【发布时间】：2020-06-01 01:58:14
【问题描述】：
我正在尝试使用 Google 地球引擎中的 SVM 分类器对我的图像进行分类，但我收到了一个错误（计算超时）
var data= L8SR1.filterDate('2019-02-01', '2019-03-28')
.filter(ee.Filter.equals('WRS_PATH', 146))
.filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 40))
.sort('CLOUD_COVER').first();
//Get cloud cover information
var cloud= data.get('CLOUD_COVER');
//Cip with boundary
var Study_region = data.clipToCollection(aoi);
// Define the visualization parameters.
var colour = {bands: ['B5', 'B4', 'B3'],min: 0,max: 5000,gamma: 1.4,}
// Add layer to the map
Map.addLayer(Study_region,colour,'FCC');
Map.centerObject(aoi, 9);
var select_band =Study_region.select('B2','B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7');
//Feature collection and classification
var sample = Urban_S.merge(Sub_urb_S).merge(Veg_S).merge(Water_S)
.merge(Rock_S).merge(Barren_land_S).merge(Dense_veg_S);
var training = Study_region.sampleRegions({
collection: sample,
properties: ['LC'],
scale: 30
});
var classifier = ee.Classifier.svm().train(training,"LC")
var classified = Study_region.classify(classifier);
Map.addLayer(classified, {min: 1, max: 8, palette: [ '#FFFFFF','#808080','#000000',
'#FF0000', '#800000', '#FFFF00', '#008000', '#00FFFF']}, 'classification');
//Urban extraction
var urban = classified.lte(2);
var urban_Mask = urban.mask(urban.neq(0))
//Map.addLayer(urban, {min: 0, max: 1, palette: [ '#FFFFFF','#808080']},'urban');
//Area calulation
var Urban_area = urban.multiply(ee.Image.pixelArea()).divide(1000 * 1000)
.reduceRegion({
reducer: ee.Reducer.sum(),
geometry: aoi,
scale: 30,
maxPixels: 1e9
});
print('Urban_area',Urban_area);//area in sq. km
我试图在我的样本中提取城市类，即 1 和 2，并计算它的面积。
【问题讨论】：
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我投票结束这个问题，因为它可能属于Geographic Information Systems。