python反演生物量

根据提供的引用内容，python反演生物量的步骤如下：

1. 首先，使用RF-随机森林拟合算法进行拟合。该算法具有较好的效果，其判定系数最接近1且RMSE值最小。通过读取ARVI.tif、VIGreen.tif、NDVI.tif、SR.tif和OSAVI.tif等五个参数的栅格数据，使用RF模型进行反演。

2. 在Python中，导入所需的库，如scipy、gdal和numpy。使用scipy库中的loadmat函数加载反演后的mat文件，获取反演结果AGB。使用gdal创建一个新的tiff文件，设置其大小为400x266，并将AGB写入文件中。

因此，反演生物量的Python代码如下所示：

import scipy.io as scio
import gdal
import numpy as np

matdata = scio.loadmat("AGB_predict.mat")
AGB = matdata['AGB_predict']

driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
dataset = driver.Create(r'AGB_predict.tif', 400, 266, 1, gdal.GDT_Float32)
band = dataset.GetRasterBand(1)
band.WriteArray(AGB)

其中，AGB_predict.mat是经过RF-随机森林算法反演得到的生物量结果文件，AGB_predict.tif是保存反演结果的tiff图像文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于随机森林算法的森林生物量反演【Matlab Python】](https://blog.csdn.net/m0_49684834/article/details/131747522)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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