GEE：随机森林回归预测教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度）

发布时间：2024年01月16日

本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行随机森林回归预测的方法和代码，其中包括样本点格式介绍，加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等)，训练和应用随机森林回归模型，优化随机森林回归算法的参数（绘制最优参数分布图），打印各个变量特征的贡献度（排序特征贡献度，并绘制柱状图）等步骤的方法和代码。

本教程可以应用于多种分类场景，包括土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等多种场景。

模型训练过程和预测结果如下图所示
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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/134260008
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