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当我们在 Google Earth Engine（GEE）中应用机器学习算法时，会输入一些影像作为特征变量数据，进一步根据这些特征影像去推理未知区域的数据。但是 GEE 平台上计算特征变量的 API 函数并不是非常全面，我们希望获得更多的特征用于分类。这个时候，我们…作者：CSDN @ _养乐多_
当我们在 Google Earth Engine（GEE）中应用机器学习算法时，会输入一些影像作为特征变量数据，进一步根据这些特征影像去推理未知区域的数据。但是 GEE 平台上计算特征变量的 API 函数并不是非常全面，我们希望获得更多的特征用于分类。这个时候，我们可以将本地计算的特征影像上传到 GEE 中进行后续处理。本文记录了从本地上传特征数据到 GEE 的 Assets 中的教程，用于后续在 GEE 中分类或者回归使用。
本文也可作为《GEE：随机森林分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）》或者《GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林分类教程》的补充。 文章目录 一、本地计算特征影像1.1 siki-image 计算特征影像1.2 将 siki-image 结果转换成 tif 格式
