颜色分类leetcode-land-use-classification-cnn:土地利用分类CNN模型使用卫星图像

颜色分类leetcode 标记土地：使用卷积神经网络的土地利用分类 问题陈述： 卫星图像可以帮助我们找到解决当今日益增多的环境问题的方法。 它使我们不仅可以鸟瞰我们周围的事物，还可以发现世界上很少见的部分。 挖掘世界各地土地覆盖和土地利用分类的潜力意味着人类可以更有效地利用自然资源，有望减少浪费和剥夺的情况。 但是，尽管它具有非常有用的潜力，但卫星数据庞大且令人困惑，要理解它需要进行复杂的分析。 该项目可以帮助各种利益相关者，包括环保主义者、城市规划师和环境科学家，调查和确定土地使用模式，以了解哪些自然区域受到威胁或哪些区域最适合城市发展。 但在这种情况下，我会为一个与我目前工作的农业图像公司类似的客户量身定制这个项目。 影像公司可以使用土地利用分类模型对每张影像中的内容进行分类，并优化对他们重要的土地部分的工作。 例如，一家农业公司只想关注标记为牧场、一年生作物或永久作物的土地。 如果卫星不断拍摄图像，该项目将有助于节省手动整理图像的时间。 除了对影像进行分类之外，土地利用分类对于识别应用某些分析的影像部分也很重要。 例如，如果该公司对靠近城市地区的田地和靠近河流的田地有不同的作物压