4、基于随机森林算法的积雪覆盖分类模型构建与调优

基于随机森林算法的积雪覆盖分类模型构建与调优

1. 随机森林算法优势

随机森林（RF）算法在模型训练时，会为每个模型生成样本和特征的随机子集。与基于所有特征进行决策的决策树不同，RF 算法仅使用部分特征，这能减少高度相关但有偏差的特征对模型预测的影响。在土地覆盖分类领域，虽然存在许多复杂的机器学习模型，如卷积神经网络（CNN），但我们选择 RF 进行积雪分类，是因为它已在众多应用中被证明是一种强大且通用的技术。此外，RF 的计算成本较低，无需图形处理单元（GPU）即可进行模型训练，我们用笔记本电脑就能轻松搭建模型。

2. 所需 Python 包

以下是本章使用的重要 Python 包及其主要功能：
| 包名 | 版本 | 主要功能 |
| ---- | ---- | ---- |
| numpy | >= 1.20.0 | 为大型多维数组和矩阵提供数学运算 |
| pandas | >= 1.4.1 | 提供数据结构和操作，用于处理数值表和时间序列 |
| rasterio | >= 1.2.10 | 读取和写入栅格数据 |
| matplotlib | >= 3.5.1 | 数据可视化 |
| joblib | >= 1.0.1 | 保存和加载机器学习模型 |
| fiona | >= 1.8.21 | 读取和写入栅格数据 |

3. 数据准备

我们使用的卫星图像由 Planet Labs 教育与研究计划提供，该计划提供对 PlanetScope 影像的有限非商业访问权限。本章使用的产品是 Planet 正射校正产品