GEE:面对对象(斑块/超像素)尺度的随机森林回归教程

发布时间:2024年01月21日

作者:CSDN @ _养乐多_

本文将介绍在Google Earth Engine(GEE)平台上进行面向对象随机森林回归的方法和代码。

在使用遥感数据进行回归预测中,以往的回归方法大多基于像素,然而,基于像素的回归通常忽略了相邻像素之间的关系,因此可能无法捕捉到空间上的一致性信息;相邻像素可能具有相似的属性,而基于像素的方法可能导致对空间相关性的忽视;由于基于像素的回归考虑了每个像素,它可能对图像中的噪声敏感,噪声可能对每个像素的回归产生负面影响,导致不稳定的预测结果;基于像素的回归可能在处理异质性数据时面临挑战,因为它难以从像素级别捕捉到整个对象或区域的整体特征;由于基于像素的方法需要处理大量的像素,可能会导致计算效率较低,尤其是在大规模图像上进行操作时。

面对对象(斑块/超像素)尺度的随机森林回归预测应用场景有很多。比如,在农业领域,可以使用对象尺度的方法预测农田中不同地块的农作物生长情况、土壤质量、产量等,以优化农业管理;在城市规划中,可以使用对象尺度的方法来预测城市中不同区域的发展趋势、人口密度等;还可以用于评估斑块尺度的森林健康状况,包括森林覆盖、树木生长状况等。

在这里插入图片描述


文章目录

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/135729371
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。