卫星感知 0.9

Satsense是一个开源Python库，用于基于补丁的土地利用和土地覆盖分类，最初是为一个关于贫困社区检测的项目开发的。然而，通过Satsense提供的许多算法也可以应用于其他领域，如生态学和气候科学。

Satsense基于可用的开源库，如用于机器学习的opencv以及用于数据访问的rasterio/gdal和netcdf库。它具有模块化设计，使其易于添加自己的定制特征或使用深度学习。

贫困社区的检测是一个土地利用分类问题，传统上使用从非常高的分辨率卫星图像计算的手工特征（如HoG、Lacunarity、NDXI、Pantex、Texton和SIFT）来解决。Satsense的目标之一是便于评估这些特征在实际应用中的性能。为此，Satsense提供了一系列易于使用的开源参考实现，以及将特征计算分布在多个CPU上的工具。将来，该库还将提供评估算法性能的指标。

• Satsense - 卫星图像分析、性能评估等库

• notebooks - 用于说明和测试Satsense用法的IPython笔记本

我们使用Python 3.6/3.7和Jupyter笔记本编写代码。