром, настройку параметров cost и gamma, получение карты классификации, оценку точности, расчёт площадей классов и экспорт результатов. В качестве дополнительного источника данных может использоваться ночная освещённость VIIRS.
Keywords
Citation
Alipbeki O.A., Grossul P.P., Rakhimov D.K. Классификация землепользования методом SVM в Google Earth Engine: методическая инструкция для работы с Landsat 8. Алматы: Al-Farabi Kazakh National University, 2026. 21 с.