【2016论坛之星】投票

LongRui888 2016-12-22 11:06:12

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LongRui888 2016-12-22
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谢谢
致命的西瓜 2016-12-22
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内容概要:本文介绍了使用谷歌地球引擎(GEE)自动化下载并处理哨兵2号卫星NDVI数据的完整流程。首先,通过Python代码从Google Drive加载不同年份和地区的遥感影像与标签数据,并进行预处理,包括裁剪、选择特定波段等操作。接着,基于随机森林分类器对训练数据集(2016年两个冰川)进行建模,采用多种波段组合策略提高模型泛化能力。然后,针对测试冰川(Unteraar)在2016、2018、2020和2022年的数据进行了预测,并通过集成学习方法累加投票结果,最终应用阈值分割和平滑滤波优化分类图。最后,评估了各年份的分类精度,绘制了平滑后的分类图像,并添加了比例尺、指北针以及真实边界轮廓线作为辅助信息。 适合人群:具有地理信息系统(GIS)、遥感技术基础知识,以及一定编程经验的研究人员或工程师。 使用场景及目标:①利用GEE平台自动获取并处理哨兵2号NDVI数据;②探索不同波段组合对冰川变化监测的影响;③通过机器学习算法实现高精度的土地覆盖分类;④为冰川动态研究提供技术支持。 阅读建议:由于涉及大量代码和技术细节,建议读者先熟悉相关工具如Python、GDAL、Scikit-Learn等库的基本用法,同时关注实验设计思路和结果分析部分,以便更好地理解整个项目的工作原理及其潜在应用价值。

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