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开源项目。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)
• 变换器 (Transformer)
• TempCNN
• 多尺度ResNet

这些模型可以用于从Sentinel-2卫星数据中提取特征，并进行作物类型的分类。

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新的conda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

2.4 启动训练

启动Visdom服务器并打开浏览器访问http://localhost:8097/：

visdom

然后开始训练模型：

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

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

该项目可以应用于农业监测、作物类型识别和土地利用分类等领域。通过分析Sentinel-2卫星数据，可以实时监测作物的生长状态和类型，为农业决策提供数据支持。

3.2 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，如需要处理长序列数据时可以选择LSTM或Transformer。
• 超参数调优：使用Ray-Tune进行超参数调优，以获得最佳的模型性能。

4. 典型生态项目

• Sentinel-2数据处理工具：用于处理和预处理Sentinel-2卫星数据的工具，如sentinelsat。
• 深度学习框架：如PyTorch和TensorFlow，用于实现和训练深度学习模型。
• 数据可视化工具：如Visdom和TensorBoard，用于实时监控训练过程和模型性能。

通过这些生态项目的结合，可以构建一个完整的作物类型映射和监测系统。

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