我正在寻找使用地理参考栅格作为目标变量来训练模型。我正在看一些使用pyimpute和scikit learn的例子，但这些例子都只使用一个目标栅格。相反，我想使用不同日期的几个观察结果。有没有办法可以训练使用更多的观察？我试图在这里找到pyimpute背后的代码：https://github.com/perrygeo/pyimpute/blob/master/src/pyimpute/_main.py
我知道它使用每个像素作为目标，但我的问题是弄清楚是否以及如何使用多个光栅图像。我在这里看到的例子可能会使用6个解释栅格和一个目标栅格，我想使用说6个解释栅格和一个目标栅格10个不同的日期，所以60个解释栅格和10个目标仍然让它预测每个像素的响应。这些示例的结构似乎很难，因为有一个解释栅格的目录，用于解释另一个目录中的一个目标栅格。