El análisis de imágenes de teledetección es una tarea científica y de ingeniería clave que se puede utilizar en muchos campos, como el seguimiento de los cambios en la superficie de la Tierra, la gestión de recursos y el seguimiento de desastres naturales. En los últimos años, el auge de la tecnología de aprendizaje profundo ha proporcionado nuevas herramientas y métodos para el análisis de imágenes de teledetección, que pueden extraer con mayor precisión información valiosa de grandes cantidades de datos de teledetección. Este blog profundizará en cómo utilizar el lenguaje R y el aprendizaje profundo para el análisis de imágenes de teledetección y proporcionará ejemplos de código específicos.
Primera parte: Adquisición y comprensión de datos
Antes de realizar un análisis de imágenes de teledetección, primero es necesario obtener datos de imágenes de teledetección adecuados. Estos datos suelen proceder de satélites, aviones u otros sensores, incluidas imágenes en diferentes bandas de ondas, como luz visible, infrarroja, radar, etc. En este blog, utilizaremos como ejemplo un conjunto de datos de imágenes satelitales disponibles públicamente.
Primero, cargue las bibliotecas de lenguaje R necesarias y descargue el conjunto de datos de muestra.
# 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')")
A continuación, leeremos y comprenderemos los datos de imágenes de sensores remotos.
# 读取示例卫星图像
image_path <- "satellit