作物类型映射项目教程

作物类型映射项目教程

crop-type-mapping 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/crop-type-mapping

1. 项目介绍

作物类型映射项目（crop-type-mapping）是一个用于通过自注意力机制对原始光学卫星时间序列数据进行分类的深度学习项目。该项目基于Rußwurm & Körner (2019)的研究，实现了四种深度学习模型用于时间序列分类：

• 循环神经网络（LSTM）
• 变压器（Transformer）
• TempCNN
• 多尺度ResNet

这些模型通过自注意力机制提取特征，适用于农业监测、作物类型识别等应用场景。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了Anaconda。然后创建并激活一个Python 3.7.3的环境：

conda create -n crop-type-mapping python=3.7.3 pip
conda activate crop-type-mapping

2.2 安装依赖

在激活的环境中，安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

2.3 下载数据集和预训练模型

下载原始Sentinel 2作物类型标签数据集到data/BavarianCrops目录：

bash download.sh dataset

下载预训练模型用于超参数调优和评估：

bash download.sh models

或者一次性下载所有内容：

bash download.sh all

2.4 启动训练

启动Visdom服务器并在浏览器中打开http://localhost:8097/：

visdom

开始训练（23个类别）：

python train.py --experiment isprs_tum_transformer \
--store /tmp/ \
--classmapping /data/BavarianCrops/classmapping23.csv \
--hyperparameterfolder /models/tune/23classes

继续训练：

python train.py --experiment isprs_tum_transformer \
--store /models/train/23classes/0 \
--classmapping /data/BavarianCrops/classmapping23.csv \
--hyperparameterfolder /models/tune/23classes

3. 应用案例和最佳实践

3.1 农业监测

该项目可以用于农业监测，通过分析卫星图像的时间序列数据，识别不同作物的生长周期和类型。这对于农业管理和决策支持具有重要意义。

3.2 作物类型识别

通过训练模型，可以实现对不同作物类型的自动识别。例如，识别玉米、小麦、水稻等主要作物，帮助农业生产者进行精准管理。

3.3 最佳实践

• 数据预处理：确保输入数据的质量和一致性，避免噪声和异常值的影响。
• 模型选择：根据具体任务选择合适的模型，如Transformer适用于复杂的时间序列数据。
• 超参数调优：使用Ray-Tune进行超参数调优，找到最佳的模型配置。

4. 典型生态项目

4.1 Sentinel-2数据处理

Sentinel-2卫星数据是该项目的主要数据源。相关项目包括Sentinel-2数据处理工具和数据集构建。

4.2 深度学习框架

项目中使用了PyTorch作为深度学习框架，相关生态项目包括PyTorch的扩展库和工具，如TorchVision、TorchText等。

4.3 农业数据分析

结合农业数据分析工具，如Pandas、NumPy等，可以进一步分析和可视化作物类型识别的结果。

通过以上模块的介绍，你可以快速上手并应用作物类型映射项目，实现对作物类型的自动识别和农业监测。

crop-type-mapping 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/crop-type-mapping