颜色分类leetcode ForestCoverChange 使用遥感影像检测和预测巴基斯坦地区的森林覆盖变化

颜色分类leetcode <头香草甘这是pytorch中一个简单易懂的原生生成对抗神经网络的实现巴基斯坦地区森林覆盖变化检测与预测该项目的目的是使用Sentinel和Landsat图像在巴基斯坦执行森林覆盖变化检测。第一步是从我们的AOI中分割出一幅图像，然后对整个时间序列的图像执行相同的操作，最后比较它们以查看森林区域发生了哪些变化。我们还打算预测巴基斯坦的造林变化趋势。入门这个repo中的所有模型都是用.依赖关系您将需要以下模块来运行代码结果使用UNet架构对ISPRS数据集进行图像分割。 Unet架构下采样后的分割Sentinel-2卫星图像的补丁分类。我们使用数据集和VGG架构的两个变体对64*64的图像块进行分类。这是两个混淆矩阵，左边一个是3个通道（96.38%在测试集上），右边一个是5个通道（98.05%在测试集上）在VGG的输入。下图显示了我们在不同景观中的结果。应该注意的是，这些图像不是训练或测试集的一部分。它们被单独下载并用于推理。 Change Detectio