简介：

本教程主要的目的是实现多起遥感影像的分类，这里使用两景应先给，融合了多波段影像，其次还包含去除水域和根据NDSI指数去除雪的部分。我们分别利用不同时期的影像进行分析分别分类，这里利用的是提取样本点，然后进行SVM分布。

数据集

这里我们使用的数据集：

NASADEM 是对 STRM 数据的再处理，通过纳入来自 ASTER GDEM、ICESat GLAS 和 PRISM 数据集的辅助数据提高了精度。

最重要的处理改进包括通过改进相位解包和使用 ICESat GLAS 数据进行控制来减少空隙。

 

 

函数：

reduceToImage(properties, reducer)

Creates an image from a feature collection by applying a reducer over the selected properties of all the features that intersect each pixel.

这个函数主要的用处就是i使用我们矢量数据中的一组数据，转化为应影像，最主要的目的就是这里去掉你不想参与分类的类别。

Arguments:

this:coll