利用多时相卫星图像进行农作物分类 该仓库提供了使用多时相卫星图像进行农作物分类的代码。 作物分类对于理解作物的供应很重要。 卫星图像有助于实时监测作物生长和健康状况。 如今，每天都有高分辨率的卫星图像。 利用高频数据和多个波段，可以使用深度学习对农作物进行分类。 有许多经典的机器学习农作物分类方法可用它使用单时间图像，并使用其结果精度相对较低作物的光谱特性和结构特性，但我们会使用由玫瑰M. Rustowicz笔者建议的方法 安装 conda create --name geo_py37 python=3.7 conda install gdal rasterio conda install numpy pandas geopandas scikit-learn jupyterlab matplotlib seaborn xarray rasterstats tqdm pytest sq