大家好，我是微學(xué)AI，今天給大家介紹一下深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)46-基于CNN的遙感衛(wèi)星地圖智能分類(lèi)，模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)。隨著遙感技術(shù)和衛(wèi)星圖像獲取能力的快速發(fā)展，衛(wèi)星圖像分類(lèi)任務(wù)成為了計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。為了促進(jìn)這一領(lǐng)域的研究進(jìn)展，EuroSAT數(shù)據(jù)集應(yīng)運(yùn)而生。本文將詳細(xì)介紹EuroSAT項(xiàng)目，包括其背景、數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程、數(shù)據(jù)集特點(diǎn)以及在衛(wèi)星圖像分類(lèi)任務(wù)中的應(yīng)用。
目錄
引言
數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程
數(shù)據(jù)集特點(diǎn)
衛(wèi)星圖像分類(lèi)任務(wù)中的應(yīng)用
遙感衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)加載
基于CNN的遙感衛(wèi)星地圖分類(lèi)模型構(gòu)建
衛(wèi)星地圖分類(lèi)模型訓(xùn)練
衛(wèi)星地圖分類(lèi)模型保存與加載
結(jié)論
引言
隨著城市化和環(huán)境監(jiān)測(cè)需求的增加，衛(wèi)星圖像分類(lèi)成為了很多應(yīng)用場(chǎng)景中的核心任務(wù)。然而，由于數(shù)據(jù)集的有限性和復(fù)雜性，導(dǎo)致該任務(wù)的挑戰(zhàn)性提高。為了解決這個(gè)問(wèn)題，EuroSAT項(xiàng)目被啟動(dòng)，旨在創(chuàng)建一個(gè)大規(guī)模、多類(lèi)別的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)集，以推動(dòng)衛(wèi)星圖像分類(lèi)算法的發(fā)展。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-625439.html
數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程
EuroSAT數(shù)據(jù)集的構(gòu)建過(guò)程主要分為以下幾個(gè)步驟：
（1）數(shù)據(jù)采集：從歐洲空間局（ESA）的Sentinel-2衛(wèi)星獲取高分辨率的多光譜衛(wèi)星圖像。
（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括遙感圖像糾正、邊緣對(duì)齊和亮度調(diào)整等。
（3）樣本選擇：根據(jù)地理標(biāo)簽和類(lèi)別信息文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-625439.html
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