Pyspatialml 使用教程

项目介绍

Pyspatialml 是一个用于空间栅格数据机器学习分类和回归建模的 Python 库。它基于 rasterio 模块进行底层处理，并设计用于与 geopandas 模块一起处理矢量数据。Pyspatialml 的主要功能包括使用矢量特征或标记像素从一组栅格预测因子中提取训练数据，并进行监督机器学习建模。

项目快速启动

以下是一个使用 Pyspatialml 的快速启动示例，该示例使用了随包提供的图像数据，这些数据源自 GRASS GIS 北卡罗来纳数据集。

import pyspatialml

# 加载示例数据
raster_files = pyspatialml.datasets.load_nc_small()

# 创建 Raster 对象
raster = pyspatialml.Raster(raster_files)

# 加载训练数据
train_data = pyspatialml.datasets.load_nc_small_train()

# 训练模型
model = pyspatialml.RandomForestClassifier()
model.fit(raster, train_data)

# 预测
predictions = model.predict(raster)

# 保存预测结果
predictions.save("predictions.tif")

应用案例和最佳实践

应用案例

Pyspatialml 可以应用于多种场景，例如：

• 使用卫星图像进行土地覆盖分类。
• 从地形衍生数据预测土壤类型。
• 结合气候栅格数据进行生态系统健康评估。

最佳实践

• 数据预处理：确保输入的栅格数据和训练数据格式正确，无缺失值。
• 模型选择：根据具体任务选择合适的机器学习模型，如随机森林、支持向量机等。
• 参数调优：使用交叉验证等方法对模型参数进行调优，以提高预测准确性。

典型生态项目

Pyspatialml 可以与其他地理空间分析工具和库结合使用，形成强大的生态系统，例如：

• rasterio：用于栅格数据读写和处理。
• geopandas：用于矢量数据处理和分析。
• scikit-learn：提供丰富的机器学习算法和工具。

通过这些工具的结合，可以构建从数据预处理到模型训练和预测的完整工作流，适用于各种地理空间分析任务。