计算特征重要性
GEE 中的许多分类器都有一个用于计算特征重要性的 explain() 方法。分类器会根据每个输入变量在预测正确值时的有用程度给它们打分。下面的脚本展示了如何提取特征重要性并创建图表将其可视化。
遥感变量特征的重要性可以从多个角度进行分析，以下是一些重要的方面：
1. 空间信息的提供：遥感变量可以提供高精度的地表空间信息，包括植被、土地利用、土地覆盖、地表温度等。这些信息可以为资源管理、环境保护、城市规划等领域提供参考依据。
2. 特征提取的作用：遥感变量可以用于提取地表的纹理、形状、边缘等特征信息，这些特征可以用于分类、目标识别、变化检测等应用中。例如，在城市化研究中，可以通过提取建筑物、道路、水体等特征信息，进行城市化程度的评估。
3. 建立地理信息模型：遥感变量可以用于建立地理信息模型，例如类别模型、时空模型等。这些模型可以预测地表的特征和变化，为自然资源管理和生态环境保护提供决策支持。
4. 在应急响应中的应用：遥感变量可以用于监测自然灾害和环境污染等事件，提供实时的监测和预警。例如，在地震发生后，可以利用遥感技术进行受灾地区的变化检测和影像分析，为救援和恢复工作提供支持。
5. 在可持续发展中的应用：遥感变量可以用于评估自然资源的可持续利用和环境保护的状况，对于实现可持续发展目标具有重要意义。例如，可以利用遥感变量分析土地利用变化对生态系统的影响，为生态环境保护提供科学依据。
综上所述，遥感变量特征的重要性体现在提供空间信息、特征提取、地理信息模型、应急响应和可持续发展等多个方面。