envi栅格TIF数据进行分割_numpy实现深度学习遥感图像语义分割数据增强(支持多波段)...

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#envi栅格TIF数据进行分割 #PyCharm社区版支持深度学习

本文介绍了如何使用numpy对envi栅格TIF数据进行分割和数据增强，以避免深度学习模型过拟合。针对遥感影像的特点，通过几何变换如翻转来增加样本多样性，提升模型泛化能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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前言

数据增强是指对训练样本数据进行某种变换操作，从而生成新数据的过程。数据增强的根本目的是得到充足的样本数据量，避免模型训练过程中产生过拟合现象。

正文

对于遥感影像来说，由于成像过程传感器对同一地物在不同角度拍摄会在影像上展现出不同的位置和形态，所以经过变换的样本可以使模型更好地学习地物的旋转不变的特征，从而更好地适应不同形态的图像。因此我们对训练数据进行几何变换（包括水平翻转、竖直翻转以及对角翻转）的数据增强操作。

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原图像

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水平翻转

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