Techniques for Deep Learning with Satellite Imagery - 全面学习资料汇总

Techniques for Deep Learning with Satellite Imagery - 全面学习资料汇总

卫星和航空影像的深度学习分析已经成为一个蓬勃发展的研究领域。本文旨在为读者提供一个全面的学习资源汇总,帮助大家快速入门并掌握这一领域的关键技术。

项目简介

Techniques for Deep Learning with Satellite Imagery 是一个由社区驱动的GitHub项目,汇集了卫星和航空影像深度学习分析的各种技术与资源。该项目涵盖了分类、分割、目标检测等主要任务,为研究人员和工程师提供了丰富的学习材料和代码实现。

主要内容

该项目包含以下几个主要部分:

1. 分类 (Classification)
2. 分割 (Segmentation)
3. 目标检测 (Object detection)
4. 回归 (Regression)
5. 云检测与去除 (Cloud detection & removal)
6. 变化检测 (Change detection)
7. 时间序列分析 (Time series)
8. 作物分类 (Crop classification)
9. 作物产量与植被预测 (Crop yield & vegetation forecasting)
10. 生成网络 (Generative networks)
11. 自编码器、降维、图像嵌入与相似性搜索
12. 少样本与零样本学习
13. 自监督、无监督与对比学习
14. SAR图像分析
15. 大型视觉和语言模型 (LLMs & LVMs)
16. 基础模型 (Foundational models)

UC Merced数据集是一个著名的分类数据集

学习资源

以下是一些值得关注的学习资源:

1. 分类任务:

   • Land classification on Sentinel 2 data
   • Multi-Label Classification of Amazon Rainforest
   • EuroSat Satellite Image Classification

2. 分割任务:

   • U-Net for Semantic Segmentation on Unbalanced Aerial Imagery
   • Automatic Detection of Landfill Using Deep Learning
   • PEARL: AI-assisted Land Use/Land Cover mapping tool

3. 目标检测:

   • Detecting Informal Settlements from Satellite Imagery
   • Find sports fields using Mask R-CNN

4. 变化检测:

   • Detecting deforestation from satellite images

左图为卫星图像,右图为语义分割结果

如何使用

1. 访问项目GitHub页面
2. 使用 Command + F (Mac) 或 CTRL + F (Windows) 搜索感兴趣的主题
3. 点击相关链接,查看详细的教程、代码实现和数据集

结语

卫星图像深度学习是一个快速发展的领域,具有广阔的应用前景。本文汇总的资源为入门者提供了一个全面的学习路径,也为有经验的研究人员提供了最新的技术进展。我们鼓励读者深入探索这些资源,并在实践中不断提升自己的技能。

随着技术的不断进步,我们相信卫星图像分析将在环境监测、城市规划、农业管理等领域发挥越来越重要的作用。让我们共同努力,推动这一激动人心的技术领域的发展!