matlab随机森林遥感反演

根据提供的引用内容，我们可以得知随机森林是一种监督学习算法，可以用于地形和障碍物分类。同时，我们也可以使用随机森林算法进行遥感反演。下面是一个使用MATLAB实现的随机森林遥感反演的例子：

% 加载数据
load('data.mat');

% 将数据分为训练集和测试集
trainData = data(1:500,:);
testData = data(501:end,:);

% 训练随机森林模型
B = TreeBagger(50,trainData(:,1:end-1),trainData(:,end),'OOBPrediction','On');

% 预测测试集
[prediction,scores] = predict(B,testData(:,1:end-1));

% 计算准确率
accuracy = sum(str2double(prediction) == testData(:,end)) / length(testData(:,end));
disp(['Accuracy: ',num2str(accuracy)]);

在这个例子中，我们首先加载了数据，然后将数据分为训练集和测试集。接着，我们使用MATLAB自带的TreeBagger函数训练了一个包含50棵树的随机森林模型，并使用测试集进行了预测。最后，我们计算了预测的准确率。