Python中用于深度学习的遥感图像变化检测数据集创建及图像裁剪

简介：
本研究探讨了在Python环境下利用深度学习技术进行遥感图像变化检测的数据集构建与图像裁剪方法，旨在提高变化检测算法的准确性和效率。 一、我们需要制作什么样的数据集？首先需要了解的是遥感图像的变化检测依赖于多时期的数据支持，这意味着对于神经网络的输入至少要有两张图片，并且必须有一个标签来标明变化发生的区域在哪一部分。在双时相变化检测中，通常是在较新的时间点进行标注工作，比如使用2017年和2018年的两幅图像时，在2018年度的那一张上做标记。 二、对于双时相遥感图像的变化检测来说，发生变化的区域通常是连续的一片。因此，在对这些图像进行标注的时候可以采用labelme软件中的多边形工具来完成这一任务。安装这个软件的过程是在conda环境中执行命令 `conda install labelme` 即可实现，并且运行之后就可以开始使用该程序来进行具体的标记工作了。