批次形状 — 图像：torch.Size([4, 3, 512, 512])，标签：torch.Size([4, 512, 512]) 数据类型 — 图像：torch.float32，标签：torch.int64。由于 GPU 限制，我只测试了 20 个 epoch 的训练，Maxwell 教授测试了 50 个 epoch，您可以在我介绍中分享的原始文章中查看结果。：找到合适的学习率和其他超参数需

本文提供了使用 Python 进行土地覆盖分类的分步指南，涵盖数据采集和预处理、特征提取和训练/测试数据集的准备、模型训练和准确性评估以及结果的预测和导出。总体而言，该模型在某些类别上表现出色，但在稀疏或不平衡的类别上表现不佳，这凸显了解决类别不平衡、增强特征表示和增加训练数据多样性的必要性。训练后，使用测试数据集验证模型。总体而言，该矩阵突出显示了代表性不足的类别的严重错误分类，以及占主导地位、

想象一下，试图通过微型望远镜探索星系——这就是机器学习模型处理原始高维数据时的感受。，其中的轴（主成分）使方差最大化。这就像旋转数据集，使其与能够捕捉最大扩散的方向对齐。💡 是的，我们将用一份备忘单、比较视觉效果和精心挑选的资源来加深您的理解。“降维就像给机器装上眼睛——它最终看到的是森林，而不仅仅是树木。它就像 t-SNE 的更智能、更快速的“表亲”。t-SNE 将高维数据映射到二维或三维空间

基于Google Earth Engine (GEE) 进行回归分析是一项强大的地理信息分析技术，广泛应用于许多领域。今天我们将揭开遥感回归分析的神秘面纱，通过Google Earth Engine（GEE），结合线性回归和随机森林回归，带你探索地球表面的奥秘！🚀。

因此，无论您是深入研究细节的城市规划师、探索新视角的研究人员、寻找引人入胜工具的教育工作者，还是热爱建造的玩家，现在都是一个绝佳的机会，来体验在《城市：天际线》中将真实城市带入现实生活所能创造的无限可能！然而，尽管 CityGML 提供了丰富的数据，但由于其复杂性和缺乏用户友好的界面，公众和非专业人士仍然难以访问。全球各地有许多不同城市的开源 CityGML 数据，如果您需要 Plateau 的日

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本文介绍了如何使用 Maxar 开放数据计划提供的卫星图像，通过安装相关库、下载样本数据、制作互动地图、初始化 SAM（Segment Anything Model）、分割图像、显示分段输出、使用滑块比较图像以及在互动地图上显示图像等步骤，对利比亚洪灾的卫星图像进行分割处理。

它由 2016 年至 2019 年全球发生的 11 次洪水事件的 446 对光学和 SAR 哨兵图像组成。由于我们的目标是通过 SAR 检测洪水，因此我们没有使用光学数据进行训练。还应该注意的是，由于标签数据是由光学数据制成的，因此一些洪水区域没有像第二个示例那样通过云进行标记。然而，用 SAR 数据训练的模型可以正确预测。这是SAR的一个显着优势。尽管仅使用 SAR 数据训练的 DNN 模型表现

由于输出结果会进行简化，因此需要进行评估和细化的过程来丰富分类结果，确实它确实帮助我们加快了分类过程很多。在传统的遥感中，我们需要手动定义掩模和边界，例如目标的边界和掩模的裁剪。它可以通过相机的深度方向进行分割和提取，在本文中，我们将把 SAM 用于城市林业和遥感应用。SAM模型可以在城市地区有效工作，例如来自Google Earth网格模型的样本数据，它可以定义植被覆盖、道路（天桥）、建筑物和水

从图像中，我们可以知道特征，加上深度图，我们可以得到相机到所拍摄特征的“相对尺寸”。简而言之，深度图为图像分类和特征提取创造了新的维度，它将成为跨不同计算机视觉和遥感行业的有用工具包。尽管如此，使用一张图像来获取和分割细节将是一个值得进一步研究的有趣主题，这种方法的计算强度较小，并且是存档结果的最快方法。尽管如此，在复杂的环境中也会出现缺陷，因为深度图模糊，目标特征和背景相互粘连。此外，在某些情况