python遥感影像分类_python实现随机森林遥感图像分类
时间: 2023-07-08 07:11:05 浏览: 278
好的,针对您的问题,我可以给出以下的Python实现代码,实现随机森林对遥感图像进行分类。
首先,需要导入必要的库,包括`numpy`、`pandas`、`sklearn`等:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
```
接着,我们需要读取训练数据,其中包括训练样本和标签:
```python
data = pd.read_csv('train_data.csv') # 读取训练样本数据
label = pd.read_csv('train_label.csv') # 读取训练样本标签
```
然后,我们需要对数据进行预处理,包括标准化和主成分分析(PCA):
```python
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
# PCA降维
pca = PCA(n_components=50)
data_pca = pca.fit_transform(data_scaled)
```
接下来,我们需要将数据划分为训练集和验证集:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_pca, label, test_size=0.3, random_state=42)
```
然后,我们可以使用随机森林算法进行训练和预测:
```python
# 训练随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测验证集
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
最后,我们可以输出预测结果的准确率。
以上就是使用Python实现随机森林对遥感图像进行分类的简单示例代码。
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