开源项目使用教程：基于卫星图像和机器学习的贫困预测

开源项目使用教程：基于卫星图像和机器学习的贫困预测

predicting-poverty Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/predicting-poverty

1. 项目目录结构及介绍

该项目predicting-poverty的目录结构如下：

• data/：存储输入和输出数据。
  • input/：包含项目所需的各种数据文件。
  • output/：存储处理后的数据以及结果文件。
• figures/：包含生成图表的笔记本（notebooks）。
• model/：存储训练好的卷积神经网络（CNN）的参数。
• scripts/：包含用于处理数据和生成图表的脚本。
• .gitignore：指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的许可证文件。
• README.md：项目的说明文件。
• requirements.txt：列出项目所需的Python库。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过scripts目录下的脚本文件来进行的。以下是一些主要的脚本文件及其用途：

• DownloadPublicData.R：R脚本，用于下载公开数据。
• ProcessSurveyData.R：R脚本，用于处理调查数据。
• save_survey_data.py：Python脚本，用于保存调查数据。
• get_image_download_locations.py：Python脚本，用于生成下载卫星图像的位置。
• extract_features.py：Python脚本，用于从卫星图像中提取特征。

用户需要根据README.md文件中的说明，按照顺序运行这些脚本以处理数据和生成结果。

3. 项目的配置文件介绍

在该项目中，主要的配置文件是requirements.txt，它列出了项目运行所需的Python库。以下是一些主要库的介绍：

• NumPy：用于数值计算的科学库。
• Pandas：用于数据操作和分析的库。
• SciPy：用于科学和工程计算的库。
• scikit-learn：用于数据挖掘和机器学习的库。
• Seaborn：用于数据可视化。
• Geospatial Data Abstraction Library (GDAL)：用于处理地理空间数据的库。
• Caffe：一个深度学习框架。

此外，项目还可能需要其他配置，例如环境变量的设置、Python路径的配置等。这些配置通常在项目的README.md文件中有详细说明，用户需要仔细阅读并根据指示进行配置。

predicting-poverty Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/predicting-poverty