农业遥感监测中的作物实例分割代码

在农业遥感监测中，作物实例分割是一种计算机视觉技术，它用于从高分辨率卫星图像中精确地识别并区分每个单独的作物个体。这通常涉及到深度学习算法，比如卷积神经网络 (CNN) 和 Mask R-CNN、U-Net 等模型。以下是基于 Python 的一种简单流程：

# 使用库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import load_model
from skimage.io import imread
from skimage.segmentation import mark_boundaries

# 加载预训练的实例分割模型
model = load_model('crop_instance_segmentation.h5')

# 读取遥感图像数据
img = imread('remote_sensing_image.tif')

# 预处理图像（归一化等）
img_preprocessed = preprocess_image(img)

# 进行实例分割预测
predictions = model.predict(img_preprocessed)

# 转换为可理解的边界框和掩码
mask = predictions[0]
boundaries = mark_boundaries(img, mask)

# 可视化结果
plt.imshow(boundaries)
plt.title('Crop Instance Segmentation')
plt.show()