Классификация землепользования методом Random Forest в Google Earth Engine
No Thumbnail Available
Date
2026
Authors
Alipbeki O.A.
Grossul P.P.
Rakhimov D.K.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Методическая инструкция посвящена классификации землепользования и земельного покрова с применением алгоритма Random Forest на платформе Google Earth Engine. Рассматриваются подготовка сезонного композита Landsat 8, маскирование облаков и насыщенных пикселей, расчёт спектральных индексов NDVI и NDWI, создание и подготовка эталонных полигонов пяти классов, разделение данных на обучающую и контрольную выборки, извлечение значений спектральных признаков и обучение модели Random Forest. Описаны основные параметры алгоритма, включая число деревьев, число признаков на узел, минимальный размер листа, долю выборки для каждого дерева и случайное зерно. Отдельное внимание уделено независимой оценке точности классификации с использованием матрицы ошибок, Overall Accuracy, Producer’s Accuracy, User’s Accuracy и Kappa, расчёту площадей классов и NoData, а также экспорту классифицированного растра и статистических таблиц. Дополнительно рассматривается использование ночных данных VIIRS для повышения информативности при распознавании застроенных территорий.
Description
Пошаговая методическая инструкция по классификации землепользования методом Random Forest в Google Earth Engine на основе данных Landsat 8. Методика включает подготовку территории исследования, формирование сезонного спутникового композита, расчёт NDVI и NDWI, создание эталонных полигонов для классов Cropland, Pasture, Forest, Water и Built-up, пространственное разделение эталонов на обучающую и контрольную выборки, обучение Random Forest, оценку качества классификации, расчёт площадей классов и экспорт результатов в формате GeoTIFF и CSV. В качестве дополнительного признака предусмотрено использование данных ночной освещённости VIIRS.
Keywords
Citation
Alipbeki O.A., Grossul P.P., Rakhimov D.K. Классификация землепользования методом Random Forest в Google Earth Engine: методическая инструкция для работы с Landsat 8. Алматы: Al-Farabi Kazakh National University, 2026. 19 с.