15、地球观测数据与机器学习助力森林冠层高度建模

地球观测数据与机器学习助力森林冠层高度建模

1. 机器学习助力城市土地覆盖分类

在城市土地覆盖分类领域，运用先进的可解释机器学习技术至关重要。这些技术能够提高模型的准确性，让我们更深入地了解城市扩张的复杂动态及其对环境的影响。以下为一些相关练习，可利用 Jupyter Notebook 中的可用数据集和脚本进行操作：
1. 土地覆盖分类模型对比 ：使用支持向量机（SVM）和随机森林方法进行土地覆盖分类，通过准确性评估来比较这两种模型的预测性能，找出分类最准确的模型并分析原因。
2. 特征选择敏感性分析 ：对 SVM、随机森林和决策树模型进行特征选择的敏感性分析，评估其对模型性能的影响。
3. 可解释机器学习模型应用 ：在 R 语言中，运用特征重要性、Shapley 值和 BreakDown 图，将可解释机器学习模型应用于 SVM 和随机森林，分析不同模型在存在多重共线性时如何处理特征重要性。
4. 模型比较 ：比较决策树、SVM 和随机森林在土地覆盖分类中的应用，着重关注它们在可解释机器学习和以数据为中心的方法中的应用，找出能为模型决策过程提供最重要见解的可解释机器学习方法。
5. 实际应用影响 ：探讨所选模型在实际城市规划场景中的部署的实际影响。

2. 森林冠层高度建模的重要性

森林在全球应对气候变化和生态系统保护的行动中起着关键作用。准确估算森林碳组成部分，如地上生物量（AGB），是联合国减少与森林砍伐和森林退化相关碳排放战略的重要方面