GEE：随机森林分类特征重要性的排序（散点图、柱状图）

在Google Earth Engine (GEE)中使用随机森林分类器（Random Forest Classifier）来获取特征重要性的排序，可以通过以下步骤实现：

1. 导入需要分类的数据，这可以是一些遥感影像或其他地理数据。

2. 定义一个包含分类标签的属性。在Earth Engine中，通常将这个属性称为“class”。

3. 定义一组用于分类的特征。这些特征可以是遥感影像的不同波段、地形指数等等。

4. 创建一个随机森林分类器模型。这可以通过ee.Classifier.smileRandomForest()方法实现。在这个方法中，需要指定一些参数，例如决策树数量（numTrees）和每个决策树的最大深度（maxDepth）。

5. 训练随机森林分类器模型。这可以通过classifier.train()方法实现。在这个方法中，需要传入上述定义的属性、特征和分类标签。

6. 使用classifier.explain()方法获取特征重要性的排序。这个方法会返回一个包含特征名称和它们的相对重要性值的列表。

结果如下图所示，