TemporalCNN：基于时间卷积神经网络的卫星图像时间序列分类

TemporalCNN：基于时间卷积神经网络的卫星图像时间序列分类

temporalCNN Temporal Convolutional Neural Network for the Classification of Satellite Image Time Series 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/temporalCNN

TemporalCNN是一个开源项目，旨在利用时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Neural Networks，TCNN）对卫星图像时间序列进行分类。该项目主要使用Python语言开发，依赖Keras和Tensorflow等框架。

项目核心功能

TemporalCNN的核心功能是通过TCNN模型对卫星图像时间序列数据进行分类。该模型能够处理和分析时间序列数据中的时空变化信息，从而实现对不同地物类型的准确分类。主要特点包括：

• 利用卷积神经网络处理时间序列数据，能够捕捉到数据中的时空特征。
• 对输入数据进行预处理，以适应模型输入要求。
• 提供了模型训练、验证和测试的完整流程。
• 支持通过配置文件调整模型参数，以优化模型性能。

项目最近更新的功能

最近更新的TemporalCNN项目主要包含了以下功能：

• 优化了模型架构，提高了模型在卫星图像时间序列分类任务上的性能。
• 增加了示例数据集，方便用户快速上手和验证模型效果。
• 对代码进行了一些重构，提高了代码的可读性和可维护性。
• 更新了项目文档，详细介绍了项目背景、安装步骤、使用方法以及相关参考文献。

temporalCNN Temporal Convolutional Neural Network for the Classification of Satellite Image Time Series 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/temporalCNN