内容简介：使用的数据是高分一号融合结果，空间分辨率为2米。影像覆盖区为山东省寿光市。
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使用的数据是高分一号融合结果，空间分辨率为2米。
影像覆盖区为山东省寿光市。
下面介绍处理流程。
1、图像裁剪
在绘制样本时，只需在一小块典型区域绘制即可，然后用于训练模型。不需要在整景图像上绘制。当然，这一步是可选的。
下面是我裁剪的一小块图。
2、 绘制样本
由于我不需要把大棚的严格边缘提取出来，只需要大致定位即可，所以在绘制样本时不需要使用多边形或矩形，而是使用线段。
保证每条线段如果做5-6个像元距离的缓冲区，可以覆盖大棚即可。
如下图是部分样本数据。
3、 模型训练
创建标签图像
/Deep Learning/Build Label Raster from ROI
训练模型
/Deep Learning/Train TensorFlow Mask Model
4、 大棚提取‘
/Deep Learning/TensorFlow Mask Classification
6、 结果欣赏
以上所述就是小编给大家介绍的《【ENVI深度学习】使用ENVI深度学习工具快速识别蔬菜大棚》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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Java核心技术·卷 I（原书第10版）
[美] 凯.S.霍斯特曼（Cay S. Horstmann） / 周立新 等 / 机械工业出版社 / 2016-9 / CNY 119.00
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