作物分类：利用深度学习技术在卫星图像中识别农作物

简介：
本项目运用深度学习算法分析高分辨率卫星影像，旨在精确识别并分类各类农作物，助力农业监测与管理。 利用多时相卫星图像进行农作物分类的代码在该仓库中有提供。作物分类对于理解作物供应非常重要。通过使用高分辨率的卫星图像，可以实时监测作物生长和健康状况。如今每天都有大量的高频数据可供分析，并且这些数据包含了多个波段的信息，因此我们可以采用深度学习的方法对农作物进行精确分类。 虽然有许多经典的机器学习方法可用于农作物分类，但它们通常依赖于单时间点的图像信息并且精度相对较低。相比之下，我们采用了由R. Rustowicz推荐的一种更为先进的方法来安装所需的软件环境： ``` conda create --name geo_py37 python=3.7 conda install gdal rasterio conda install numpy pandas geopandas scikit-learn jupyterlab matplotlib seaborn xarray rasterstats tqdm pytest ```