本文结合实例详细讲解了如何使用Python制作遥感影像深度学习样本对，关注公众号，回复20230427获取示例数据和代码。受到计算机内存限制，深度学习算法无法直接对大幅影像和标签图像进行训练，因此需要对影像和标签图像进行再处理，将制作好的城市绿地影像和对应标签图像裁剪成一系列相同尺寸的小图像放入模型训练。常用的裁剪方法有规则格网裁剪和滑动窗口裁剪。规则格网裁剪，也称棋盘裁剪，顾名思义就是将影像裁剪

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Numpy是Python中科学计算的核心库，NumPy这个词来源于Numerical和Python两个单词。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，广泛应用于机器学习模型、图像处理和计算机图形学、数学任务等领域。

本书文对一些常用的遥感云计算平台进行简要的介绍，并以公有云平台中发展最为成熟的Google Earth Engine为例演示演示Python在遥感大数据和云计算中的应用。

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本文结合实例详细讲解了如何使用GDAL操作栅格数据，包括栅格数据的读写，以及一些常用的栅格数据处理操作，如坐标变换、裁剪、镶嵌、插值等。

地理加权回归 (GWR) 是若干空间回归技术中的一种，越来越多地用于地理及其他学科。通过使回归方程适合数据集中的每个要素，GWR 可为您要尝试了解/预测的变量或过程提供局部模型。GWR 构建这些独立方程的方法是：将落在每个目标要素的带宽范围内的要素的因变量和解释变量进行合并。带宽的形状和大小取决于用户输入的核类型、带宽方法、距离以及相邻点的数目参数。MGWR 以地理加权回归 (GWR) 为基础构建

散点密度图（Scatter Density Plot）是一种用于可视化二维数据分布的图表。它将散点图和核密度估计图（Kernel Density Estimation，KDE）结合起来，通过在散点图上叠加一定透明度的核密度估计图来显示数据点的密度分布情况。散点密度图可以用来探索数据的分布情况，尤其适用于大量数据点的情况。它可以帮助我们识别出数据的聚集区域、密度高低以及异常值等信息。

聚类分析中常用的距离有近１０ 种，最常采用的距离之一曼哈顿距离。假设任意两个空间对象PiP_iPi​PjP_jPj​的中心坐标分别为xiyixi​yi​和xjyjxj​yj​；aika_{ik}aik​和ajka_{jk}ajk​分别是PiP_iPi​和PjP_jPj​上的值第k维度的属性值，则对象PiP_iPi​和PjP_jPj​之间的位置曼哈顿距离（DpD_pDp​。