U-Net 城市变化检测实战：基于Sentinel-1/2遥感影像的深度学习变化检测引言本教程将引导你使用深度学习模型（DualTaskLateFusionSiameseUnet）对 Sentinel-1 和 Sentinel-2 卫星影像进行城市变化检测。我们将从环境配置、数据下载、模型加载、推理到结果可视化，完整实现一个遥感变化检测的应用。1. 环境准备与库安装首先，安装所需的 Python 库。这些库包括 Google Earth Engine 接口、地理空间数据处理库、深度学习框架 PyTorch 以及可视化工具。# 安装所需的 Python 库# 注意：在 Google Colab 中运行，如果已安装可以跳过!pip install localtileserver==0.10.7geemap
GEE python:基于Sentinel-1/2遥感影像和U-Net 的深度学习变化检测
U-Net 城市变化检测实战：基于Sentinel-1/2遥感影像的深度学习变化检测引言本教程将引导你使用深度学习模型（DualTaskLateFusionSiameseUnet）对 Sentinel-1 和 Sentinel-2 卫星影像进行城市变化检测。我们将从环境配置、数据下载、模型加载、推理到结果可视化，完整实现一个遥感变化检测的应用。1. 环境准备与库安装首先，安装所需的 Python 库。这些库包括 Google Earth Engine 接口、地理空间数据处理库、深度学习框架 PyTorch 以及可视化工具。# 安装所需的 Python 库# 注意：在 Google Colab 中运行，如果已安装可以跳过!pip install localtileserver==0.10.7geemap
