图像分类是遥感的一个基本目标。遥感图像分类是利用遥感图像进行地物分类的过程。遥感图像分类的目标是将遥感图像中的像素分为不同的地物类别，常用的分类类别包括建筑物、道路、水体、森林、农田等。在Google Earth Engine中进行图像分类可以通过编写JavaScript或Python代码来实现。实现湖北省咸宁市土地利用分类，并对比两种方法分类结果。土地利用分类的意义在于为土地管理、环境保护、资源管理和决策支持提供重要的数据和信息，促进可持续发展和有效利用土地资源。GEE中实现土地利用分类的方法包括有监督分类和无监督分类，本文使用两种方法对咸宁市土地利用进行分类，以巩固学习的相关课程。

本文利用scikit-learn的随机森林分类器对土地覆盖类型进行了分类，探讨了机器学习在分类问题上的应用效果。本文采用了多源遥感数据作为特征输入，对八种土地覆盖类型进行了识别和比较。结果表明，随机森林分类器在土地覆盖分类上表现较好，整体的准确性达到了93.5%，kappa值为0.92，说明该分类器能够有效地区分不同的土地类型。各类别的producers准确率和consumers准确率也较高，除了水体和人工林两个类别较低外，其他类别都在90%以上。本文认为，增加这两个类别的样本数量或者选择更有区分力的特征可能会提高它们的准确率。本文为机器学习在土地覆盖分类上的应用提供了一种有效的方法和参考。

为了研究2000-2020年武汉市土地覆被时空变化特征，基于谷歌云计算平台获取遥感影像，结合随机森林分类算法，实现对影像的分类；最后生成土地覆被专题图和转移矩阵，分析土地覆被变化情况。研究结果表明：2000-2020年，草地、人工用地覆盖面积逐年增加；耕地、林地覆盖面积逐年减少，水体、裸地覆盖面积前期略有减少，后期有所增加。