Random Forest Classification - QGIS

[@arielalarcon7331]

Excelent video. I have a question. If i use a multiband raster, wich band the Plugin classify? All of them? The Ones choose for red Green and Blur? Thanks you!

[@luissadeck]

yes, the classification algorithm will use all bands

[@gespinozpaerez]

Bom dia Luis Muito obrigado pelo post. Para instalar o sci-kit learn na versão 3.6 tive que entrar no prompt do windows entrar na pasta C:\Program Files\QGIS 3.6\apps\Python37\ e digitar o comando: python -m pip install --user scikit-learn

[@jefersonfernando4137]

Muito obrigado!! Foi difícil encontrar um vídeo explicando como corrigir o erro!

[@joliejulsy9909]

Muito Obrigada

[@kingsleyasare7355]

Please English might have helped a lot of us

[@luissadeck]

My apologies, but there are already many videos in English and my language, Portuguese, doesn't have ... For someone to create subtitles in English for the videos would be an option, but I do not have the financial resources for that ... More once I'm sorry

[@miguellindsom6964]

muito bom.

[@danielbaptistademedeiros1010]

Muito bom!

[@mapugeoprocessamento8836]

Parabens pela postagem... como sempre vai servir de referencia para muitos... Bom...aproveitando a oportunidade... Saberia dizer se existem ferramentas de classificação via RandomForest ou SVM em que possa ser utilizadp mais de um raster? Por ex. usar uma imagem multiespectral + ndvi + dem? Outra coisa... saberia dizer se existe alguma forma de criar e usar tipo uma biblioteca de amostras que possam ser usadas em imagens nao amostradas? Obrigado!

[@luissadeck]

Olá MapU, Obrigado pelo comentário. Sim, em todos os classificadores vc pode usar uma pilha de imagens com produtos (NDVI, EVI, SAVI, NDWI, ...) e tudo mais, é só colocar todo mundo na mesma pilha... Isso é muito comum no GEE por exemplo. Sim, isso tb é possível, só tome cuidado com as imagens, pois elas precisam estar corrigidas e normalizadas para que as amostras peguem sempre a mesma classe independente da imagem... Isso tb é muito comum no GEE. Mais uma vez, obrigado pela pergunta.

[@VidaValourize]

Boa tarde. Em que estudo vc se baseou para o número de 250 amostras para cada classe? Em relação a esse valor, vc se refere a polígonos ou pixels?

[@luissadeck]

Olá Cecília, esse valor era o padrão quase, nos aplicativos como ERDAS, PCI e ENVI... Meus professores tanto da UFPA quanto do INPE sempre faziam essa distribuição para poder ter um valor considerável de amostras, pois durante o processo de classificação você consegue uma representatividade estatística, para fazer alguns cálculos antes da classificação e tb posteriormente à ela para a validação do classificador... O valor é referente ao pixel. Dê uma olhada nos trabalhos de classificação na biblioteca do INPE e/ou EMBRAPA que possivelmente achará algo! É importante lembrar que isso é uma metodologia e nada impede que vc siga outras configurações para outras metodologias... O importante é vc conseguir mostrar o rigor científico, matemático, estatístico, na sua classificação.

[@VidaValourize]

@@luissadeck Obrigada pela resposta!

[@andreoliveira398]

Muito bom, Sadeck! Gostaria de saber como definir a quantidade ideal de amostras pra classificação

[@luissadeck]

André, essa é uma pergunta chave e muita gente tem essa duvida, no entanto, existem diversos métodos para verificação, treinamento, classificação e validação do "Ideal". Um deles é o próprio RMSE (root mean square error), porém isso vai depender muito do seu classificador, da sua pilha de imagens e de como você vai fazer as amostras interagirem com eles... por exemplo, as amostras vão ter dados estatísticos? Esses dados vão ser pesados na classificação? Será feita alguma variação estatística, tipo variância ou desvio padrão ou serão usadas apenas as amostras que estão no 2º quartil do box plot? E assim vai... Aconselho sempre que for fazer isso, se respaldar em algum dado estatístico para justificar a quantidade e a qualidade das amostras. Obrigado pela pergunta!

[@luissadeck]

Olha essa discussão no forum da ESA... forum.step.esa.int/t/number-of-training-samples-at-random-forest-classifier/8101

[@gespinozpaerez]

nossa... pelo que entendi nesse forum o random forest funciona melhor quando a pilha de rasters tem mais de 12 camadas? seria isso mesmo?

[@luissadeck]

Depende! Pra fazer o ajuste de ótimos, vc pode ir testando e verificando a curva de acurácia...

[@rauldemagalhaesfilho4396]

Olá Sadeck, muito bom o seu vídeo estou empolgado em usar o Plugin com o Random Forest mas não consigo avançar para além deste erro na instalação do Plugim. Estou com o Qgis 3.8 e Python instalado é o 3.7.4 no entanto quando insiro este comando (pip install scikit-learn), aparece este erro aqui: Fatal error in launcher: Unable to create process using '"c:\osgeo4~1\bin\python3.exe" "C:\PROGRA~1\QGIS3~1.8\apps\Python37\Scripts\pip.exe" install scikit-learn' . Depois disso tentei instalar o PIP manualmente e mesmo assim não foi.

[@luissadeck]

Então, quando eu tive problemas com o py eu desinstalei todas as versões de py e o qgis completo, limpando todo o registro dele e depois instalei pelo exe... Funcionou!

[@rauldemagalhaesfilho4396]

@@luissadeck Então, fiz isso na época e deu certo. kkkkk Muito Obrigado Sadeck.

[@victorcruz3495]

Luis boa tarde, queria te perguntas umas coisas: 1- Vc aplicou em cima de uma imagem que já parece ser uma composição de uma landsat certo? 2- Posso usar qualquer composição de bandas que eu quiser pra isso? 3- Posso usar imagens Sentinel? 4- Já usou o SCP? 5- Eu tenho feito coisa semelhante no SCP mas não consigo poligonizar o raster pra extrair as feições como raster, já passou por isso? obrigado

[@luissadeck]

Olá! 1-certo, 2-sim, 3-sim, 4-não, 5-nao. O que é o SCP? É algum plugin?

[@victorcruz3495]

@@luissadeck semiautomaticclassificationmanual-v5.readthedocs.io/pt_BR/latest/introduction.html

[@victorcruz3495]

@@luissadeck ele faz classificação supervisionada por diferentes métodos e por random forest tb. Me parece ser mais simples e visualmente mais intuitivo do que o dtzeka mas não sei pq, não to conseguindo aqui. Fica travado no 90%

[@eddisonjose]

Hola muy bien! puedes poner los datos para hacer el ejercicio?

[@luissadeck]

Olá Eddison, segue o link (drive.google.com/drive/folders/1JR2UccDMGpa1XtwXSPg60t4_WcWtsc6h?usp=sharing) quando baixar avise aqui pra eu liberar espaço no meu drive ok? Um abraço.

[@eddisonjose]

@@luissadeck Muchas gracias! Ya lo pude descargar! Gracias

[@so0so0nice]

Hi, First thing thank you for this video it's very helpful second thing I want to ask you if you faced before this issue: 'py3_env.bat' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file. If you know the solution please help me !!

[@luissadeck]

You may have to reinstall or install py3_env via shell OSGeo4W

[@so0so0nice]

@@luissadeck Thank you

[@zte2196]

добавь субтитры

[@luissadeck]

Не стесняйтесь создавать

[@АртёмКостычев-г1ь]

kzbin.info/www/bejne/sJ2umH-XgZp5Z8U тут без слов понятно