plt.show() 分类结果 总结 按照上面的流程,我们很容易就可以使用一个机器学习方法对影响进行分类,只不过上面使用的是非监督分类,如果有样点数据的话,可以用监督分类的方法进行,只需要更换中间的模型部分即可,是不是so easy! 公众号《GIS与Climate》,分享R、Python、GIS和Climate的相关技术。 求赞求关注! 参考 【...
直接使用rasterio包的show函数也可以,但是按照上面的三个步骤更有助于养成使用matplotlib的基本习惯; 上面对数据可视化的时候进行了线性拉伸,可以自行调整(避免图像很亮或者很暗); 数据预处理 原数据读取之后是numpy.ndarray格式的,其shape不符合我们一般进行机器学习的要求,所以要先reshape成我们需要的数据。在这之前,我...
接着，读取数据，这里使用的是栅格数据（如.tif格式），通过rasterio包实现。读取后，进行数据预处理，包括数据重塑和转置，以适应机器学习所需的表格格式。建立模型，利用sklearn库中的k-means算法创建分类模型。然后获取模型的分类结果，将其形状调整为与原始影像相同的单波段矩阵，便于后续保存。得到分类结...