基于随机森林的遥感数据分类方法

简介：
本研究提出了一种利用随机森林算法对遥感大数据进行高效、准确分类的方法，旨在提高土地覆盖识别精度。 随机森林分类脚本用于使用形状文件作为训练和验证的输入来对遥感多波段图像进行分类。我正在使用的环境是Anaconda（Python 3.8），并且用到了以下软件包：OSGEo的GDAL，OGR以及scikit-learn、pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。 我们很高兴地宣布我们的新软件Maptor 1.4beta已于2020年11月11日发布为Beta版。该版本能够对遥感数据进行随机森林分类和回归处理。档案文件Classifcation_script.ipynb包含示例输出的Jupyter笔记本，而Classifcation_script.py则是用于准备数据并以.tif格式修改脚本以适应遥感影像训练和验证，并将这些数据转换为GIS形状文件（多边形）。 重要提示：在使用此软件时，请引用我的脚本。