Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

Классификация покрова земли при помощи eo-learn. Часть 1

Python *Geoinformation services *Open data *Machine learning *
Sandbox

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Land Cover Classification with eo-learn: Part 1" автора Matic Lubej.


Часть 2
Часть 3


Предисловие


Примерно полгода назад был сделан первый коммит в репозиторий eo-learn на GitHub. Сегодня, eo-learn превратился в замечательную библиотеку с открытым исходным кодом, готовую для использования кем угодно, кто заинтересован в данных EO (Earth Observation — пр. пер.). Все в команде Sinergise ожидали момента перехода от этапа построения необходимых инструментов, к этапу их использования для машинного обучения. Пришло время представить вам серию статей, касающихся классификации покрова земли используя eo-learn


Читать дальше →
Total votes 17: ↑17 and ↓0 +17
Views 2.6K
Comments 0

Классификация покрова земли при помощи eo-learn. Часть 2

Python *Geoinformation services *Open data *Machine learning *
Translation

Часть 1
Часть 3


Переходим от данных к результатам, не покидая рамки своего компьютера



Стек изображений небольшой зоны в Словении, и карта с классифицированным покровом земли, полученная, используя методы, описанные в статье.

Читать дальше →
Total votes 9: ↑9 and ↓0 +9
Views 1.8K
Comments 0

Классификация покрова земли при помощи eo-learn. Часть 3

Python *Geoinformation services *Open data *Machine learning *
Translation

Когда нужны результаты лучше, чем "удовлетворительно"


Часть 1
Часть 2



Переход зоны из зимнего сезона в летний, составлено из изображений Sentinel-2. Можно заметить некоторые отличия в типах покрова по снегу, что описывалось в прошлой статье.

Читать дальше →
Total votes 9: ↑9 and ↓0 +9
Views 1.4K
Comments 0