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深度学习遥感分类处理流程

主要流程：
1.找样本点，点shape格式
2.由点shape得到固定大小的影像，如1000*1000，同时得到同样大小的shape面
3.在shape面基础上勾画要提取的地物，如建筑、道路等
4.勾好的shape栅格化，作为标签数据，举例：如果只提建筑，背景值为0，建筑值为1
5.样本规范化处理，用于深度学习的输入
6.网络训练
7.网络预测（影像分类）
8.精度评价

说明：
本实例中基本数据处理（勾图等）主要以MHMapGIS软件为例，在ArcGIS也有类似功能。
MHMapGIS软件下载：MHMapGIS

具体方法：
1、找样本点
新建shape文件，选择点得到样本点的shape文件。
详见：找点方法
2、由点shape得到固定大小的影像。
如1000*1000，同时得到同样大小的shape面
详见：样本区自动裁剪方法
3、矢量化，以道路为例
目标：最终要得到的shape是画好的图，shape空间范围与原影像一致，且shape属性里有区分道路和背景。
3.1 通过软件矢量化，包括以下步骤：
（1）新建shape，这里需要将新建的shape命名为原shape名加_label，如原来shpe名为abc_clip1.shp，新建shape名为abc_clip1_label.shp（在本实例中，这一点还是比较重要的）。
空间参考设置为与原影像一致（设置为与原影像一致，不是与原shape一致，不然会有些小问题）。
新建shape和勾图方法，详见：矢量勾绘方法
这里注意的是，道路里有很多平行面，因此可以用平行面工具，简单方便：平行面勾绘方法
注意：如果部分内容画到了影像范围以外，如下图，也不要紧，后续处理会自动裁剪掉。