文件名称:
urban_emissions:使用卫星和街道图像预测城市排放-源码
开发工具:
文件大小: 334mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-10
详细说明：使用卫星和街道图像预测城市排放
描述
该项目通过使用卷积神经网络（CNN）来研究城市地区臭氧浓度水平与其物理特征之间的关系。 我们训练了两种模型，其中一种接受过卫星图像训练，以捕获更高层次的特征（例如位置的地理位置），另一种进行过街道图像训练，以学习基础特征（例如，机动车活动）。 然后将这些特征连接起来，形成一个共享的表示形式，据此可以预测该位置的臭氧水平（以十亿分之一为单位）。
代码结构
02_Scripts/目录包含用于刮擦和预处理臭氧浓度数据的代码，该数据来自 。 它还包含一个01_Data_Exploration目录，该目录包含用于可视化数据集元素（如特定数据点和具有臭氧读数的位置的地理分布）的代码。
在“图像”中，我们找到了脚本，用于从Google Earth Engine中检索卫星图像（ imagery/getting_imagery_no_mask.py ）和从Google
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