lwbCUMT的博客

本教程是我研究生期间工作的一个总结，适合地信遥感专业或者计算机专业同学想利用Python在本地利用深度学习进行遥感影像地物分类的同学，尤其是刚刚开始深度学习遥感地物分类的同学。因为本教程中既有遥感和深度学习的基础理论知识，也有编程实践，这样既能让计算机专业的同学了解到遥感的基本知识，也能让遥感地信专业的同学了解到深度学习的基础理论与编程实现。

本文总结了利用Python进行深度学习遥感影像地物分类的研究方法，包含理论篇和实践篇两部分。理论篇介绍了遥感和深度学习的基础知识，包括遥感数据分类、预处理流程、深度学习模型类型和应用流程等。实践篇详细讲解了Python环境配置、公开数据集使用、自定义数据集构建及模型训练预测等操作步骤。文章特别强调了遥感数据与计算机视觉数据的差异，以及深度学习在遥感应用中的创新方向，为遥感与计算机专业学生提供了跨学科研究参考。亮点包括自定义数据集构建、大图预测优化等实用技术，适合科研入门和毕业论文参考。

本文介绍了Python基础与遥感深度学习环境配置。主要内容包括：1. Python开发环境安装（Anaconda和PyCharm的详细安装步骤）；2. Python基础语法（数据类型、运算符、流程控制、函数等）；3. 文件读写和类的基本概念；4. 遥感深度学习常用Python库（NumPy、GDAL、PyTorch等）及其安装方法。文章提供了从环境搭建到基础编程的完整指南，特别针对遥感数据处理和深度学习应用给出了相关库的配置建议。

本文介绍了基于UNet模型的遥感地物分类实践，使用WHU建筑物数据集进行建筑物分割任务。首先详细说明了数据集的组成和结构（训练集4736幅、验证集1036幅、测试集2416幅512×512图像），并构建了RSDataset和RSDataLoader进行数据加载。然后实现了UNet模型架构，包含编码器-解码器结构和跳跃连接。在训练过程中采用交叉熵损失函数、SGD优化器和poly学习率调度策略，经过10轮训练后模型在测试集上取得了较好效果（准确率98.15%，F1分数91.71%）。最后展示了预测结果与真实标签

本文详细介绍了基于UNet模型的深度学习遥感地物分类全流程实践。首先阐述了数据预处理步骤，包括正射校正、矢量转栅格、数据集划分等关键操作。接着详细讲解了UNet模型的架构设计与实现，并提供了完整的模型训练、验证和测试代码框架。实验结果表明，该方法在测试集上取得了90.62%的准确率和0.375的mIoU。最后介绍了如何将训练好的模型应用于大尺寸遥感影像预测，通过分块处理解决显存限制问题。整个过程涵盖了从数据处理到模型应用的完整技术链，为遥感地物分类任务提供了实用解决方案。

本教程总结了研究生期间的工作，提供了一份包含34000多字、180页的深度学习应用于遥感地物分类的完整技术流程指南。教程附带详细的实验数据和代码，适合地信遥感或计算机专业的学生使用Python进行深度学习遥感影像分类。内容分为理论篇和实践篇，涵盖遥感与深度学习的基础知识、数据处理、模型训练及预测等。理论篇介绍遥感和深度学习的基本概念及流程，实践篇包括Python环境配置、使用公开数据集及自定义数据进行地物分类的具体操作。教程特别适合科研入门或本科毕设的学生使用，提供了构建数据集、训练模型及高效预测大图的代码