GEE:为机器学习算法(随机森林、支持矢量机等)加入膨胀/腐蚀特征

本文主要是介绍GEE:为机器学习算法(随机森林、支持矢量机等)加入膨胀/腐蚀特征,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

作者:CSDN @ _养乐多_

腐蚀和膨胀 是数学形态学图像处理中的两个基本操作,用于修改和分析二值图像(包含只有两个像素值的图像,通常是黑和白)。这些操作可用于博客《GEE:随机森林分类教程(样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积)》中写的机器学习方法添加分类特征。

在这里插入图片描述

  1. 腐蚀(Erosion):腐蚀是一种用于缩小或减小物体的形态学操作。在腐蚀过程中,将一个固定大小的结构元素(通常是一个小的矩形或圆形区域)滑动遍历整个图像,当结构元素的中心与目标像素相对应时,如果结构元素内的所有像素都为白色(1),则将目标像素设置为白色,否则将其设置为黑色(0)。这将导致原始物体缩小,消除小的孤立噪音或断开的物体。
  • 适用场景:腐蚀通常用于去除小的噪音、分离接触的物体或缩小物体的尺寸。在地理信息系统中,腐蚀可以用于裁剪栅格数据以适应特定区域或去除边界噪音。
  1. 膨胀(Dilation):膨胀是一种用于扩展或增大物体的形态学操作。在膨胀过程中,同样使用一个结构元素,但与腐蚀不

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