我正在寻找使用Mahalanobis distance to class对栅格进行分类的最有效方法。我的课程已经通过均值和协方差进行了总结。
到目前为止，我正在将我的 6 波段输入堆栈图像转换为数据框，然后我正在使用stats::mahalanobis
我已经尝试过以下解决方案：
- 使用
spatial.tools::rasterEngine raster::clusterR
是否有用于并行实现马氏距离的图像分类的专用软件包或工具？我有大约 5000 个 8000 x 8000 像素的光栅，因此性能至关重要。欢迎任何想法！