Combat Thirty-Four: 機械学習に基づいて、lightgbm マルチバンド リモート センシング画像の視覚的分類を実現し、実用的な完全なコード データを直接実行できます。

データと結果を直接見てください: このブログは完全なコード データを支払います ----

 

インポートモジュール

1で]：

#!pip install lightgbm 
import rasterio as rio 
import lightgbm as lgb 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
from sklearn.metrics import translation_report,accuracy_score,construction_matrix 
from matplotlib.colors import ListedColormap 
from glob 
scipy.io から glob をインポートインポートloadmat
インポートearthpy.plotをepとして
インポートmatplotlib.pyplotをpltとしてインポート

読み取りデータ

[2] では:

# 波段数据
S_sentinel_bands = glob('/home/mw/input/remote1902/data/sundarbans_data/*B?*.tiff')
S_sentinel_bands.sort()
l = []
for i in S_