卫星图像深度学习社区线上研讨会与技术分享会安排
【免费下载链接】techniques 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/satellite-image-deep-learning
活动背景与目标
在卫星图像深度学习（Satellite Image Deep Learning）领域，技术发展日新月异，应用场景不断拓展。为促进社区成员间的交流协作，推动技术创新与实践应用，我们特别策划了系列线上研讨会与技术分享活动。这些活动旨在连接全球研究者、开发者和应用者，共同探讨领域前沿动态、分享实战经验、解决技术难题，加速卫星图像深度学习技术的落地与发展。
社区官方文档可参考README.md，其中详细介绍了项目涵盖的分类（Classification）、分割（Segmentation）等多个技术方向及相关资源。
活动形式与时间安排
线上研讨会
线上研讨会将采用专题讲座与互动问答相结合的形式，邀请领域内专家学者分享最新研究成果和技术趋势。
| 主题 | 时间 | 主讲嘉宾 | 形式 |
|---|---|---|---|
| 卫星图像分类技术新进展 | 2025年11月15日 19:00-21:00 | 行业专家 | 专题讲座+问答 |
| 语义分割在土地利用中的应用 | 2025年12月10日 19:00-21:00 | 资深开发者 | 案例分析+互动 |
技术分享会
技术分享会以社区成员为主角，鼓励大家分享自己在项目实践中的经验、心得和遇到的问题。
| 主题 | 时间 | 分享者 | 形式 |
|---|---|---|---|
| 基于EuroSAT数据集的CNN模型实现 | 2025年11月22日 20:00-21:30 | 社区开发者 | 代码演示+交流 |
| 遥感图像分割项目实战经验谈 | 2025年12月17日 20:00-21:30 | 社区活跃用户 | 经验分享+讨论 |
活动内容亮点
卫星图像分类专场
卫星图像分类是该领域的基础任务之一，在土地覆盖、环境监测等方面有广泛应用。本次研讨会将聚焦分类技术的新进展，包括基于深度学习的分类模型优化、多源数据融合分类等内容。
相关技术可参考EuroSat-Satellite-CNN-and-ResNet项目，该项目通过PyTorch从零构建卷积神经网络和残差网络，实现了自定义图像数据集的分类。
分类任务中常用的UC Merced数据集如图所示： 
语义分割专场
语义分割能够将卫星图像中的每个像素分配类别标签，在精准农业、城市规划等领域发挥重要作用。分享会将深入探讨语义分割在土地利用与土地覆盖中的应用案例，如基于UNet、SegNet等模型的土地覆盖分类研究。
CDL-Segmentation项目对UNet、SegNet和DeepLabv3+等模型在土地覆盖和作物类型分类中的性能进行了比较研究，可为相关实践提供参考。
语义分割效果示例： 
实战案例分享
技术分享会将邀请社区开发者分享基于实际数据集的项目经验。例如，基于Kenya地区卫星图像的作物掩码生成项目kenya-crop-mask，采用LSTM分类器和多光谱预测器实现了作物的年度和季节映射。
参与方式与报名
社区成员可通过项目官方渠道报名参与线上活动。活动将采用线上会议平台进行，具体参与链接将在报名成功后通过邮件发送。欢迎大家积极报名，踊跃分享，共同推动卫星图像深度学习技术的发展与应用！
活动总结与展望
系列线上研讨会与技术分享会将为卫星图像深度学习社区搭建一个高效的交流平台。通过专家讲座、案例分享和互动讨论，促进技术知识的传播与共享，激发社区成员的创新思维。未来，我们将根据社区需求，持续举办更多形式多样、内容丰富的活动，涵盖生成网络、自监督学习等更多前沿方向，助力社区成员在该领域不断成长与进步。
欢迎大家点赞、收藏本活动安排，关注社区获取更多活动信息和技术动态！
【免费下载链接】techniques 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/satellite-image-deep-learning
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
