クラスへのマハラノビス距離を使用してラスターを分類する最も効率的な方法を探しています。私のクラスは、平均と共分散によってすでに要約されています。
これまでのところ、6 バンドの入力スタック画像をデータ フレームとして変換してからstats::mahalanobis
、次の解決策を試しました。
- 使用して
spatial.tools::rasterEngine raster::clusterR
マハラノビス距離を並行して実装した画像分類専用のパッケージまたはツールはありますか? 私は 8000 x 8000 ピクセルのラスターを約 5000 持っているので、パフォーマンスが非常に重要です。どんなアイデアでも大歓迎です！