satellite_data_polarcaps:一种用于区分极冠卫星图像中云和雪的机器学习模型

使用机器学习在 Polar Caps 中检测云 NASA 的多角度成像光谱辐射计图像拍摄的 3 幅图像，该卫星具有许多不同入射角的不同相机，收集不同波长的电磁辐射。 通常，机器学习方法根据这些读数从陆地检测云的能力非常容易。 但在极冠附近，由于陆地和云层具有相似的反射特性，通常的方法效果很差。 在本实验室中，我们使用随机森林、逻辑回归、LDA 和 QDA 构建和比较模型以区分云和雪。 详细报告、与性能图的比较可以在找到。 再现性 这个实验是可重复的，可以在找到这样做的说明。