나는 소프트웨어는 기계 학습 알고리즘 (예 : K-NN, 임의의 숲, 의사 결정 트리 등) 나는 알고 있는데 사용 토지의 분류에 존재하는 어떤 학습에 관심이 랜덤 포레스트 R과의 패키지 우유 와 스파이 파이썬을. 토지 표지 분류에 적합한 오픈 소스 또는 상용 기계 학습 알고리즘은 무엇입니까?
스펙트럼 및 텍스처 추출 알고리즘을 모두 사용하는 토지 피복 GIS 레이어를 만드는 저비용 또는 오픈 소스 솔루션에 관심이 있습니다. 과거에는 PCI Geomatica, ENVI 및 Feature Analyst VLS를 사용했습니다. 그러나 이러한 솔루션은 가격 범위를 약간 벗어 났으며 소프트웨어 권장 사항은 무엇입니까?
원격 감지 이미지를 처리하고 이미지에서 개별 트리의 크라운 영역을 추출하는 방법을 찾고 있습니다. 시각 파장 영역 이미지와 해당 지역의 라이더 데이터가 있습니다. 문제의 위치는 사막 지역이므로 나무 덮개는 숲 지역만큼 조밀하지 않습니다. 항공 사진의 해상도는 0.5 피트 x 0.5 피트입니다. 라이다 해상도는 약 1 x 1 피트입니다. 시각적 데이터와 라이더는 …