遥感图像处理笔记之【Land use/Land cover classification with Deep Learning】
遥感图像处理学习(1)
前言
遥感图像处理方向的学习者可以参考或者复刻
本文初编辑于2023年12月14日CSDN平台
2024年1月24日搬运至本人博客园平台
文章标题:Land use/Land cover classification with Deep Learning
文章地址:https://towardsdatascience.com/land-use-land-cover-classification-with-deep-learning-9a5041095ddb
文章所涉及的代码:https://github.com/shakasom/Deep-Learning-for-Satellite-Imagery/blob/master/LULC_Final.ipynb
这篇文章将CNN(Resnet50)应用于Sentinel 2数据集中,用于处理遥感图像中的分类问题
Sentinel-2是欧洲空间局哥白尼计划中的一项地球观测任务,使用多架卫星组成的卫星星座,拍摄地球表面的中分辨率影像,用于森林监测、水质监测、土地覆盖变化侦测、天然灾害管理等遥感分析。
Sentinel 2包括13个波段的多光谱影像拍摄,光谱范围涵盖可见光、近红外线(NIR)与短波红外线。
本文章依次使用了5种不同的波长图像数据进行训练:分别是全13波段图像、RGB波段图像、高分辨率图像、特殊波段图像(有关农业、植被、水和土地的图像)和RGB波段图像+特殊波段图像组合。
实验结果表明使用特殊波段图像得到的模型准确度最高。
文章提到,使用更多波段的图像数据并不能使模型的效果变好,文章提出假说:训练时并入了低分辨率的图像。
然而只用高分辨率的图像得到的模型准确度最低,文章没有对此做出猜测。
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