随机森林遥感数据分类工具
本仓库提供了一个用于使用随机森林算法对遥感多波段图像进行分类的资源文件。该脚本使用形状文件作为训练和验证的输入，适用于遥感数据的分类任务。
资源文件描述
- 标题: RandomForest-Classification: 用随机森林对遥感数据进行分类
- 描述:
该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。脚本基于Anaconda（Python 3.8）环境，并使用了以下软件包：
- OSGEO的GDAL软件包
- OGR
- scikit-learn（包含pandas、numpy、matplotlib、seaborn等）
如果您使用该脚本，请引用我的工作。
新发布！！！ Maptor 1.4beta
最后，我们很高兴地通知您，我们全新的软件现在已经发布为Beta版（2020-11-11）。该软件能够对遥感数据应用随机森林分类和回归。
文件说明
- Classifcation_script.ipynb: 包含示例输出的Jupyter笔记本。
- Classifcation_script.py: Python脚本，用于准备数据和修改脚本以tif格式准备遥感影像。
- 训练和验证数据: 以（GIS）形状文件（多边形）格式提供。
重要提示
- 请确保您的遥感影像和训练数据格式正确，以便脚本能够正常运行。
- 建议在使用前详细阅读脚本中的注释，以便更好地理解脚本的运行逻辑和参数设置。
引用
如果您使用了本仓库中的资源文件，请引用我的工作。
希望这个工具能够帮助您顺利完成遥感数据的分类任务！如果有任何问题或建议，欢迎提出。