AiTLAS：人工智能地球观测工具箱

AiTLAS：人工智能地球观测工具箱

aitlas AiTLAS implements state-of-the-art AI methods for exploratory and predictive analysis of satellite images. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aitlas

1. 项目介绍

AiTLAS（Artificial Intelligence Toolbox for Earth Observation）是一个开源工具箱，集成了最先进的机器学习方法，用于地球观测数据（如卫星图像）的探索性和预测性分析。它不仅提供了各种机器学习模型，还包含了一个AI就绪的地球观测数据集仓库。AiTLAS旨在简化EO专家对新AI方法（和模型）的使用和采纳，同时为AI专家提供易于访问和标准化格式的EO数据，以便对各种现有和新型AI方法进行基准测试。

2. 项目快速启动

要开始使用AiTLAS，请遵循以下步骤：

首先，确保你已经安装了Python环境。然后，克隆AiTLAS仓库到本地：

git clone https://github.com/biasvariancelabs/aitlas.git
cd aitlas

接下来，创建一个虚拟环境并激活它：

conda create -n aitlas python=3.8
conda activate aitlas

在Windows上安装AiTLAS之前，推荐从Unofficial Windows wheels repository安装以下包：

pip install GDAL-3.4.1-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install Fiona-1.8.20-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install rasterio-1.2.10-cp38-cp38-win_amd64.whl

然后，安装项目依赖：

pip install -r requirements.txt

现在，你可以使用以下命令启动一个示例配置：

python -m aitlas.run configs/example_config.json

如果你想将AiTLAS作为包使用，可以在克隆的仓库目录下运行：

pip install .

请注意，你需要从各自的源下载数据集。你可以在aitlas/datasets/中的相应数据集类中找到每个数据集的链接。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用AiTLAS的应用案例和最佳实践：

• 土地用途分类：使用多类和多标签分类。
• 玛雅考古遗址分割：对特定对象进行语义分割。
• 学习性能可视化：监控和评估模型性能。

4. 典型生态项目

AiTLAS生态系统包括以下典型项目：

• AiTLAS Benchmark Arena：一个开源基准框架，用于评估地球观测图像分类的最新深度学习方法。
• AiTLAS Semantic Data Catalog：一个包含众多EO数据集的语义数据目录，涉及各种EO和ML任务。

通过这些项目和工具，AiTLAS为地球观测领域的研究和应用提供了一个强大的平台。

aitlas AiTLAS implements state-of-the-art AI methods for exploratory and predictive analysis of satellite images. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aitlas