颜色分类leetcode使用深度学习的Sentinel-2卫星图像进行土地覆盖和土地利用分类。为了更好地理解整个想法，实施：运行笔记本以生成模型。数据集可以从本地获得，将模型保存在Models目录中。安装所需的包，运行app.py（将图像文件作为请求发送到分类端，并获取类）。许多政府计划正在付出巨大努力，使卫星图像免费和开源，以带来创新和创业精神。许多领域正在使用它，并且取得了良好的效果。为了从这些卫星数据中获得深刻的见解和知识，我们必须对其进行细分和理解，以进行进一步研究。这种类型的任务是土地覆盖分类，它自动识别土地面积的使用方式。我们已经看到机器学习和人工智能的快速增长，几乎所有领域都在使用深度学习技术来提高性能并从中受益。这里我们使用深度学习方法来处理土地覆盖分类。卫星扫描地球以获取其图像。从这些图像中提取的补丁用于分类，目的是自动提供描述所代表的物理土地类型或使用方式的标签。图像块输入到分类器中，分类器输出图像块上的类别。这颗卫星转换了13个波段，其中三个...