L'analyse d'images de télédétection est une tâche scientifique et technique clé qui peut être utilisée dans de nombreux domaines tels que la surveillance des changements à la surface de la Terre, la gestion des ressources et la surveillance des catastrophes naturelles. Ces dernières années, l’essor de la technologie d’apprentissage profond a fourni de nouveaux outils et méthodes d’analyse d’images de télédétection, qui permettent d’extraire avec plus de précision des informations précieuses à partir de grandes quantités de données de télédétection. Ce blog expliquera comment utiliser le langage R et l'apprentissage profond pour l'analyse d'images de télédétection et fournira des exemples de code spécifiques.
Première partie : acquisition et compréhension des données
Avant de procéder à une analyse d’images de télédétection, il est d’abord nécessaire d’obtenir des données d’images de télédétection appropriées. Ces données proviennent généralement de satellites, d'avions ou d'autres capteurs, notamment des images dans différentes bandes d'ondes telles que la lumière visible, l'infrarouge, le radar, etc. Dans ce blog, nous utiliserons comme exemple un ensemble de données d’images satellite accessibles au public.
Tout d’abord, chargez les bibliothèques de langage R requises et téléchargez l’exemple d’ensemble de données.
# 加载所需的库
library(reticulate)
library(keras)
library(imager)
library(tidyr)
# 使用Python下载示例数据集（可替换为自己的数据集）
py_run_string("import urllib.request
urllib.request.urlretrieve('https://example.com/satellite_images.zip', 'satellite_images.zip')")
# 解压数据集
py_run_string("import zipfile
with zipfile.ZipFile('satellite_images.zip', 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall('satellite_images')")
Ensuite, nous lirons et comprendrons les données d’images de télédétection.
# 读取示例卫星图像
image_path <- "satellit