リモートセンシング画像解析は、地表の変化の監視、資源管理、自然災害の監視など、多くの分野で使用できる重要な科学的および工学的タスクです。近年、ディープラーニング技術の台頭により、リモートセンシング画像解析のための新しいツールと手法が提供され、大量のリモートセンシングデータから貴重な情報をより正確に抽出できるようになりました。このブログでは、リモート センシング画像解析に R 言語とディープ ラーニングを使用する方法を詳しく説明し、具体的なコード例を示します。
パート 1: データの取得と理解
リモートセンシング画像解析を行う前に、まず適切なリモートセンシング画像データを取得する必要があります。これらのデータは通常、衛星、航空機、または可視光、赤外線、レーダーなどのさまざまな波長帯の画像を含むその他のセンサーから取得されます。このブログでは、例として公開されている衛星画像データセットを使用します。
まず、必要な R 言語ライブラリをロードし、サンプル データ セットをダウンロードします。
# 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')")
次に、リモートセンシング画像データを読み取って理解します。
# 读取示例卫星图像
image_path <- "satellit