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Published on 2025-04-08 / 1 Visits
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【源码】基于Python的Sentinel 1多时序雷达数据农作物分类系统

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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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】