数据集概述
本数据集包含用于土地覆盖分类的样本点数据及算法实现代码，支持对六种机器学习算法（随机森林、支持向量机等）的性能比较研究，为土地覆盖分析提供数据与技术资源。
文件详解
- 文件名称: SamplePoints.zip
- 文件格式: ZIP压缩包
- 内容说明: 包含训练点名称的shapefile文件，数据采集自Google Earth Engine平台，用于土地覆盖分析的样本数据。
- 文件名称: code.zip
- 文件格式: ZIP压缩包
- 内容说明: 包含六种机器学习算法（Random Forest、SVM、k-NN、GTB、CART、Naive Bayes）的实现代码及Google Earth Engine代码，代码按季节（秋、春、夏、冬）标注相关链接，链接顺序为秋>春>夏>冬。
适用场景
- 遥感与地理信息研究: 用于分析不同机器学习算法在土地覆盖分类任务中的性能差异
- 算法优化研究: 对比六种经典机器学习算法在地理空间数据分类中的精度与效率
- 土地资源监测: 支持基于多季节数据的土地覆盖动态变化分析
- 遥感数据处理教学: 作为实践案例，演示如何利用Google Earth Engine进行土地覆盖分类
