sats:地球观测数据的卫星图像时间序列分析立方体

土地利用和土地覆盖分类的端到端工具包使用基于机器学习方法的大型地球观测数据应用于卫星图像数据立方体,如Simoes等人(2021)所述<doi:10.3390/rs13132428>.从AWS、Microsoft Planetary Computer、,巴西数据立方和使用时空资产目录(STAC)的数字地球非洲协议(<https://stacspec.org/>和“gdalcubes”R包由Appel和Pebesma开发(2019)<doi:10.3390/data4030092>.支持图像和时间序列的可视化方法用于处理噪声时间序列的平滑滤波器。包括使用自组织映射对培训样本进行质量评估的功能如Santos等人(2021年)所述<doi:10.1016/j.isprsjprs.2021.04.014>. 提供机器学习方法,包括支持向量机、,随机森林、极端梯度增强、多层感知器、,Pelletier等人(2019)提出的时间卷积神经网络<doi:10.3390/rs11050523>, Fawaz等人的剩余网络(2019年)<doi:10.1007/s10618-019-00619-1>、和时间注意编码器Garnot和Landrieu(2020)<doi:10.48550/arXiv.2007.00586>.对大型地球观测数据立方体进行有效分类,包括基于贝叶斯推理的分类后平滑功能,以及不确定性评估方法。实现最佳估算面积和评估土地变化准确性的实践Olofsson等人(2014)建议<doi:10.1016/j.rse.2014.02.015>.最低建议要求:16 GB RAM和4 CPU双核。

版本: 1.5.0
取决于: R(≥4.0.0)
进口: 山药,数字播放器(≥ 1.0.0),gdal实用程序,gr设备,图形,杂交的,平行(≥4.0.5),呜呜声(≥ 1.0.2),卢比,rstac公司(≥ 1.0.0),平方英尺(≥ 1.0-12),显示文本,sysfonts(系统字体),滑块(≥0.2.0),统计,特拉(≥ 1.7-71),易怒的(≥ 3.1),第三年(≥1.2.0),火炬(≥0.11.0),utils
链接到: 卢比,RcppArmadillo公司
建议: aws.s3型,插入符号,克莱,覆盖(covr),右旋糖,dtwclust公司,图R,消化,e1071号,精确提取器,FNN公司,未来,gdalcubes公司(≥0.6.0),杰森斯(geojsonsf),ggplot2,高温气冷堆,jsonlite公司,自组织特征映射(≥3.0.11),叶子(≥ 0.2.0),传单(≥ 2.2.0),卢兹(≥0.4.0),方法,mgcv公司,奈特,开放式xlsx,随机森林,随机ForestExplainer,R彩色啤酒,RcppArmadillo公司(≥ 0.12),规模,spdep公司,星星(≥ 0.6),字符串,超晶细胞(≥ 1.0.0),测试那个(≥ 3.1.3),tmap(tmap)(≥ 3.3),托肖普(≥0.1.2),工具,xgboost公司
出版: 2024-05-09
内政部: 10.32614/CRAN.包装
作者: 罗尔夫·西蒙斯[aut],吉尔伯托·卡马拉,菲利佩·苏扎[aut],洛伦娜·桑托斯,佩德罗·安德拉德[aut],卡琳·费雷拉[aut],阿尔伯·桑切斯[aut],吉尔伯托·奎罗斯
维护人员: 吉尔伯托·卡马拉(Gilberto Camara)<Gilberto.Camara.inpe at gmail.com>
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许可证: GPL-2型
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