项目简介
本项目基于Sentinel - 1的多时序雷达数据,借助多种深度学习模型和技术,实现农作物的自动化分类与预测。该系统对于提升农作物分类的准确性和效率具有重要意义,可应用于农业精准管理与决策支持。
项目的主要特性和功能
- 数据预处理:对雷达数据进行清洗、归一化、切片等操作,使其符合模型训练与预测的要求。
- 深度学习模型:采用经典的3D卷积、2D卷积、LSTM2D卷积等模型完成农作物分类。
- 预测功能:利用训练好的模型进行农作物预测,并以可视化的方式展示结果。
- 配置管理:通过配置文件管理模型参数、数据路径等信息,方便进行训练与预测。
- 数据管理:提供数据加载、保存、切割等工具,便于处理大规模雷达数据。
- 辅助工具:提供图像读取、数据生成、模型编译等辅助函数和工具,支持项目的开发与运行。
安装使用步骤
假设您已经下载了本项目的源码文件,请按照以下步骤进行操作:
1. 通过requirements.txt
文件使用pip安装项目所需的依赖库。
2. 根据项目需求准备数据集,并按照要求的格式进行组织。
3. 修改配置文件config.yml
,设置相关的参数信息。
4. 运行train.py
脚本进行模型训练。
5. 运行predict.py
脚本进行农作物预测,并将结果可视化展示。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】