光谱可分离性分析Google Earth Engine

问题描述

我是使用GEE的新手。

我需要使用Sentinel 2图像进行分类，为此，我需要执行光谱可分离性分析，以选择要使用的最佳波段和植被指数。因此，我需要计算训练地点的均值和标准差。我尝试使用此代码，但结果没有用

// Get the Mean of the bands of the image for the polygons of the vegetation class
var MeanTraining = Image.reduceRegions({
  collection: vegetation,// vegetation is a FeatureCollection of polygons
  reducer: ee.reducer.mean(),scale:30
});

此代码计算在类植被中定界的每个多边形的均值和标准偏差，而不是该类的全局值。因此，运行此代码后，我得到了很多植被等级的平均值和标准差。有人知道如何获取ee.FeatureCollection的均值和标准差吗？

预先感谢， 马可斯

解决方法

我在脚本中发现了错误

在定义矢量（植被）时，有必要使用 几何 而不是 collection 。所以下面是正确的脚本

// Get the Mean of the bands of the image for the polygons of the Vegetation class
var MeanTraining = Image.reduceRegions({
  geometry: Vegetation,reducer: ee.Reducer.mean(),scale:30
});