gee 随机森林回归预测模型

### 如何在 Google Earth Engine (GEE) 中实现随机森林回归预测模型 #### 背景概述 Google Earth Engine 是一种强大的云计算平台，支持大规模地理空间数据分析。随机森林（Random Forest, RF）作为一种集成学习方法，在处理高维遥感数据方面表现出色[^2]。通过 GEE 的内置功能，可以高效地训练和应用随机森林回归模型。 --- #### 数据准备阶段 在构建随机森林回归模型之前，需准备好输入特征和目标变量的数据集。以下是具体步骤： 1. **研究区域定义** 使用 `ee.Geometry` 定义感兴趣的研究区域（AOI）。可以通过上传矢量文件或手动绘制边界完成。 ```javascript var aoi = ee.Geometry.Rectangle([78, 18, 80, 20]); // 示例经纬度范围 Map.centerObject(aoi); ``` 2. **遥感影像获取** 利用 Sentinel 或 Landsat 卫星数据作为基础数据源。这些数据可通过 GEE 数据目录访问。 ```javascript var sentinel = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterBounds(aoi) .filterDate('2023-01-01', '2023-12-31'); ``` 3. **提取环境因子** 提取与目标变量相关的环境因子，如植被指数、地形参数等。例如计算 NDVI 和坡度： ```javascript var ndvi = sentinel.map(function(image){ return image.normalizedDifference(['B8','B4']).rename('NDVI'); }); var elevation = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003').select('elevation'); var slope = ee.Terrain.slope(elevation).rename('slope'); ``` 4. **样本点采集** 收集地面实测数据或模拟生成样本点用于训练模型。如果已有采样点，则将其导入 GEE 平台；否则可使用人工标注方式创建。 ```javascript var samplePoints = ee.FeatureCollection.randomPoints({ region: aoi, points: 1000, seed: 1 }).map(function(feature){ return feature.set(ndvi.first().sampleRegions({ collection: ee.FeatureCollection(feature), properties: ['NDVI'], scale: 10 })).set(slope.sampleRegions({ collection: ee.FeatureCollection(feature), properties: ['slope'], scale: 30 })); }); ``` --- #### 模型训练过程 借助 GEE 提供的机器学习模块 `ee.Classifier.smileRandomForest()` 构建并训练随机森林回归模型。 1. **划分训练测试集合** 将样本点按一定比例划分为训练集和验证集。 ```javascript var trainingSet = samplePoints.filterMetadata('random', 'less_than', 0.7); // 训练集占70% var testingSet = samplePoints.filterMetadata('random', 'greater_than', 0.7); // 测试集占30% ``` 2. **配置分类器参数** 设置树的数量和其他超参数以优化性能。 ```javascript var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50) // 设定树木数量为50棵 .train({ features: trainingSet, classProperty: 'targetVariable', // 替换为目标变量名称 inputProperties: ['NDVI', 'slope'] // 输入特征列表 }); ``` 3. **执行模型评估** 对测试集运行预测操作，并比较实际值与预测值之间的差异。 ```javascript var testAccuracy = testingSet.classify(classifier).errorMatrix('targetVariable', 'classification'); print('Error Matrix:', testAccuracy); ``` --- #### 结果可视化 将预测结果叠加到地图上以便直观观察分布情况。 ```javascript var predictionImage = ndvi.first().classify(classifier); Map.addLayer(predictionImage, {min: 0, max: 1}, 'Prediction Result'); ``` --- #### 技术扩展建议 为了进一步提升模型精度，可以从以下几个方向着手改进： - 增加更多类型的辅助变量，比如气候条件、土壤属性等； - 应用交叉验证技术调整最佳超参组合； - 探索其他高级算法替代传统随机森林方案。 ---