对于遥感影像的土地分类有GitHub代码推荐吗？
目的是对一个大的遥感图像先进行分割，然后在对各地块进行分类处理，对相同农作物进行聚类，覆盖相同颜色。
【以下回答由 GPT 生成】
对于遥感影像土地分类任务，以下是一些推荐的GitHub代码仓库:
DeepGlobe-Land-Cover-Classification: 这个仓库包含了基于深度学习的遥感影像土地分类任务的代码。它提供了通过卷积神经网络 (CNN) 进行土地分类的方法，并提供了预训练模型和数据集供使用。
sen1floods11: 这个仓库提供了一个用于土地分类的深度学习模型，它使用了多源数据包括Sentinel-1 SAR和Sentinel-2影像。它包含了相关的数据预处理、模型训练和推理等代码。
RSNet: 这个仓库实现了一种卷积神经网络类型 (RSNet) 用于遥感影像分类任务。它提供了训练和预测的代码，同时也提供了一些预训练模型和数据集供使用。
这些仓库都是使用Python语言编写的，你可以通过它们来学习土地分类任务的具体实现方法，并按照你的需求进行自定义和优化。
请注意，这些仓库的具体实现可能因时间而有所更改，因此建议在使用之前查看文档和代码。如果你在使用过程中遇到了问题，可以参考仓库的issue或者联系仓库作者进行交流。
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