地球引擎中级教程——变化的一次性分类或直接多日期分类

这种变化检测技术也称为一次性分类或直接多日期分类。在这里，我们创建了一个包含前后图像条带的单个堆叠图像。我们使用从堆叠图像中采样的训练数据训练分类器，并将分类器应用于堆叠图像以查找所有变化像素。

代码：

var bangalore = ee.FeatureCollection('users/ujavalgandhi/public/bangalore_boundary');
var change = ee.FeatureCollection('users/ujavalgandhi/e2e/bangalore_change_gcps');
var nochange = ee.FeatureCollection('users/ujavalgandhi/e2e/bangalore_nochange_gcps')
var s2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2")

var rgbVis = {
  min: 0.0,
  max: 3000,
  bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
};

// 写一个去云函数，而且让值归一化处理
function maskS2clouds(image) {
  var qa = image.select('QA60')
  var cloudBitMask = 1 << 10;
  var cirrusBitMask = 1 << 11;
  var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0).and(
             qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0))
  return image.updateMask(mask)//.divide(10000)
      .select(

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