简介
这里我们主要的目的是为了实现，所有单景影像的全部分类，也就是研究区每一景影像作为一期影像，然后在此影像基础上进行分类，并测试训练和验证精度。
随机森林
随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，用于解决分类或回归问题。在土地分类中，随机森林可以用来根据不同的土地特征对土地进行分类。
具体步骤如下：
- 收集土地数据：收集带有标签的土地数据，包括土地的各项特征和对应的分类标签。
- 数据预处理：对土地数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理等。
- 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，通常将大部分数据用于训练，少部分数据用于测试。
- 构建随机森林模型：使用训练集数据构建随机森林模型。随机森林由多个决策树组成，每个决策树使用不同的特征子集进行训练。
- 特征选择：通过随机森林模型的特征重要性评估，选择对土地分类有较大贡献的特征。
- 预测分类：使用训练好的随机森林模型对测试集数据进行分类预测。
- 评估模型性能：通过比较预测结果与实际分类标签，评估随机森林模型的分类性能。
- 调参优化：根据评估结果，调整随机森林模型参数，如决策树个数、特征子集大小等，以优化模型性能。
- 应用模型：根据经过优化的随机森林模型，对新的土地数据进行分类预测。
通过上述步骤，随机森林可以有效地对土地进行分类，帮助决策者更好地了解和管理土地资源。
函数
aggregate_array(property)
Aggregates over a given property of the objects in a