GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林回归预测教程

作者：CSDN @ _养乐多_

本文将介绍在Google Earth Engine（GEE）平台上进行面向对象随机森林回归的方法和代码。

在使用遥感数据进行回归预测中，以往的回归方法大多基于像素，然而，基于像素的回归通常忽略了相邻像素之间的关系，因此可能无法捕捉到空间上的一致性信息；相邻像素可能具有相似的属性，而基于像素的方法可能导致对空间相关性的忽视；由于基于像素的回归考虑了每个像素，它可能对图像中的噪声敏感，噪声可能对每个像素的回归产生负面影响，导致不稳定的预测结果；基于像素的回归可能在处理异质性数据时面临挑战，因为它难以从像素级别捕捉到整个对象或区域的整体特征；由于基于像素的方法需要处理大量的像素，可能会导致计算效率较低，尤其是在大规模图像上进行操作时。

面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林回归预测应用场景有很多。比如，在农业领域，可以使用对象尺度的方法预测农田中不同地块的农作物生长情况、土壤质量、产量等，以优化农业管理；在城市规划中，可以使用对象尺度的方法来预测城市中不同区域的发展趋势、人口密度等；还可以用于评估斑块尺度的森林健康状况，包括森林覆盖、树木生长状况等。

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