使用卫星图像和卷积神经网络比较城市环境
该存储库包含与该论文相关的代码，该论文。 本文的稍作修改的版本出现在中的会议。
该存储库包含本文中介绍的数据处理，模型训练和分析的Python实现：
用于构建城市环境土地利用分类的培训和评估数据集的代码位于文件夹中
本文使用的卷积神经网络分类器的Keras实现以及分类文件夹中的Keras实用程序，用于数据提取和多GPU训练（带有TensorFlow后端）
用于训练和验证模型以及产生分析结果和图表数据的代码位于文件夹中的笔记本中。
在以监督方式对卷积网络分类器进行卫星数据训练后，可通过研究为每个卫星图像提取的特征，将其用于比较许多城市的城市街区（城市环境）。
引文
如果您使用本文中的代码，数据或分析结果，我们恳请您引用上面的文章为：
利用卷积网络和卫星图像大规模识别城市环境中的模式。 A. Toni Albert，J。Kaur和MC Gonz
2021-11-09 14:32:31
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-2021年租赁意向书____租赁意向书范本_房屋租赁意向书_土地租赁意向书 --条据书信.docx
2021-11-08 19:01:08
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土地分类的0-10分别是：全年主要有水的水域；不得覆盖有零星或短暂水的区域；几乎没有稀疏植被，没有岩石露头，也没有像码头这样的建筑特征；例如：河流、池塘、湖泊、海洋、淹没的盐原。
树木 任何高大（~15 米或更高）密集植被的显着集群，通常具有封闭或密集的树冠；例如：树木繁茂的植被、热带稀树草原、种植园、沼泽或红树林中茂密的高大植被群（密集/高大的植被，有短暂的水或树冠太厚而无法检测到下面的水）。
草 被均质草覆盖的开阔区域，几乎没有或没有更高的植被；没有明显人类规划的野生谷类和草类（即没有规划的田地）；示例：自然草甸和田野，树木稀少或没有覆盖，开阔的稀树草原，几乎没有树木，公园/高尔夫球场/草坪，牧场。
淹没植被 一年中大部分时间明显混水的任何类型植被区；由草/灌木/树木/裸地混合而成的季节性洪水区域；例如：淹没的红树林、新兴植被、稻田和其他大量灌溉和淹没的农业。
作物 人类种植/耕种的谷物、草和不在树高处的作物；示例：玉米、小麦、大豆、结构化土地的休耕地。
灌木/灌木 散布在露出土壤或岩石的景观上的小簇植物或单株植物的混合物；茂密的森林中充满灌木的空地，显然不比树木高；例如：中等至稀疏的灌木、灌木和草丛、稀树草原、树木或其他植物非常稀少
建筑面积 人造建筑；主要公路和铁路网络；大型均质不透水表面，包括停车场结构、办公楼和住宅；示例：房屋、密集的村庄/城镇/城市、铺砌的道路、沥青。
裸地 全年植被稀少或没有植被的岩石或土壤区域；大面积的沙子和沙漠，没有或几乎没有植被；例如：裸露的岩石或土壤、沙漠和沙丘、干盐滩/平底锅、干涸的湖床、矿山。
雪/冰 永久雪或冰的大同质区域，通常仅在山区或最高纬度地区；例如：冰川、永久积雪、雪原。
云 由于持续的云覆盖，没有土地覆盖信息。
2021-10-27 17:03:30
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数据中需要在ARCGIS重分类，土地分类的0-10分别是：全年主要有水的水域；不得覆盖有零星或短暂水的区域；几乎没有稀疏植被，没有岩石露头，也没有像码头这样的建筑特征；例如：河流、池塘、湖泊、海洋、淹没的盐原。
树木 任何高大（~15 米或更高）密集植被的显着集群，通常具有封闭或密集的树冠；例如：树木繁茂的植被、热带稀树草原、种植园、沼泽或红树林中茂密的高大植被群（密集/高大的植被，有短暂的水或树冠太厚而无法检测到下面的水）。
草 被均质草覆盖的开阔区域，几乎没有或没有更高的植被；没有明显人类规划的野生谷类和草类（即没有规划的田地）；示例：自然草甸和田野，树木稀少或没有覆盖，开阔的稀树草原，几乎没有树木，公园/高尔夫球场/草坪，牧场。
淹没植被 一年中大部分时间明显混水的任何类型植被区；由草/灌木/树木/裸地混合而成的季节性洪水区域；例如：淹没的红树林、新兴植被、稻田和其他大量灌溉和淹没的农业。
作物 人类种植/耕种的谷物、草和不在树高处的作物；示例：玉米、小麦、大豆、结构化土地的休耕地。
灌木/灌木 散布在露出土壤或岩石的景观上的小簇植物或单株植物的混合物；茂密的森林中充满灌木的空地，显然不比树木高；例如：中等至稀疏的灌木、灌木和草丛、稀树草原、树木或其他植物非常稀少
建筑面积 人造建筑；主要公路和铁路网络；大型均质不透水表面，包括停车场结构、办公楼和住宅；示例：房屋、密集的村庄/城镇/城市、铺砌的道路、沥青。
裸地 全年植被稀少或没有植被的岩石或土壤区域；大面积的沙子和沙漠，没有或几乎没有植被；例如：裸露的岩石或土壤、沙漠和沙丘、干盐滩/平底锅、干涸的湖床、矿山。
雪/冰 永久雪或冰的大同质区域，通常仅在山区或最高纬度地区；例如：冰川、永久积雪、雪原。
云 由于持续的云覆盖，没有土地覆盖信息。
2021-10-27 17:03:30
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