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2025年11月7日
基于站点数据进行遥感机器学习参数反演-以XGBOOST反演LST为例(附带数据与代码)试读
摘要: 0 引言 随着遥感技术的快速发展,卫星和无人机等平台获取的遥感数据量呈现指数级增长。这些数据为地球表面的监测和研究提供了丰富的信息,但如何从这些遥感数据中提取有用的物理、化学或生态参数(如叶绿素含量、地表温度、土壤湿度等),仍然是遥感应用中的关键挑战。参数反演作为遥感研究的核心任务之一,旨在通过遥感
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posted @ 2025-11-07 16:13 geoai-lwb
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2025年10月9日
自己制作遥感深度学习数据集进行遥感深度学习地物分类-试读
摘要: 前言 本手记是我研究生期间工作的一个总结,适合地信遥感专业或者计算机专业同学想利用Python在本地利用深度学习进行遥感影像地物分类的同学,尤其是刚刚开始深度学习遥感地物分类的同学。因为本手记中既有遥感和深度学习的基础理论知识,也有编程实践,这样既能让计算机专业的同学了解到遥感的基本知识,也能让遥感
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posted @ 2025-10-09 17:34 geoai-lwb
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2025年8月28日
基于机器学习进行遥感影像的地物分类与参数反演-以随机森林为例(提供代码与示例数据)
摘要: 摘要 本教程适合想利用Python在本地利用机器学习进行遥感影像地物分类,或者参数反演(回归)的同学。在本教程中会介绍Python开发环境的配置(anconda,pycharm);Python第三方包的配置以及实际实用;遥感数据的获取以及处理;模型的训练与预测;预测结果的评价等。其中分类任务以基于随
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posted @ 2025-08-28 22:03 geoai-lwb
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2025年5月27日
基于pytorch的深度学习遥感地物分类全流程实战教程(包含自己数据集制作与大图预测)理论篇试读
摘要: 前言 本手记是我研究生期间工作的一个总结,适合地信遥感专业或者计算机专业同学想利用Python在本地利用深度学习进行遥感影像地物分类的同学,尤其是刚刚开始深度学习遥感地物分类的同学。因为本手记中既有遥感和深度学习的基础理论知识,也有编程实践,这样既能让计算机专业的同学了解到遥感的基本知识,也能让遥感
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posted @ 2025-05-27 21:45 geoai-lwb
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2025年5月19日
基于pytorch的深度学习遥感地物分类全流程实战教程(包含自己数据集制作与大图预测)
摘要: 概要 本教程是研究生期间工作的一个总结,全套教程总计34000多字,180页,附带全部实验数据与代码,代码有较为详细的注释,数据也有比较正式的说明(本人已发表SCI一区5篇); 本教材中,系统的教给大家深度学习应用于遥感地物分类(图像分割)的整套技术流程; 学会后,可修改数据,模型后对于本科生同学,
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posted @ 2025-05-19 22:13 geoai-lwb
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2023年9月18日
GeoServer(配合Tomcat)安装与配置
摘要: GeoServer是什么? GeoServer是用于共享地理空间数据的开源服务器。专为互操作性而设计,它使用开放标准发布来自任何主要空间数据源的数据。GeoServer实现了行业标准的OGC协议,例如Web功能服务 (WFS),Web地图服务 (WMS) 和Web覆盖服务(WCS)。其他格式和发布选
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posted @ 2023-09-18 09:40 geoai-lwb
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2023年9月12日
cordova(nodejs打包apk)环境配置
摘要: 试了一个多星期终于可以了,各种版本问题,一定要注意版本版本版本,现在这一套在我这可以使用,仅供参考,不保证大家一定可以成功,玄学!!! 1.安装nodejs Node.js下载适合自己设备的安装包,一路next;配置nodejs系统变量;打开CMD窗口,执行命令node -v查看node版本,如果出
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posted @ 2023-09-12 20:47 geoai-lwb
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python基于GDAL的多线程高速批量重采样、对齐栅格、对齐行列数,并无损压缩
摘要: 在自己写代码处理遥感数据进行波段计算,或者基于遥感等空间数据进行机器学习、深度学习时,一般都需要各图层行列数一致。在QGIS中有“对齐栅格”工具可以完成该任务,但是QGIS中没有提供批量操作的接口,在数据比较多时,需要手动重复操作。 QGIS对齐栅格功能 使用说明 所有数据具有一样的空间范围,数据格
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posted @ 2023-09-12 20:40 geoai-lwb
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2023年8月17日
Python OpenGL环境配置
摘要: 1.Python的安装请参照 Anconda安装_安装anconda_lwb-nju的博客-CSDN博客anconda安装教程_安装ancondahttps://blog.csdn.net/lwbCUMT/article/details/125322193?spm=1001.2014.3001.55
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posted @ 2023-08-17 14:59 geoai-lwb
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2023年3月4日
配置本地 python GEE、geemap环境
摘要: 1.安装anconda 百度搜索anconda清华镜像,从清华镜像中选择最新的anconda安装包,国内镜像网站下载速度较快,如果从国外官网下载速度相当慢,详细安装教程请参考: anconda安装教程https://blog.csdn.net/lwbCUMT/article/details/1253
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posted @ 2023-03-04 20:58 geoai-lwb
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