Einführung
Unter Verwendung der Python-API von Earth Engine zur Ausführung eines zufälligen Waldklassifikators erstellt ein bestimmtes Überschwemmungsereignis im Jahr 2023 eine Reihe von Fernerkundungsdatensätzen aus mehreren Quellen, z. B. Entfernung zum Fluss, Hang, Landbedeckung usw. Das Ziel besteht darin, einen Klassifikator zu trainieren, um Überschwemmungen basierend auf Landbedeckungsänderungen (und letztendlich Niederschlägen) vorherzusagen. Dies ist eine Basisversion des Prozesses. Sobald er ausgeführt wird, füge ich weitere Ebenen hinzu und füge weitere Trainingsdaten basierend auf anderen Überschwemmungsereignissen hinzu. Dieses Tutorial unterscheidet sich von der herkömmlichen Landklassifizierung. Der hier verwendete Klassifizierungsmodus ist der Wahrscheinlichkeitsmodus.
Random Forest ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der für Probleme bei der Hochwasservorhersage verwendet werden kann. Es handelt sich um eine Sammlung mehrerer Entscheidungsbäume, und das endgültige Vorhersageergebnis wird durch Mittelung oder Abstimmung der Ergebnisse der Entscheidungsbäume erhalten.
Daten zur Hochwasservorhersage umfassen in der Regel meteorologische, hydrologische und geografische Informationen von mehreren Beobachtungspunkten. In einer Zufallsstruktur wählt jeder Entscheidungsbaum auf zufällige Weise einen Teil der Merkmale und Beobachtungspunkte aus den Daten für das Training aus. Diese Zufälligkeit trägt dazu bei, Korrelationen zwischen Entscheidungsbäumen zu reduzieren und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu erhöhen.
Zufällige Wälder können in vielen Aspekten der Hochwasservorhersage verwendet werden, wie zum Beispiel:
1. **Vorhersage der Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Überschwemmungen**: Basierend auf historischen Hochwasserereignisdaten und zugehörigen meteorologischen und hydrologischen Daten kann ein zufälliges Waldmodell trainiert werden, um die Wahrscheinlichkeit einer Überschwemmung in einem bestimmten Gebiet in der Zukunft vorherzusagen.
2. **Klassifizierung der Hochwasserstufen**: Überschwemmungen können je nach Schweregrad in verschiedene Stufen eingeteilt werden. Durch das Training eines zufälligen Waldmodells kann das Ausmaß zukünftiger Überschwemmungen auf der Grundlage meteorologischer und hydrologischer Daten vorhergesagt werden.
3. **Hochwasserwarnung**: In Kombination mit meteorologischen und hydrologischen Echtzeitdaten kann das Zufallswaldmodell verwendet werden, um den Entwicklungstrend von Überschwemmungen in Echtzeit zu überwachen und Hochwasserwarnungen im Voraus auszugeben.
Wenn Sie Zufallswälder zur Hochwasservorhersage verwenden, müssen Sie die folgenden Punkte beachten:
1. **Datenvorbereitung**: Stellen Sie sicher, dass die Trainingsdaten ausreichend historische Hochwasserereignisse und zugehörige meteorologische und hydrologische Daten umfassen. Die Datenqualität ist für die Modellgenauigkeit sehr wichtig.
2. **Feature-Auswahl**: Wählen Sie Features im Zusammenhang mit der Hochwasservorhersage basierend auf Domänenwissen und Datenanalyse aus. Zufällige Wälder können wichtige Funktionen automatisch auswählen, jedoch manuell