用R语言+随机森林玩转遥感空间预测-基于R语言机器学习遥感数据处理与模型空间预测技术及实际项目案例分析遥感数据具有高维度、非线性及空间异质性等特点，传统分析方法往往难以充分挖掘其信息价值。机器学习技术的引入为遥感数据处理与模型预测提供了新的解决方案，其中随机森林（Random Forest）以其优异的性能和灵活性成为研究者的首选工具之一。作为一种集成学习方法，随机森林通过构建多棵决策树并引入随机性（如Bootstrap抽样和特征子集选择），显著降低了模型的方差与过拟合风险，同时具备处理高维数据、噪声及异常值的鲁棒性。其集成投票或平均机制进一步提升了预测的稳定性和准确性。此外，随机森林提供的变量重要性评估功