Картирование землепользования и растительного покрова с помощью одномерной сверточной нейронной с... скачать в хорошем качестве

Картирование землепользования и растительного покрова с помощью одномерной сверточной нейронной с...

В этом руководстве вы узнаете, как создать карту землепользования и растительного покрова (LULC) с помощью одномерной сверточной нейронной сети (CNN), основанной на спутниковых снимках Sentinel-2 и Google Earth Engine (GEE). Мы начнем с подготовки набора данных временных рядов Sentinel-2 в Google Earth Engine, его экспорта для машинного обучения, а затем обучим одномерную модель CNN на Python для эффективной классификации типов землепользования. Этот рабочий процесс особенно полезен для классификации данных дистанционного зондирования на основе временных рядов, где спектральные закономерности во времени имеют большее значение, чем пространственная текстура. 🔍 Что вы узнаете: Предварительная обработка данных Sentinel-2 в Google Earth Engine Создание готовых к машинному обучению наборов данных из GEE Понимание того, почему одномерная сверточная нейронная сеть (1D CNN) хорошо работает для дистанционного зондирования временных рядов Обучение и оценка модели классификации землепользования и растительного покрова (LULC) на Python Создание итоговой карты LULC на основе данных Sentinel-2 📌 Код и ресурсы для урока: Подготовка набора данных GEE: https://github.com/iamtekson/earth-ob... Классификация LULC с помощью 1D CNN Блокнот: https://github.com/iamtekson/earth-ob... Если вы работаете над ИИ для наблюдения за Землей, классификацией данных дистанционного зондирования или глубоким обучением со спутниковыми данными, этот урок предоставит вам практический, комплексный рабочий процесс. 👉 Не забудьте поставить лайк, подписаться и поделиться, если это вам полезно! 📺 Больше уроков по геопространственным данным:    / @geodev   Код урока: https://github.com/iamtekson/earth-ob... Присоединяйтесь к этому каналу, чтобы получить доступ к бонусам:    / @geodev   Временные метки: 0:00 Вступление 1:08 Входной набор данных 1:37 Подготовка обучающего/тестового набора данных 10:03 Обучение модели 1D CNN 23:42 Прогнозирование и оценка точности 30:12 Визуализация результатов в QGIS #1dcnn #lulc #googleearthengine -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ознакомьтесь с моими курсами со скидкой по следующей ссылке: -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. «Анализ геопространственных данных с помощью Python»: https://www.udemy.com/course/geospati... 2. «Разработка веб-ГИС 2021»: https://www.udemy.com/course/web-gis-... 3. «Веб-картография и веб-ГИС от разработки до развертывания 2021: GeoDjango» https://www.udemy.com/course/web-mapp... 4. «Введение в веб-картографирование и веб-ГИС 2020: GeoDjango»: https://www.udemy.com/course/introduc... 5. Применение глубокого обучения для наблюдения за Землей: https://www.udemy.com/course/deep-lea... 6. Геопространственный анализ данных с помощью Python: https://www.udemy.com/course/geospati... --------------------------------------------------------------------------------------------------- Подписывайтесь на меня в GitHub: https://github.com/iamtekson Подписывайтесь на меня в Twitter:   / iamtekson   Подписывайтесь на меня в Instagram:   / iamtekson   Присоединяйтесь к группе в Facebook:   / 1049524025731229   -----------------------------------------------------------------------------------------------------