中科星图GVE（案例）——AI实现森林面积提取（含问题修复）

时间：2024-10-10 22:23:26

目录

简介

函数

gve.Services.AI.ForestExtraction(image)

原始代码

结果

修复

reproject(crs,crsTransform,scale)

修复后的代码

结果

知识星球

机器学习

简介

要实现森林面积的提取，可以借助遥感技术和机器学习算法。以下是一种可能的方法：

  1. 数据准备：收集有关森林的遥感影像数据。这些数据可以来自卫星观测、无人机或其他可获取高分辨率影像的源。确保数据集包括有标记的森林区域和非森林区域。

  2. 数据预处理：对收集到的遥感影像数据进行预处理。可能的预处理操作包括图像去噪、图像增强和影像配准。

  3. 特征提取：从预处理的遥感影像数据中提取特征。常用的特征包括颜色直方图、纹理特征和形状特征。这些特征可以通过计算统计量、应用滤波器或使用深度学习模型来提取。

  4. 标注数据集：为了训练机器学习算法，需要创建一个标注数据集。这个数据集应该包含遥感影像数据的特征以及相应的森林面积标签。

  5. 模型训练：使用标注数据集来训练一个机器学习模型，例如支持向量机（SVM）或深度学习模型（如卷积神经网络）。通过将特征与标签进行匹配，模型可以学习如何将遥感影像数据映射到森林面积。

  6. 森林面积提取：使用训练好的模型对新的遥感影像进行预测。将遥感影像输入到模型中，模型将输出对应的森林面积。

需要注意的是，以上方法仅是一种可能的实现方式。实际应用中，可能需要根据具体情况进行调整和优化。

函数

gve.Services.AI.ForestExtraction(image)

森林检测

方法参数

- image( Image )

image实例

返回值: FeatureCollection

原始代码

/**
 * @File    :   AI_Forest_Extraction
 * @Time    :   2024/06/13
 * @Author  :   GEOVIS Earth Brain
 * @Version :   0.1.0
 * @Contact :   中国(安徽)*贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层
 * @License :   (C)

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