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本文介绍了基于站点数据的遥感机器学习参数反演方法。首先阐述了遥感参数反演的重要性及传统物理模型的局限性，指出机器学习方法在复杂场景下的优势。教程详细讲解了软件环境配置（Anaconda、PyCharm）、数据预处理（遥感影像与站点数据获取、格式转换与坐标统一）以及模型构建流程（XGBoost算法实现、参数调优与精度评估）。通过实际案例展示了从数据准备、模型训练到整幅影像反演的全过程，最终得到的地表温度分布图（LST）符合水体低温、建成区高温的预期规律。该方法实现了R²=0.61的预测精度，为遥感参数反演提供

本教程介绍如何利用Python和随机森林算法进行遥感影像地物分类与参数反演（回归）。主要内容包括：1）Python开发环境配置（Anaconda、PyCharm）及第三方库安装；2）Landsat8数据获取与预处理；3）分类任务（以水体提取为例）和回归任务（以NDWI反演为例）的实现流程，涵盖数据读取、模型训练、精度评估和结果预测等步骤；4）使用ArcGIS/ENVI进行数据处理和可视化。教程适用于SVM、XGBoost等算法，为遥感地学分析提供完整的机器学习解决方案。