gtc-exposure:指导团队挑战2021

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文件名称：gtc-exposure:指导团队挑战2021
文件大小：29.77MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-15 21:24:06
JupyterNotebook 指导团队Challange的曝光团队的资料库 目录： 介绍 项目结构 xxx 1.简介 该存储库包含为此挑战编写的所有代码。 该项目的重点是评估随着时间的流逝，加勒比非正式定居点的暴露变化。 首先，通过对卫星图像进行分割以找到非正式住区，然后在不同的时间重复此过程来确定变化来完成。 这可以确定非正式定居点的增长或衰退。 然后开发了变更检测算法，旨在对自然灾害对非正式住区的影响进行分类，从而确定这些住区的脆弱性。 例如，在灾难之后，变更检测算法旨在确定遭受的破坏程度（例如，破坏，严重破坏，未损坏）。 首先使用比率法进行处理，比较卫星图像对中某些频段的强度以确定变化。 这种简单的方法是在有监督的深度学习方法的基础上开发的，但发现该方法的成功有限，这可能是由于Sentinel-2卫星图像的分辨率相对较低。 为了显示这种方法的合理性，给定高分辨率数据，将类似的算法应用于标记的xBD数据集，以